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去年8月，IBM公布了运行方式与人脑神经元和突触相似的芯片。据《麻省理工技术评论》网站报道，目前，IBM已经开始研发新一代人脑模拟芯片，使移动设备能更好地完成一些对人脑来说相当容易但对计算机来说却相当困难的任务，例如语音识别和诠释图片。 负责IBM研究院的高级副总裁约翰•柯利(John Kelly)表示，我们在开发新一代芯片，但目前最重要的是寻找商业合作伙伴。企业可以把这一芯片用于所有种类的移动设备、机器、汽车等产品中。
《麻省理工技术评论》表示，柯利称为手机等产品配置脑启发芯片使得它们能识别机主所说的话，追踪周围发生的活动。目前与这一技术最接近的产品能听懂几个关键字。用户能通过说Hey Siri唤醒苹果最新款iPhone，OK Google能唤醒部分Android手机。
IBM的TrueNorth芯片架构是通过由美国国防部高级研究计划局资助的一个项目开发的，旨在使便携式计算机在无需借助云计算技术，只使用很低能耗的情况下，运行图像或语音识别等先进机器智能软件。
柯利表示，IBM在与知名计算机系统制造商洽谈应用TrueNorth的事宜，但没有披露具体的合作伙伴，我们在与移动和物联网领域的厂商洽谈。 TrueNorth芯片可以作为协处理器应用在设备中。
去年8月份公布的TrueNorth芯片大小与邮票相当，有100万个硅神经元，以及2.56亿个与突触类似的连接。TrueNorth的能耗不足与其尺寸相当的传统芯片的千分之一。在IBM的演示中，其神经网络能完成实时识别视频中不同车辆等任务。
但是，由于TrueNorth芯片与现有计算机芯片有很大不同之处，因此它要求新的软件开发方法。其伪神经元的工作方式不同于基于软件的人工神经网络。最近，通过一种名为深度学习的方法，谷歌、Facebook和微软在利用人工神经网络处理语音和图像方面取得了突破。
《麻省理工技术评论》称，IBM TrueNorth架构中的神经元利用电子开关尖峰对数据进行编码，模拟生物神经元的尖峰信号。用于深度学习中的模拟神经元不使用尖峰。
在语音识别或图像处理等任务方面，利用尖峰神经元的人工神经网络——包括IBM的技术在内，性能还不如利用深度学习的类似技术。Facebook人工智能实验室负责人、深度学习专家雅恩•乐昆(Yann LeCun)对利用尖峰神经元的人工神经网络的实用性提出了怀疑。
负责IBM脑启发芯片开发的德尔门德拉•莫德哈(Dharmendra Modha)反驳称，对于在低能耗芯片中运行的神经网络而言，尖峰是至关重要的。他说，其团队已经开始开发相关工具，把经过充分训练的深度学习神经网络移植到TrueNorth芯片，芯片是基质，能映射各种各样的神经网络。
索尔克生物研究所计算神经生物学实验室掌门特伦斯•塞吉诺斯基(Terrence Sejnowski)称，要想使便携式计算机在不消耗大量能源或借助云计算技术的情况下完成智能型任务，尖峰神经元是重要的。
《麻省理工技术评论》指出，即使IBM的脑启发芯片架构与深度学习技术和好，也将面临竞争。谷歌已经在开发能在现有移动设备上运行的人工神经网络。包括知名移动芯片厂商高通在内的数家公司在开发芯片，以在手机等计算设备和车载计算机上运行现有的深度学习软件。
