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Cadence指出，物理人工智能并不只取决于推理准确率，还取决于其能否在响应时间、功耗、热量、可靠性和数据移动受到严格限制的情况下完成感知、决策和行动。文章强调了边缘计算、内存、互连以及输入输出接口在确保系统行为可预测方面的作用。
Semiconductor Engineering 的一篇材料提出了一个五级框架，用于评估人工智能代理在芯片设计中的自主性：从优化特定任务开始，直至在受控工程范围内执行完整工作流。文章强调，单独的自主性级别并不足够，除非同时明确决策范围、验证机制，以及工程师进行干预和作出最终批准的责任。
人工智能数据中心由于备用供电系统和可靠性要求，会消耗一部分可用电力容量，从而留下实际上未被使用的容量。该分析介绍了降压和负载管理技术，这些技术可能允许利用这部分容量，并在某个供电源发生故障时快速降低负载，同时仍面临调度、安全和故障响应方面的挑战。