人工智慧商機因物聯網的蓬勃發展持續看漲。在深度神經網路、繪圖處理器與大數據分析三項技術的合力發展下，人工智慧技術的發展速度大幅提升。據研究機構Gartner預估，在2020年，人工智慧的商機將高達3,000億美元。此一商機主要來自感測器的數據處理，因其有助於架構出更能滿足使用者特定需求的萬物聯網。
Gartner研究總監Angela Mclntyre表示，據Gartner預估，在2020年，人工智慧商機將高達3,000億美元，其中包括人工智慧的產品與服務。即便到去年為止，人工智慧商機還只有300億美元，不過目前許多大廠皆已投入人工智慧的開發，例如微軟(Microsoft)、百度、Google等，促使人工智慧的競爭態勢越來越激烈。
Mclntyre進一步表示，人工智慧的大幅起飛，主要是因DNN、繪圖處理器與大數據分析三項關鍵技術，帶動了深度學習的破壞性變化，在2012年時，GPU開始出現多核心整合，該特性促使了DNN可進一步編程，也就能大規模地進行大數據訓練。
在繪圖處理器技術有大幅突破前，要發展計算模型，往往得花好幾年的時間來開發，同時也要寫數千條程式碼，但GPU多核技術的出現，使得人工智慧只要幾天內，甚至幾小時內就能完成模型開發。運算能力出現突破性進展，也正好能協助處理物聯網感測器所產生的龐大資料量。Gartner研究總監呂俊寬表示，在下個物聯網的世代中，將會有越來越多的感測器，這些伴隨感測而來的資料量也將越來越大，但也就衍生出了處理的問題。這時候下個數位革命便會是AI，透過機器學習，快速地分析資料，並改進商業模式，甚至發展出新的商業模式。
呂俊寬進一步表示，深度學習的核心技術其實只有十多種。但這十多種技術，會發展成上千個不同的應用，這數千種的應用，又會再發展成數萬種不同行業的應用，像是目前看到的銀行、工廠製造等。
在目前AI實際發展的應用上，最受到關注的是虛擬個人語音助理(Virtual Personal Assistant Speaker, VPA)。呂俊寬表示，VPA目前已經可以替使用者購買所需的東西，不過這也就意味著，小孩子也可透過VPA隨意購買所需的東西，進而帶來了父母管教的問題，因此若VPA能導入人工智慧，識別出各使用者的聲音，以決定是否執行購買，便能成功協助解決此一問題，而此性質的AI應用，也將能更進一步地實行智慧家居。
