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然而，纳米技术提供了通过纳米电路来从根本上解决这个问题的可能性。石墨烯“纳米带”1996年被藤田光孝（Mitsutaka Fujita）从理论上提出后已经二十年了，它可以取代硅半导体，提供更高的晶体管密度和时钟速度。问题是如何制造出石墨烯“纳米带”。目前，加州大学洛杉矶分校的保罗·维斯（Paul Weiss）、加州大学伯克利分校的费利克斯·菲舍尔（Felix Fischer）和威斯康星大学的迈克尔·阿诺德（Michael Arnold）正在实验提高石墨烯“纳米带”产量的方法。
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石墨烯总是在“最具希望的新材料列表”的前端，但也不是解决这个问题的唯一希望。为了取代硅，世界各地的研究者都在寻找可能的二维材料。石墨烯在取代硅上的问题是它导电性能太好了，大多数科学家们都更想找到类似硅的半导体材料。自2010年以来，当洛桑联邦理工学院的安德拉斯·克什（Andras Kis）用类似硅的新材料建造出晶体管以后，这种被称为“TMDC”（过渡金属二硫族化合物transition-metal dichalcogenide）的材料已成为取代硅的候选者之一。
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2016年，英国计算科学中心的马杜·梅农（Madhu Menon）的团队发现了一种新材料，只有单原子层那么厚，像石墨烯一样，但它又是半导体，像硅一样。这种新材料又是在我们的星球上很容易可以找到的三种元素制成的，它们分别是硅、硼和氮。[13]
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硅仍是未来电子电路的候选材料，继续使用硅还是有希望的，但它可能需要以完全不同的方式被使用。比如，用来传递光，而不是传递电子。研究者发现，继续使用硅晶体管，但使用光来传输信息，也能使计算机的性能得到极大提升。问题是，我们早已使用光纤电缆来传输全世界互联网上的数据，但在芯片上，我们仍在使用铜线将一个电路的信息传输到另一个电路，原因就在于光纤电缆难以压缩到电子芯片的纳米尺寸里，铜线可以做到，光纤电缆却做不到，压缩光的波长太难了。
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2016年，来自加拿大阿尔伯塔大学的萨满·贾哈尼（Saman Jahani）和来自美国普渡大学的祖宾·雅各布（Zubin Jacob）发现了一种用基于硅的透明超材料来压缩光的办法，意味着未来有一天，我们的计算机可能会是用硅基光子电路做成的。[14]
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其他值得一提的是，道格·巴拉格（Doug Barlage）的团队在加拿大阿尔伯塔大学开发了一种新型晶体管，可以说是1959年贝尔实验室发明的“MOSFET”（金属—氧化物半导体场效应晶体管，Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor，一种可以广泛使用在模拟电路与数字电路的场效晶体管）晶体管的进化版，可以用来制造非常薄，且具有弯曲能力的电子设备。[15]
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不过，摩尔定律对硬件来说已经到极限了，但对软件来说，还没有一个可以命名的类似规则。大家容易忽略的是，软件的价格也一直在以指数速度下降，如今大多数应用程序都是免费的。软件的费用从20世纪70年代动辄数百万美元，到现在直降为零，这带来的影响和改变也是巨大的。
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不容回避的是，如果微处理器的进步就此打住，后果将波及很多领域。比如人工智能，人工智能今天的很多进步主要都来自“暴力破解”，靠使用越来越强大的处理器来分析和计算。再比如虚拟现实，用户体验的逼真度跟处理器的速度也分不开。又比如物联网，嵌入式微处理器是物联网提供无时、无处不在的计算能力的重要支撑……
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目前给我们希望最多的还是纳米技术，换言之，如果纳米技术失败了，未来10~20年的世界会相当枯燥，我们的电子设备在性能上将原地踏步，很多梦想的改变会一直停留在“梦想”中。摩尔定律可能会停止，数字设备可能只有非常小的进步。我们对数字设备的更新换代已经如此习以为常，但很可能未来的数字设备并没有什么改变。如果纳米技术失败了，世界会无聊很多。
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不过，我们可以“自我安慰”的是，这也不是第一次人类期待的进步戛然而止了。比如飞机，如今的飞机跟20世纪60年代是同样的速度，虽然1969年的协和式超音速飞机更快，但因为公众的安全忧虑很快退出了历史舞台。没有“更快”的飞机并没有让人们特别失望或干脆不再使用飞机了，这意味着“更快”可能并不总等于“更好”。而且，制造芯片的巨额费用迫使零散的公司们合并成大型企业集团。如今，半导体市场被英特尔、三星、台积电等少数大企业主导（高通、AMD和其他公司也卖芯片，但这些芯片多由代工厂在亚洲制造）。目前的这种情况跟飞机和汽车制造业很相似，想让这些大公司自己发起重大变革总是比较困难的。
