Bằng cách trang bị luôn chip tính toán vào trong bộ nhớ RAM thông thường, các nhà nghiên cứu đã tạo nên một thế hệ bộ nhớ mới dành cho trí thông minh nhân tạo với hiệu quả năng lượng lên tới 2500 lần so với hiện tại. Với tên gọi CRAM (Computational random acess memory), bộ nhớ này có khả năng tính toán trực tiếp ngay trên các ô nhớ mà không cần đẩy dữ liệu đi tới các thành phần khác trong máy tính. Cái này giống như là thay vì mang theo cả kho sách đi tới trường học để cần thì tra cứu, thì bây giờ trường mở sẵn một thư viện và khi cần, bạn chỉ tra cứu là xong, không cần chạy tới chạy lui lấy sách giữa nhà và trường nữa. Đối với các máy tính truyền thống, dữ liệu sẽ liên tục di chuyển giữa nơi xử lý và nơi lưu trữ, ở đây đề cập tới RAM. Đối với các tác vụ xử lý AI, quá trình này cực kỳ tốn năng lượng bởi nó cần liên tục cá phép tính phức tạp và lượng dữ liệu lớn. Với giải pháp CRAM, các nhà nghiên cứu cho rằng điều này sẽ được giải quyết. Trong một thử nghiệm, các nhà nghiên cứu đã thử dùng CRAM để chạy một loạt các tác vụ AI như cộng scalar hay nhân ma trận trong 434 nano giây và chỉ xài có 0,47 micro jun năng lượng. Con số này thấp hơn 2500 lần so với các hệ thống máy tính truyền thống vốn có nơi xử lý logic và bộ nhớ riêng nhau. Để làm được chuyện vi diệu đó, nhóm nghiên cứu đã tạo ra một cách lưu dữ liệu hoàn toàn mới. Đối với những thanh RAM tiên tiến hiện nay, 4 hoặc 5 transistor sẽ được dùng để lưu 1 bit dữ liệu. Đối với CRAM, họ sẽ sử dụng một cái gọi là "tiếp điểm từ tính" - một thiết bị nhỏ dùng spin của các electron để lưu dữ liệu thay vì dùng điện tích như bộ nhớ truyền thống. Giải pháp này không chỉ giúp CRAM nhanh hơn, tiết kiệm năng lượng hơn mà còn bền hơn so với bộ nhớ RAM truyền thống. Nhóm nghiên cứu cho biết họ đã phát triển công nghệ này gần 20 năm và đã nhận được hỗ trợ tài chính từ nhiều cơ quan và tổ chức, bao gồm cả Cơ quan các dự án phòng thủ tiên tiến DARPA của bộ quốc phòng Mỹ, Viện tiêu chuẩn và công nghệ quốc gia Mỹ, Quỹ khoa học Quốc gia Mỹ và cả Cisco. Họ cho biết hiện đang tìm cách chứng minh tính khả thi của CRAM trên quy mô lớn và hợp tác với các công ty bán dẫn để mở rộng công nghệ này.