文章讨论了计算硬件在人工智能（AI）发展中的重要性，回顾了早期AI与硬件的关系、GPU的崛起及AI模型的演变。提到谷歌和Mistral与新闻机构的合作、ChatGPT的新功能，以及美国对AI芯片出口的限制，探讨了定制AI硬件的兴起及未来发展。

文章讨论了计算硬件变化对软件开发的影响，指出软件常常针对过时硬件优化。随着计算基础设施的快速演变，开发者需更好理解硬件以提升性能。强调编程语言和模块化的重要性，以及提高Linux调度器的用户可配置性。最后，提到计算机科学教育应更多关注实证科学，以应对现代技术挑战。