退一步说，即便计算力仍是必需的引擎，那么是否一定就是基于GPU？我们知道，CPU和FPGA已经显示出深度学习负载上的能力，而IBM主导的SyNAPSE巨型神经网络芯片(类人脑芯片)，在70毫瓦的功率上提供100万个“神经元”内核、2.56亿个“突触”内核以及4096个“神经突触”内核，甚至允许神经网络和机器学习负载超越了冯·诺依曼架构，二者的能耗和性能，都足以成为GPU潜在的挑战者。例如，科大讯飞为打造“讯飞超脑”，除了GPU，还考虑借助深度定制的人工神经网络专属芯片来打造更大规模的超算平台集群。
不过，在二者尚未产品化的今天，NVIDIA并不担忧GPU会在深度学习领域失宠。首先，NVIDIA认为，GPU作为底层平台，起到的是加速的作用，帮助深度学习的研发人员更快地训练出更大的模型，不会受到深度学习模型实现方式的影响。其次，NVIDIA表示，用户可以根据需求选择不同的平台，但深度学习研发人员需要在算法、统计方面精益求精，都需要一个生态环境的支持，GPU已经构建了CUDA、cuDNN及DIGITS等工具，支持各种主流开源框架，提供友好的界面和可视化的方式，并得到了合作伙伴的支持，例如浪潮开发了一个支持多GPU的Caffe，曙光也研发了基于PCI总线的多GPU的技术，对熟悉串行程序设计的开发者更加友好。相比之下，FPGA可编程芯片或者是人工神经网络专属芯片对于植入服务器以及编程环境、编程能力要求更高，还缺乏通用的潜力，不适合普及。