计算机芯片是人工智能成功的关键，因此中国需要发展自己的配套硬件产业，真正成为该技术领域中举足轻重的力量。谈到中国在设计神经网络处理器投入的努力，与中国回应以前的信息技术革命的方式相比，中国跟上目前人工智能趋势的速度是前所未有的。
即使中国已经成为全球光伏电池板和智能手机的制造中心，中国的半导体产业仍远落后于美国。据2017年1月至9月间，中国在进口集成电路上花费高达1828亿美元，比上一年同期增长了13.5%。包括谷歌和英特尔在内的美国科技巨头，以及其他一些初创公司，据千讯咨询发布的《中国人工智能市场前景调查分析报告》显示，都在开发用于人工智能应用的芯片。
2017年12月，中国工业和信息化部发布了为期三年的新一代人工智能产业发展行动计划，制定了到2020年能够批量生产神经网络芯片的目标。尽管可以使用功能强大的显卡芯片或FPGA(一种可以在运行中进行“热配置”的空白芯片)等现有芯片来运行AI软件，但这些设计往往造价昂贵，不适用于电池供能的小型硬件设备。这就是为什么尹首一在清华的团队开发出了Thinker芯片。
Thinker芯片可以嵌入到各种各样的设备中，例如智能手机、智能手表、家庭机器人或处于偏远地区的电子设备。尹首一的团队计划在今年三月推出第一款搭载Thinker芯片的产品。类似的项目同样也在中国的其他地区进行着。1月下旬，中国科学院计算技术研究所(ICT)的一个研究小组将与一家本地半导体厂商合作生产一批用于机器人的芯片。
这个名为Dadu的芯片有两个运算核——一个用于运行神经网络，另一个用于控制机器人的运动姿态。神经核用于处理视觉算法，但同时也允许运动核计划到达目的地的最佳路线，或抓取物体的最佳运动。该研究所网络计算实验室主任，机器人芯片项目负责人韩银和为Dadu芯片设想了一系列应用，包括用手势控制无人机，以及会端咖啡的机器人。他说，在中国开发这样一个系统的好处是用户群体庞大，这使得基于用户体验更新芯片设计的速度更快。