人工智能對計算力的需求是彈性可擴展的，既需要高峰值的需求承壓，也需要在日常使用時進行調控。針對這一特點，基于云端進行AI研發正變得越來越流行。如今，人工智能已經應用于語音識別、圖像處理等多個領域，甚至擊敗了圍棋九段柯潔，這種進步是難以置信的。而這一系列成績的背后，是海量數據的積累與學習，在沒有云的時代，是無法想象的。

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騰訊董事會主席兼CEO馬化騰曾表示，企業向云端遷移的速度在加快，未來很可能超過傳統數據中心。但是，云還處于初始階段，電力時代最終出現了計算機，而人工智能有望成為云時代像計算機一樣的關鍵產物。 人工智能涉及的領域非常廣泛，工業、航天、商業都有應用，并且已經深入人們的生活，打開手機中的Cortana或者Siri就能看到它。

當然，云計算的意義從來不是計算本身，而是背后的服務，體現在對大數據的使用。2020年，全球大數據市場的規模將達到570億，通過對數據的處理和分析，人工智能也進入了高速發展期，從而推動了各行各業的智慧化。醫療、金融、農業、零售等領域的數字化成為主要議題，這也反映了智慧計算+傳統產業所迸發出的巨大價值。

分析讓大量的數據有了價值，機器開始懂得用戶想要什么，可以預測未來的天氣和球賽的比分，這種人工智能與場景的結合，要實現的就是改變生活方式和解放生產力。如果大數據被充分利用，全球企業將額外獲得1.6萬億美元的數字紅利。需要注意的是，要對海量信息進行分析，無論是深度學習還是神經網絡，最終都要轉換為產品或服務惠及用戶。

普華永道預計，到2030年人工智能將推動全球生產總值增長14%，貢獻15.7萬億美元的經濟價值。從地域分布來看，中國和北美有望成為***受益者，總獲益約為10.7萬億美元，占全球增長比例的近70%.這表明，中國在AI領域的技術和應用積累正趨于成熟，而AI的普及也將拉動消費和產業升級。

從行業趨勢來看，AI的基礎是大數據，這些資源通常掌握在巨頭手中，這也是為什么你會看到，這個領域的頭條總是被微軟、谷歌、IBM、蘋果、亞馬遜、Facebook這些公司搶去。在國內，BAT、京東這樣的企業同樣擁有足夠的用戶基礎，并且已經開展了應用。

不過，要想在人工智能取得最終的勝利，絕不是靠一家之力可以滿足，而是需要構建完整的生態體系。其中，不僅需要像英特爾這樣的公司在AI專用芯片上下功夫，還要有一大批圍繞AI而形成的開發者。只有這樣，人工智能才能迎來真正的繁榮。