第二，人工智能依靠大数据在分析、处理、检索和挖掘中产生智能的关键在于大数据、算法以及高速度的计算处理能力。没有数据和大数据的长期积累、重复验证，有智能管理也没用；有了算法和大数据，没有高速度的计算能力也没用。算法是人工智能的灵魂，它要变得“有灵气”需要用大数据不断地“喂养”，不断地重复和训练。在这个意义上，大数据如果没有算法，就没有灵魂，就没有大数据处理的真正意义。
但是如果算法没有大数据来“喂养”，即使数学家想出好的算法，智能也未必有效。以柯洁与阿尔法围棋下围棋的人机大战为例，阿尔法围棋中的算法是来源于人类各种各样的棋谱、高明棋手的下棋步骤。人工智能工程师将这些数据全部放入谷歌的算法中运行，运行了几万次、几十万次。因为有网络深度学习的模块，所以每运行一次，阿尔法围棋就聪明一点。这个过程是一个不断反复、不断学习的过程。
总而言之，人工智能、大数据和这些要素有关，转化为真正人工智能的时候，一靠大数据，二靠算法，三靠高速度。人类对工具使用的发展，本质上是一个计算能力不断提高的过程。在农业社会，中国人曾用自己的聪明智慧发明了算盘。算盘一秒钟拨动两三个珠子，每秒计算两三下。到了工业社会初期，电得到广泛运用。20世纪20年代，以继电器作为基本器件的计算机问世。继电器计算机振动频率非常高，每秒抖动几十次，比算盘快10\~20倍。到了20世纪40年代，第二次世界大战期间，电子管问世。电子管计算机每秒可计算几万次，是继电器计算机的1 000倍，运算速度非常快。到了20世纪60年代，半导体问世，以三极管、二极管为元器件的电脑，一秒钟能运算几十万次到几百万次。到了20世纪80年代，半导体芯片问世，集成电路计算机的运算速度达到每秒几千万次甚至几亿次。中国的超级计算（简称超算）在10年前达到了亿次，2015年前后达到了10亿亿次，最新推出一个超算系统已经超过100亿亿次。但是，超级计算机不是一个芯片、一个电脑的运算速度，而是几千台电脑、几千个服务器组合而成一个矩阵和一个算法。超级计算机能够做到每秒运算10亿亿次、100亿亿次，但单个芯片难以达到每秒运算10亿亿次。
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