Modha 还指出， TrueNorth 的其中一个优势是它的普适性，其他很多深度学习硬件都只能在卷积神经网络上运行，但 TrueNorth 可以接受多种类型的人工智能网络。

　　“TrueNorth 不仅可运行卷积神经网络（虽然设计者一开始无意于此），支持多种包括反馈、横向以及前馈的连接模式，还能应用多种其他的算法。”

　　像这样的类生物芯片只有比其他深度学习硬件应用更出众才能流行起来，Lipton说。同时，他还建议到， IBM 可以利用它的硬件公司，和 Google 、Intel 一起为设计深度学习专用芯片而奋斗。

　　“我想，未来肯定会一些神经形态芯片制造商，他们会通过自己的硬件公司来加速芯片的发展以使整个行业 更集中于实践性深度学习的应用，而不是纯粹的生物模仿。”

　　via：spectrum.ieee.org