Alphabet、亚马逊和微软三家公司均嗅到了他们各自所持有的AI技术里隐藏的商机：这些技术不仅能完善自家的产品，还能作为一种增值服务卖给企业级用户。
早在1999年，当Google首次公开承认将AI技术用以改进谷歌搜索和其产品时，Alphabet便与它一同在机器学习领域投入了大量资源。而当Google决定进一步深入云计算和服务企业客户时（2010年正式发布了谷歌云盘），它也发掘了更多渠道去进行AI投入，并将其用于服务他人。
谷歌云的高级副总裁Diane Greene承认，起初，因公司十分看重消费者，企业客户对Google是持提防态度的；而AI技术为赢得这些企业客户发挥了至关重要的作用。
2014年，Alphabet在AI方面投入高达500亿美元，其两大主要部门分别是Google Brain和DeepMind。这两大团队致力于将AI技术运用于各类领域。
比如，在医疗保健领域，AI技术帮助谷歌云（Google Cloud）更好的服务这一领域内的业务；在航空宇宙领域，公司对图像识别技术的努力研发，可满足Airbus等一众航空业务处理及获取更大容量卫星图像的需求；而Google在翻译领域的投入则可助力全球任何业务。尽管他们AI技术产出的价值都回到了公司自主开发的产品和服务上，但Google称，谷歌云是它发展最为迅猛的业务单元之一。
相较之下， 亚马逊云计算服务无论是研发和出售，和第三方的协作都更为和谐。
正如公司CEO贝索斯在今年早些时间致股东们的一封书信中提到的，“我们在机器学习上所做的绝大部分事情其实是发生在表层之下的…无声无息但意味深长地改善着我们的核心运作。”
贝索斯引用来作为作证的例子包括了需求预测，欺诈检测和翻译，而这些功能是所有商业领域都会看重的。另外一个有趣的例子是，俄勒冈州的一个警署部门甚至每月向亚马逊支付6美元以获取其面部识别的服务。
此外，亚马逊对“AI驱动未来”这一趋势的远见也已令公众兴奋不已。正是这种冒险精神，让亚马逊远胜于其他竞争对手。
比如，Echo系列经人工智能系统Alexa加持后，为下一代智能家庭硬件和其市场定下了发展方向，同时，它也令智能音箱成为消费类电子产品中最热门的一类。这一成功令Amazon能够将驱动Alexa的技术作为独有产品发行， 让其他公司得以发展属于他们自己的智能声控应用。
亚马逊有能力将自造的产品转化成能出售的服务或技术。这种能力也是他们的策略，是他们一连串成功的核心。
纵观其发展，亚马逊以纯粹的卖书起步。但它随即开发了属于自己的市场，让其他零售商充分利用它的电商平台。在建立了自己的仓库用以履行客户订单后，亚马逊向同类型的商业市场提供了“亚马逊物流”服务。
紧接着，为了建立多余的算力用以支持最繁忙购物时段的贸易运作，亚马逊开发了云计算平台AWS（Amazon Web Services），很快，这成为了其主要业务之一，为世界各国各地区的客户提供一整套基础设施和云解决方案。
现在，AWS业务的年利润占公司全部年利润的10%，投资者也正密切管着这部分业务。简单来说，AWS发展得越好，公司越能茁壮成长。
这样的发展阶段吻合了其著名的“飞轮（flywheel）理论”：更好的用户体验带来更多的流量，更多的流量吸引更多的玩家，更多的玩家带来更多的品类和便利，由此又进一步提升用户体验，这是一个在任何环节都可以进入且实现闭环的“飞轮”。
而亚马逊下一个战线，就是AI驱动型的服务。
亚马逊“飞轮理论”
为什么这么判断？让我们看下Amazon Go这一零售概念。
Amazon Go是一种全新的购物理念，它的实现需计算机视觉和机器学习这两大技术系统支持。但是，在宣布这一想法后一年，Amazon的这一尝试也还没有全面铺开。即便Go真的投入运作，也不必期待亚马逊会在全国开店。较为可能的情况是，亚马逊会把Amazon Go当成一种零售基础设施提供给商家，收取使用费。
与Alphabet、 Google和亚马逊不同，微软近乎所有的业务都是依赖于服务企业客户的。这一科技巨头最为关注的便是如何将人工智能直接转化为利润。
“我们公司最为基础的特性就是创造技术、抛砖引玉，让其他人创造出更多的技术，”CEO Satya Nadella如是说，“同时，很关键的一点是，我们所创造的科技是用来服务更多人的。”
在2016年九月的微软合作伙伴会议上，Nadella对一位听众这样形容人工智能：“它处于我们雄心壮志的交叉口”，人工智能将帮公司“计算大量数据，并将其转化为有洞见的分析。”几个月后，微软便正式宣布以262亿美元收购了LinkedIn。通过这一收购，微软获取了有关于雇员，公司和招聘相关的大量数据。
八月，微软推出了一款实时的人工智能系统，用以服务它的企业云端客户。这一系统将帮助公司在竞争中独占鳌头，让那些试图以动态定价和个性化零售方式作为经营方案的公司无法取胜。
微软以帮助企业提升效率为己任，意味着它的发展前景与AI紧密相连。
IBM的方式是瞄准特定产业
从医疗保健到零售，研究这些行业内部庞大的数据需要Watson人工智能（IBM称其为认知计算）的帮助。后者一出手，就能够减轻繁重的工作量，完成近乎不可能的大量数据的处理。
“我们称它为认知计算是有原因的，”IBM公司的CEO Ginni Rometty在今年六月份接受CNBC采访时说：它能补足我们能力所不足之处，好让我们集中精力做我们最擅长的事。
IBM的卖点在于，他说自己是唯一能根据不同行业提供AI解决方案的。这样一来，企业就能自主开发所需的技术，而无需租赁。
另外，它也将其工业物联网计划和Watson连接在一起，最好的例子就是2016年以接近20亿美元收购了The Weather Company。这一收购使IBM能接触到全球22亿天气预测站点的数据。这些数据能为其所用，服务于多类客户。IBM的这些动作引来了大量关注，而Watson目前也算是人工智能领域最强的品牌。
但目前，Watson还没有扭转IBM总体业务的颓势。
