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商用人工智能事业
早在2004年，帕兰提尔（Palantir）及IBM沃森等公司就已经为企业与政府提供大数据分析服务。那个时期的商用人工智能应用高度集中在金融业等少数几个靠高度结构化信息运作的产业。“结构化”的意思是已分类、贴上标签、可搜索的数据，最典型的就是股价历史信息、信用卡使用记录等。这类产业有明确的优化指标，与人工智能天生契合。
因此，传统产业发达的美国在早期的商用人工智能应用领域建立了强势的领先地位。大型美国企业收集了大量数据，设计了良好的储存结构。它们常使用会计、存货管理及顾客关系管理等领域的企业软件。有了这样结构化的数据，如帕兰提尔这样的数据分析公司可以很容易地将人工智能商用，帮助传统公司优化现有数据库，更好地识别欺诈、更明智地进行交易、发现供应链上缺乏效率的环节，使得企业进一步节约成本，利润最大化。
中国的企业大多使用自己特有的系统来保存数据，从未真正接纳企业软件或标准化的数据储存。这些系统无法扩展，难以和现有的企业软件整合，数据的整理与结构化非常困难。无结构的数据导致使用人工智能优化后的结果不甚理想。另外，中国公司在雇用第三方顾问服务方面的支出远少于美国公司。中国许多传统企业的经营模式和企业文化仍然像个体经营而不是现代企业组织，它们认为不值得在第三方的专业服务上花钱。
到了2013年，深度学习技术的应用大大提高了服务水平，市场上出现了新的竞争者，如加拿大的Element AI、中国的商用人工智能公司第四范式。