“接下來的10000家創業公司，都將做這一件事：take X；add AI”，KK說，而這一趨勢將讓AI將像電一樣成為最基礎的資源，迎來一個IQ as a Service的時代，智力被當做一種服務提供給任何一個人。現在不止是KK在說，庫克也在說，霍金也在說，BAT同樣在快速跟進。

AI應用是總結現有的規律并實時制定出相應的解決方案，大數據分析關心的是過去發生的事件的現象和來源為決策提供參考。一個是對未知的事物反應速度越快越好，一個是對已知數據積累的越豐富越好。

IDC發布的報告顯示，2017年大數據全球市場規模將達324億美元，年復合增長率為27%，其中市場增長最快的領域是數據存儲領域（53.4%）。而BBC預測，人工智能市場2020年全球市場規模將達到183億美元。

看上去大數據市場已經非常成熟，AI作為新貴只是剛剛開始，未來也會有一席之地。但提及AI反而大家都會很容易想到蘋果的Siri或谷歌的自動駕駛汽車，已經遍地開花讓人司空見慣的大數據卻又很難讓人能馬上說出個典型的123來。這是因為快速發展的移動互聯網時代，用戶喜好轉變之快，信息來源碎片化程度之高，很多時候大數據并不能未卜先知，大數據是在方方面面都使用到的工具但不直接產生服務，而AI則不同。

從工具到服務，并推動移動互聯網的再次變革，是通過機器將沉淀數據進行深度有效學習的產物。蘋果可以通過用戶使用APP的習慣預測用戶個體的喜好進行相應的溝通和內容或服務的推薦，谷歌可以通過地圖的交通監控中分析出不同路況汽車駕駛的方式提供。是否能有高效準確的建議或判斷，就成為其中的重中之重。這需要可自迭代的算法和數據模型，而不僅僅是經驗和數據的疊加，SiriI和谷歌自動駕駛汽車實現AI的關鍵點是他們提供了一種與目標互動的實時在線服務。

如同王陽明從“格物致知”到“知行合一”，其實大數據與AI并非是鴻溝分明，從跟蹤靜態的數據，到結合動態數據參與數據變化，讓機器的深度學習猶如人的理論實踐一樣根據客觀環境變化而得出不同的結論并應用周而復始達到極致而已。

這對大數據公司提出了挑戰，是否能做到獲取實時數據的能力同時與目標群體產生相應的互動來驗證自己的判斷并快速實現商業價值，成為轉型為AI公司的必要環節。

正如喬布斯在1983年說——

“我認為展望未來50至100年，如果我們真能開發出一款設備，它可以捕捉潛在精神，或者一套潛在的原則，或者是潛在的看待世界的方式，這樣當下一個亞里士多德出現的時候…...也許他可以隨身攜帶這款設備，將所有東西都輸入其中。這樣當這個人死后，我們就可以問這款設備‘喂，對此亞里士多德會怎么說？’，我們得到的答案或許是錯誤的，或許是正確。但是想到此我就已經很激動了。”

打造屬于自身可控的數據應用閉環，為專屬特定的人群提供簡單有效的服務，相信未來AI將不僅僅是一個交互界面，在電影中鋼鐵俠將他逝去的管家賈維斯變為AI的情節也不會僅僅是一個科幻想象。

而對于很多企業來說，大數據和已經成為標配，但他們所沉淀的數據資產有多少能夠產生增值，卻很難去衡量。如果僅停留在收集數據和出具分析報表，因為當前數據量和數據種類已形成爆發性的增長趨勢，當中大量的碎片化非結構化數據，企業在營銷和運營過程中很難有效從中提煉價值。

“單憑人工智能技術實際上是很難跨越這樣的鴻溝，幫助企業從大數 對對對獲取到數據價值，進入到所謂的營銷、客戶之間的互動、產生很好的互動體驗。而在IBM，我們試圖通過認知的解決方案和系統解決這之間的鴻溝。”郭繼軍說。

蘋果年初則宣布在AppStore中的應用數量已達200多萬款，這對于業界而言堪稱天數。但從分析統計站點Sensor Tower最新預測報告中看，這似乎只是蘋果的一小步，因為報告中預測這個數字將在2020年前飆升至500萬。得益于蘋果得天獨厚的平臺環境，越來越多人青睞蘋果，APP數量自然也是水漲船高。報告還預測2016年底App Store應用數量將超過293萬。

蘋果的財報中可見活躍的蘋果設備甚至已然超過10億臺，實際上iCloud的用戶是7.82億，這也意味著蘋果每秒需要處理超過20萬條iMessage消息，相當于每天近170億條信息。

IBM將積累多年的認知技術能力與行業相結合，拿出沃森不單能上《危險邊緣》節目也能剪輯出驚悚電影《Morgan》的預告片的實現能力，為企業客戶提供著具有行業深度洞察的實時智能服務。這也是IBM與蘋果在在2014年7月16日與蘋果展開合作的原因，而不只是沉淀數據提供分析報表。AI不僅僅是大數據，更加是參與到數據的變化之中影響和改變數據。

在谷歌2015年第四季度的業績報告中，谷歌CEO Sundar Pichai宣布旗下電子郵件服務Gmail全球月活躍用戶數突破10億大關，這意味著全球每7人中就有1人擁有Gmail賬戶。

另外6個突破10億大關的產品包括谷歌搜索，Chrome，Android，Google Play，谷歌地圖，以及YouTube。毫無疑問，我們的生活有很多都離不開谷歌的服務，而谷歌通過用戶的搜索數據用來進行人工智能(AI)技術的研究，其AI技術在很多服務中都有運用，包括Gmail。事實上，Sundar Pichai還表示Gmail中相當大的郵件回復都是靠AI完成的。在移動端的Gmail應用中就有10%的郵件回復利用了AI技術。

通過對人群生活數據的分析和學習，并參與互動。基于人工神經網絡的深度研究，谷歌寄望在智能汽車上領先蘋果而在最近的用戶調查中，獲得了一定的優勢。

而對于人工智能在營銷上的應用，Google的高管認為有助于獲得健康、高效的流量，而智能營銷意味著通過連接高度運轉的人工智能，讓人類實現更智慧的決策。具體來說，人工智能技術可以對肉眼看到的廣告進行分析，包括一些細節的的分析，諸如色差、色彩，進而嘗試改變和用戶之間的互動，最終提高營銷效果。

正如AlphaGo對戰中，第一局的37手被認為是人工智能的誕生。它和很多人同時下棋，24小時也不用休息，不斷獲得進步，最后形成自己的邏輯和判斷。基于谷歌在搜索領域的積累，得到最多學習機會，最快得到成果的反而可能是廣告營銷領域。

綜上所述，大數據實現的是基礎數據篩選和規律呈現，而高門檻的AI要實現深度學習后的自主判斷和決策，而為這方面最先帶來突破的領域可能是營銷。