ウォール・ストリート・ジャーナルによると、トランジスタが物理的限界に達するにつれ、より小型の専用チップを設計することで半導体の性能が向上するという。 Google の DeepMind の研究者は、人工知能を使用してチップを設計するためのより効率的かつ自動化された方法、つまり回路ニューラル ネットワークを発見しました。同研究所の親会社であるアルファベットは、このアプローチにより自社の専用AIチップが改善される可能性があり、チップ設計のスピードアップと人間のエンジニアへの依存の軽減を期待していると述べている。