“接下来的10000家创业公司，都将做这一件事：takeX；addAI”，KK说，而这一趋势将让AI将像电一样成为最基础的资源，迎来一个IQasaService的时代，智力被当做一种服务提供给任何一个人。现在不止是KK在说，库克也在说，霍金也在说，BAT同样在快速跟进。
AI应用是总结现有的规律并实时制定出相应的解决方案，大数据分析关心的是过去发生的事件的现象和来源为决策提供参考。一个是对未知的事物反应速度越快越好，一个是对已知数据积累的越丰富越好。
IDC发布的报告显示，2017年大数据全球市场规模将达324亿美元，年复合增长率为27%，其中市场增长最快的领域是数据存储领域（53.4%）。而BBC预测，人工智能市场2020年全球市场规模将达到183亿美元。
看上去大数据市场已经非常成熟，AI作为新贵只是刚刚开始，未来也会有一席之地。但提及AI反而大家都会很容易想到苹果的Siri或谷歌的自动驾驶汽车，已经遍地开花让人司空见惯的大数据却又很难让人能马上说出个典型的123来。这是因为快速发展的移动互联网时代，用户喜好转变之快，信息来源碎片化程度之高，很多时候大数据并不能未卜先知，大数据是在方方面面都使用到的工具但不直接产生服务，而AI则不同。
从工具到服务，并推动移动互联网的再次变革，是通过机器将沉淀数据进行深度有效学习的产物。苹果可以通过用户使用APP的习惯预测用户个体的喜好进行相应的沟通和内容或服务的推荐，谷歌可以通过地图的交通监控中分析出不同路况汽车驾驶的方式提供。是否能有高效准确的建议或判断，就成为其中的重中之重。这需要可自迭代的算法和数据模型，而不仅仅是经验和数据的叠加，SiriI和谷歌自动驾驶汽车实现AI的关键点是他们提供了一种与目标互动的实时在线服务。
如同王阳明从“格物致知”到“知行合一”，其实大数据与AI并非是鸿沟分明，从跟踪静态的数据，到结合动态数据参与数据变化，让机器的深度学习犹如人的理论实践一样根据客观环境变化而得出不同的结论并应用周而复始达到极致而已。
这对大数据公司提出了挑战，是否能做到获取实时数据的能力同时与目标群体产生相应的互动来验证自己的判断并快速实现商业价值，成为转型为AI公司的必要环节。
正如乔布斯在1983年说——
“我认为展望未来50至100年，如果我们真能开发出一款设备，它可以捕捉潜在精神，或者一套潜在的原则，或者是潜在的看待世界的方式，这样当下一个亚里士多德出现的时候…...也许他可以随身携带这款设备，将所有东西都输入其中。这样当这个人死后，我们就可以问这款设备‘喂，对此亚里士多德会怎么说？’，我们得到的答案或许是错误的，或许是正确。但是想到此我就已经很激动了。”
打造属于自身可控的数据应用闭环，为专属特定的人群提供简单有效的服务，相信未来AI将不仅仅是一个交互界面，在电影中钢铁侠将他逝去的管家贾维斯变为AI的情节也不会仅仅是一个科幻想象。
而对于很多企业来说，大数据和已经成为标配，但他们所沉淀的数据资产有多少能够产生增值，却很难去衡量。如果仅停留在收集数据和出具分析报表，因为当前数据量和数据种类已形成爆发性的增长趋势，当中大量的碎片化非结构化数据，企业在营销和运营过程中很难有效从中提炼价值。
“单凭人工智能技术实际上是很难跨越这样的鸿沟，帮助企业从大数对对对获取到数据价值，进入到所谓的营销、客户之间的互动、产生很好的互动体验。而在IBM，我们试图通过认知的解决方案和系统解决这之间的鸿沟。”郭继军说。
苹果年初则宣布在AppStore中的应用数量已达200多万款，这对于业界而言堪称天数。但从分析统计站点SensorTower最新预测报告中看，这似乎只是苹果的一小步，因为报告中预测这个数字将在2020年前飙升至500万。得益于苹果得天独厚的平台环境，越来越多人青睐苹果，APP数量自然也是水涨船高。报告还预测2016年底AppStore应用数量将超过293万。
苹果的财报中可见活跃的苹果设备甚至已然超过10亿台，实际上iCloud的用户是7.82亿，这也意味着苹果每秒需要处理超过20万条iMessage消息，相当于每天近170亿条信息。
IBM将积累多年的认知技术能力与行业相结合，拿出沃森不单能上《危险边缘》节目也能剪辑出惊悚电影《Morgan》的预告片的实现能力，为企业客户提供着具有行业深度洞察的实时智能服务。这也是IBM与苹果在在2014年7月16日与苹果展开合作的原因，而不只是沉淀数据提供分析报表。AI不仅仅是大数据，更加是参与到数据的变化之中影响和改变数据。
在谷歌2015年第四季度的业绩报告中，谷歌CEOSundarPichai宣布旗下电子邮件服务Gmail全球月活跃用户数突破10亿大关，这意味着全球每7人中就有1人拥有Gmail账户。
另外6个突破10亿大关的产品包括谷歌搜索，Chrome，Android，GooglePlay，谷歌地图，以及YouTube。毫无疑问，我们的生活有很多都离不开谷歌的服务，而谷歌通过用户的搜索数据用来进行人工智能(AI)技术的研究，其AI技术在很多服务中都有运用，包括Gmail。事实上，SundarPichai还表示Gmail中相当大的邮件回复都是靠AI完成的。在移动端的Gmail应用中就有10%的邮件回复利用了AI技术。
通过对人群生活数据的分析和学习，并参与互动。基于人工神经网络的深度研究，谷歌寄望在智能汽车上领先苹果而在最近的用户调查中，获得了一定的优势。
而对于人工智能在营销上的应用，Google的高管认为有助于获得健康、高效的流量，而智能营销意味着通过连接高度运转的人工智能，让人类实现更智慧的决策。具体来说，人工智能技术可以对肉眼看到的广告进行分析，包括一些细节的的分析，诸如色差、色彩，进而尝试改变和用户之间的互动，最终提高营销效果。
正如AlphaGo对战中，第一局的37手被认为是人工智能的诞生。它和很多人同时下棋，24小时也不用休息，不断获得进步，最后形成自己的逻辑和判断。基于谷歌在搜索领域的积累，得到最多学习机会，最快得到成果的反而可能是广告营销领域。
综上所述，大数据实现的是基础数据筛选和规律呈现，而高门槛的AI要实现深度学习后的自主判断和决策，而为这方面最先带来突破的领域可能是营销。
