北美企业急于加速装配线但难以增加人工，前九个月中，他们增加的机器人数量创下记录。根据行业组织自动化推进协会汇编的数据，工厂和其他工业用户订购了 29,000 台机器人，比去年同期增长 37%，价值为 14.8 亿美元。超过了新冠疫情颠覆经济之前 2017 年同期的峰值水平。

强劲需求在某些情况下导致关键商品短缺，企业正努力跟上这种需求，急于增加机器人是更大的投资增长的一部分。与此同时很多企业很难将因疫情流失的工人吸引回来，并将机器人视作为装配线增加人手的替代品。机器人还在继续深入经济的更多领域。长期以来，汽车公司购买了大多数的工业机器人。但在 2020 年，其他类型企业的总销售额首次超过了汽车行业——这一趋势今年仍在继续。A3 的数据显示，今年前九个月，汽车相关的机器人订单增长了 20% 至12,544 台，而非汽车公司的订单增长了 53% 至 16,355 台。

2019 年 10 月，Google 宣布它的 Sycamore 是第一个实现量子霸权的量子处理器，它在 3 分 20 秒内完成了一项任务，同样的任务当时最强的经典超算——IBM 的 Summit 需要花 10,000 年。这种说法——尤其是 Google 科学家如何得出“10,000 年”的结论——受到了部分研究人员的质疑，但反驳主张本身并不确定。

现在，在提交给科学期刊进行同行评审的一篇论文中，中科院理论物理研究所的科学家表示，经典计算机上的算法“使用了 512 个图形处理单元（GPU），在大约15个小时内”完成了对Sycamore 量子电路的模拟，而且保真度高于 Sycamore。该团队还进一步表示，“如果对量子霸权电路的模拟可以在即将推出的高效率 exaflop 超级计算机上实现，原则上整体模拟时间可以减少到几十秒，这比 Google 的硬件实验更快。”

2020 年 12 月，中国推出了光子量子计算机，可在200秒内解决高斯玻色子采样问题，而这在经典计算机上需要 6 亿年才能完成，对 Sycamore 说法的反驳将让中国成为首个实现量子霸权的国家。

硅谷创业公司 Cerebras Systems 再次融资 2.5 亿美元，估值超过 40 亿美元。Cerebras 研发的 AI 芯片 Wafer Scale Engine（WSE)是世界上最大的计算机芯片。企业通常在 AI 项目中使用 GPU 进行训练和计算，而市场上最快的 GPU 有大约 540 亿个晶体管。Cerebras 的最新 AI 芯片 WSE2 的晶体管数量高达 26 万亿。芯片制造商通常会把 12 英寸直径的硅锭切割成一块晶圆，然后再切割成数百个独立芯片。Cerebras 则是直接将一块晶圆加工成一个单一的巨大芯片。WSE 2 有 85 万个核心，其核心对神经网络使用的特定数学运算进行了优化，片内缓存达到 40GB，内存带宽 40 PB/s，采用 7 纳米工艺。WSE 2 的核心数是最接近 GPU 的 123 倍，它的处理效率更高，因为数据无需在不同服务器之间传输，其神经网络的运行速度也更快。