谷歌在2012年只有两项深度学习项目。但如今，据该公司的发言人称，该类项目数量已经超过1000个，覆盖谷歌旗下所有的主要产品，其中包括搜索、Android、Gmail、翻译、地图、YouTube和无人驾驶汽车。IBM的沃森（Watson）系统2011年在智力竞赛节目"Jeopardy!"中击败两位人类冠军时使用的是AI技术，但不是深度学习。但现在，据沃森首席技术官罗伯·海伊（Rob
High）称，沃森的30项成分服务几乎全都因为深度学习技术而得到了强化。
5年前还不懂深度学习为何物的风险投资者，如今会谨慎看待不具备该项技术的创业公司。弗兰克·陈说道，“我们正处在一个先进软件应用必须要开发的年代。”他说，不久后，人们会向你要求：“你的自然语音处理版本呢？我要怎么跟你的应用对话呢？因为我不想操作那些菜单。”
部分公司已经在将深度学习整合到日常的运营流程中。微软研究部门联席主管彼得·李（Peter Lee）说，“我们的销售团队正利用神经网络来建议接下来联系哪个潜在客户，以及建议推荐哪种产品。”
硬件行业正在感受到深度学习引发的震动。让这一切变得可行的计算性能提升，不仅仅因为摩尔定律，还因为2000年代末业界认识到英伟达打造的GPU（图形处理器）比传统用于深度学习计算的CPU（中央处理器）要高效20倍到50倍。今年8月，英伟达宣布，其数据中心业务的季度营收同比翻了一倍多，达到1.51亿美元。它的首席财务官向投资者们表示，“到目前为止，该增长大部分来自深度学习技术。”“深度学习”一词在为时83分钟的财报电话会议中共被提及81次。
芯片巨头英特尔当然也没有固步自封。在过去的两个月里，它先后收购了Nervana Systems（价格超过4亿美元）和Movidius（收购价未披露），这两家创业公司均致力于打造针对不同阶段的深度学习计算的技术。
5月，谷歌透露，一年多来它一直在秘密利用自主研发的芯片TPU来实施经过深度学习训练的应用程序。
又一拐点？
的确，企业可能已经到了又一个拐点。百度研究首席科学家吴恩达（Andrew Ng）说，“以前，很多标普500企业CEO都后悔没有早点开始思考他们的互联网战略。我想，5年后，将会有很多标普500企业CEO希望自己早早就已开始思考他们的AI战略。”
在吴恩达看来，该互联网隐喻还不足以充分表明带深度学习技术的AI将会意味着什么。“AI是新的电力。”他说，“100年前，电力改变了一个又一个的行业，AI也将如此。”
深度学习是AI子集中的一个子集。“人工智能”涵盖多种使得计算机和机器人至少看起来能够像人类那样思考和解决问题的技术，比如基于逻辑和规则的传统系统。在那一范畴内，有一名为机器学习的分类。机器学习指代一个含有各种使得计算机能够凭借经验提升任务执行能力的复杂数学技术的工具箱。最后，深度学习是机器学习下的一个小分类。
吴恩达说，可以将深度学习看作是“A到B的映射”。“你可以输入音频片段，然后输出文本记录。这就是语音识别。”他说，只要你有数据去训练软件，那什么都有可能实现。“你可以输入电子邮件，输出可能会是：这是不是垃圾邮件？”他称，输入贷款申请书，输出可能会是客户最终偿还贷款的概率。输入车队的使用模式，输出可能是建议接下来在哪里调派车辆。
从那一点来看，深度学习有可能会改变几乎任何一个行业。谷歌大脑（Google Brain）项目负责人杰夫·迪恩（Jeff Dean）指出，“随着计算机视觉变得真正可行，未来将会出现根本性的变革。”接着，他重新措辞说，“是随着计算机开眼了。”
那意味着是时候准备迎接“奇点”时刻吗？
还没有。神经网络善于识别模式——有时甚至比人类做得还要出色。但它们并不具备推理能力。
人才争夺战
不断逼近的革命的苗头从2009年开始出现。那一年夏天，微软研究部门邀请多伦多大学的神经网络先驱杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）造访。他的研究给微软留下了深刻印象，于是彼得·李领导的部门试验将神经网络应用于语音识别。“我们为试验结果感到非常震惊。”彼得·李说，“第一批的原型让我们在语音识别的准确度上取得了超过30%的提升。”