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再造计算机
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纳米技术能否帮助再造计算机
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制造计算机还有别的方法，可以用忆阻器替代晶体管，这尤其有望推动模拟存储和人工智能领域的进步。
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不过，在短期内，纳米技术对计算机的主要贡献实际上是存储设备。如今我们的计算机使用的是一种称为“D-RAM”的动态随机存取存储器，但它很不稳定，当你关闭设备时，所有信息都会丢失，你需要“保存”正在进行的工作到磁盘中去，当你再次打开设备时，这些信息必须再从磁盘复制回内存器里，这也是为什么数字设备需要“启动”。
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改变这种情况的方法是，使用忆阻器代替晶体管，忆阻器是一种稳定的元件，当电源关闭时它们不会失去正在处理的信息。简单地说，忆阻器是一种有记忆功能的非线性电阻。早在1971年，加州大学伯克利分校的蔡少棠（Leon Chua）就提出了可能存在可以测量电流的第四种电子元件——忆阻的理论。但要证明忆阻理论，需要在纳米尺度上进行操作。
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得益于纳米技术的推动，2008年，惠普的斯坦·威廉斯（Stan Williams）证明了“忆阻器”的存在和实用性。忆阻器不是电阻器，不是电容器，也不是电感器，它是第四种电子元件，具备的属性是原来的三种电子元件以任意方式组合都不能得到的，具备其他电子元件没有的诸多优点。忆阻器的表现就像大脑中的突触一样，其特性取决于曾有多少电流经过它，就像突触的“实力”取决于它们是否被经常使用一样。
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目前的人工神经网络并非硬件设备，它们是在数字计算机上运行的软件算法。如今人工智能所有的“深度学习”系统，事实上也都是在数字计算机上运行的计算机数学。然而，数字计算机运行的是二进制逻辑，信息需要被转化成用0和1表示的一串数字信号，不管能转换的数字多么精确，都无法最完整地呈现原始信息，而模拟信号却能完整呈现，忆阻器具备的“模拟”特性以及它与突触的相似性决定了它可能是构建人工神经网络的更好乃至绝佳材料。
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有很多科学家在这方面进行了探索和尝试。2010年，密歇根大学的科学家们首次将半导体神经元和忆阻器突触放到了一起。[16]
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2015年，加州大学圣巴巴拉分校德米特里·斯特鲁科夫（Dmitri Strukov）的研究团队建成了一个人工神经网络，由约100个用金属氧化物忆阻器做成的人工突触组成。[17]
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2015年，来自美国新墨西哥州的一名创业者声称他们已经用忆阻器建成了一个模拟芯片，专门应用于机器学习。
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同年，俄罗斯科学家们在曾经开发了苏联核武器的库尔恰托夫研究所（Kurchatov Institute）也建成了由塑料忆阻器做成的人工神经网络。[18]
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如今的磁存储技术也可以从纳米技术中受益。2011年，来自加州圣何塞IBM阿尔马登（Almaden）研究中心的安德烈亚斯·海因里希（Andreas Heinrich）的团队将存储一个比特（a bit）所需的原子数量从原来的100万减少到12个。在实践中，这意味着磁性存储器相比最流行的硬盘和存储器芯片，能带来多达100倍的存储密度。研究者们在操纵单个原子上的技术越来越让人印象深刻，2012年，澳大利亚新南威尔士大学的米歇尔·西蒙斯（Michelle Simmons）和美国普渡大学的格哈德（Gerhard Klimeck）甚至用单个原子（磷原子）创建了一个晶体管。
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帮助制造量子计算机
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纳米技术跟量子计算机有关系吗
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纳米粒子可以同时处于两种状态（同是0和1），这正是量子物理学的特性。因此，纳米技术与量子计算机自然会有交集。
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