不过，由于Zeroth在设计之初并不是专为AI手机和移动终端AI芯片的计算方案，在功耗和运算效率上依然有着本人的瓶颈，因此，针对AI手机和AI终端的AI芯片高通推出了更为契合的AI Engine，Zeroth也没有更多音讯。

中国团队的类脑芯片

除了芯片巨头们，国际AI芯片初创公司西井推出了自主研发的拥有100亿规模的神经元人脑仿真模拟器（Westwell Brain）和可商用化的5000 万类脑神经元芯片（DeepSouth）两款产品，其中可商用化的芯片能模拟5000万级别的“神经元”，总计50多亿“神经突触”，据悉该芯片具有“自我学习、自我实时提高”的才能，还可直接在芯片上完成计算，不需求经过网络衔接后台效劳器，可在“无网络”状况下运用。

还有国际的小型类脑芯片研讨团队AI-CTX，据称他们设计出的一款类脑芯片模型，不只每个神经元都具有跟人脑神经元相似的电学特征与静态参数，具有复杂的运算与存储功用。还采用一种特殊的布线方式，使各芯片之间的交流打破物理限制，添加芯片群组的原有网络，擅长处置如温度、气压、人体信号、loT等包含时间参数的数据。

小结

量子计算和类脑芯片都能够成为改动AI的两大技术，但即使巨头们投入少量资源停止研发，这两项技术仍面临许多应战，规模化运用也没有明白的时间表。这两项技术也被不断质疑，IBM推出首款量子计算机之前面临质疑，关于谷歌将在2018年完成量子霸权的悲观态度，竞争对手阿里巴巴也提出质疑。

各大公司的研讨成果表明，像IBM TrueNorth这样的类脑芯片运转的效率还不及在传统架构上运用神经网络的芯片。英特尔实验室的初级首席工程师和首席迷信家 Narayan Srinivasa 也供认英特尔的Loihi芯片在运用一些深度学习模型时表现不好。

不过，Heriot-Watt大学教授Michael Hartmann在最新的论文中写道：“我和我的同事希望树立第一台公用的神经网络计算机，运用最新的'量子'技术而不是AI软件。经过将神经网络和量子计算两个计算分支结合起来，希望可以产生打破，让AI以史无前例的速度运转，在很短的时间内自动做出十分复杂的决策。”当然，Michael Hartmann也表示这需求十年或更长的时间。

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