阿里云成立时一个初衷就是解决阿里巴巴的数据问题，云计算技术及架构解决了数据的存储问题，2014年发布的MaxCompute解决了处理数据的问题，而数加平台则是以产品的形式，真正解决大数据应用问题，让数据能够变现。

作为平台，数加不仅仅是提供各类产品与工具，更重要的是吸引数据应用的合作伙伴，利用阿里云的标准产品，开发适合各行业的应用。同时，平台上有数据市场，以API形式提供各行业数据。因此，数加平台不仅仅是大数据增值服务，而是阿里云构建大数据生态的切入点，也会成为未来阿里系数据对外输出的最重要通道。

今年3月9日，马云首次提出阿里“NASA”技术，点名机器学习、芯片、IoT、操作系统和生物识别等五大技术，志在2B领域实现技术输出，阿里云将会是技术输出的重要载体，这其中最重要的就是人工智能技术。

今年云栖大会上，阿里云总裁胡晓明重点介绍了ET医疗大脑、ET工业大脑和机器学习平台PAI2.0，可以看到，阿里云在AI领域布局没有停留在语音、图像、自然语义等通用AI技术，而是迅速切入AI应用，将AI技术与行业应用进行深度融合。

在这点上，阿里云与国外AWS、Google等厂商布局有所差异。后者仍将搭建AI平台作为发展重点，行业应用更多是交给合作伙伴，而阿里云则选择与行业标杆客户深度合作，直接进行AI商业化落地，解决客户需求。

AI经过一段时间热潮后，业内逐渐达成共识，通用AI技术很难直接变现，必须要结合行业应用和客户需求，嵌入到整体解决方案之内。

不同于SaaS和大数据服务，AI技术面对的客户很难自身开发行业应用，必须由AI服务商提供整体解决方案，因此通用技术公司在整个业务环节中地位不一定高于行业应用型公司。

不得不说，阿里云对中国市场和技术趋势把握上，有着非同一般的先见之明。选择直接切入AI应用，不但与基础云服务、大数据等一起解决客户需求，形成较高壁垒，同时在医疗、工业、电商等领域内也将占据有利地位。

尽管大数据与AI在阿里云的业务占比目前还很小，营收贡献很低，但这两个领域对于技术、行业应用、数据等方面要求极高，会让阿里云构建其强大的壁垒，并成为重要利润来源。