IBM沃森健康部門因盈利艱難于近期裁員數百人。近年來，IBM將認知計算確定為轉型方向，其中沃森是其最重要的人工智能部門，投入高達數十億美元。
IBM在人工智能領域的窘境并非個例。據國際權威研究機構CBInsights統計，2013年至2017年間，全球人工智能領域年融資數量從310筆增加到1349筆，融資額從17.4億美元增至152.4億美元。但其商業化之路遠非一帆風順，有統計顯示，90%以上的人工智能企業處于虧損狀態。
作為全球各類企業競相投資的又一個風口，人工智能領域業績不佳，主要有以下原因。
首先，人工智能產業還處于起步期，企業虧損是常態。由于技術不夠成熟、用戶接受度低、市場規模小、運營成本高，人工智能企業盈利困難。不過，這也是幾乎所有處于產業生命周期起步階段的企業都會遭遇的情況。如今欣欣向榮的互聯網行業也曾長期虧損，作為市值最高的互聯網公司之一，亞馬遜也是在持續虧損20年后才開始盈利的。
其次，人工智能的發展路徑其實和互聯網行業的發展大同小異。網絡效應特征決定了互聯網發展速度比盈利更重要，它帶給用戶的價值通常取決于用戶規模或平臺供應商數量等，這就導致市場份額向領先企業集中，后入者難度很大。因此，互聯網企業需要盡快擴大用戶規模，盈利反在其次。人工智能技術及產品的開發同樣依賴于數據和平臺，用戶數量也同樣重要。以無人駕駛汽車為例，為了不錯失巨大的市場前景，許多互聯網公司、傳統車企和初創企業紛紛涌入，希望成為行業領跑者。
再次，落地存在的障礙限制了人工智能企業的成長速度。目前，人工智能的應用面臨技術成熟度、數據安全、用戶認識、實施效果等多方制約。2016年6月美國得克薩斯州的MD安德森癌癥中心投入6200萬美元，與IBM開展癌癥治療人工智能項目，由于效果不佳，次年2月即被終止。通用電氣最早提出工業互聯網概念，并將Predix工業互聯網平臺看做業務轉型的希望，但巨額投入也沒有帶來收入增長。
此外，作為賦能技術的人工智能，常常不直接表現為業務收入。在許多情況下，從事人工智能的公司并不直接銷售人工智能產品或服務，而是將其作為改善其他產品或服務性能、體驗或效率的支撐工具。例如，人工智能已普遍應用于電商、搜索、社交、新聞推薦等領域，大幅提高了其運作效率和用戶體驗，但人工智能無法為其提供直接的銷售收入，這也令人工智能技術的經濟價值被大大低估。
作為一項影響廣泛的賦能技術，人工智能業務當前盈利不佳，更多地可以理解為產業發展過程中存在的波折。隨著技術的成熟和用戶認知度的提高，人工智能未來有望成為政策支持、學術研究和企業投資的熱點，發展成為規模巨大的行業。
