人工智能的商业模式包括基础硬件模式、技术驱动模式、垂直行业模式、深度探索应用模式和生态建设模式五类。
1.1 基本硬件模式
传统的x86架构以CPU系统为核心，GPU主要用于处理图像渲染。 由于GPU的加速能力远远超过CPU，随着人工智能和深度学习的成熟，GPU找到了新的用途。 另外，GPU计算时间短、功耗低，因此GPU逐渐成为人工智能计算能力的核心。 ，GPU拥有比CPU更强大的计算能力，所以在机器学习的训练阶段，GPU是目前最好的选择。 由于GPU在推理和神经网络运算方面还存在一些缺陷，为了更好地获得推理能力，谷歌提出并开发了TPU芯片。 2016年以来，人工智能芯片越来越受到传统企业的关注，众多软件、互联网公司纷纷进入该行业。 除了谷歌和英伟达之外，苹果、微软、英特尔、高通、AMD、阿里巴巴等公司也开始自主研发垂直领域的人工智能芯片或行业人工智能芯片。
1.2 技术驱动模式
一些技术实力较好的软件公司凭借在软件行业积累的良好经验，逐渐在人工智能领域构建优势，如微软、IBM等公司。 此类公司在软件时代拥有雄厚的技术实力，在算法和通用技术方面具有较强的技术优势。 他们利用这种技术优势，以某个行业为切入点，逐步建立该行业的应用平台，比如IBM的平台、亚马逊的AWS平台、微软的Azure平台等。
1.3 垂直行业模式
垂直行业模式适合在细分垂直领域有优势的公司，比如在电商领域有优势的阿里巴巴、在出行领域有优势的滴滴出行、在出行领域有优势的开普云等。此类企业一般利用自身在某一行业的领先优势，积累海量的行业数据。 基于这些数据，开展垂直领域的人工智能技术和算法研究，并为行业提出整体解决方案。
1.4 深入挖掘应用模式
深入挖掘应用模型不再针对具体技术本身，而是着眼于实际应用在具体场景下的深度应用。 通过这种“单点突破”的方式，可以快速形成市场效应。 例如，通过对应用场景的深入探索和对市场的合理管理，可以在场景中快速扩大市场。 正因为如此，应用深度挖掘应用模式的一般是创业型公司和传统行业公司。
1.5 构建生态模型
构建人工智能生态系统，首先要从培育人工智能支柱要素入手。 建立完整的人工智能生态系统，需要企业具备数据、算法、算力等方面的长期战略发展，并具备相匹配的技术实力。
