HANA，一个机器学习驱动的云数据库平台，使像沃尔玛这样的庞然大物能够以细粒度、实时的细节监控整个组织的运作(Ruth 2017)，以及Andrew Ng的初创公司Landing。ai(成立于2017年)，旨在通过提供“人工智能驱动的自适应制造、自动化质量控制、预测性维护等”来彻底改革工业制造业(Landing n.d.)。在Department 2中，示例包括各种消费品，如Amazon Home和类似设备。作为一款“智能扬声器”，Home是Alexa数字个人助理的用户语音界面，可以实现各种家庭自动化和组织任务。AI也出现在手机和电视等其他智能设备上，也作为免费产品服务的组成部分“赠送”，比如Facebook、Twitter或YouTube，在这些服务中，基于ml的推荐系统会安排时间，并向用户提供接下来要看什么或听什么的建议。反过来，这些系统收集客户数据来增加广告收入。然而，正如我们将看到的，部门1和部门2的AI生产通常由相同的寡头垄断公司主导，并且也可能以各种方式相互连接，包括使用共享云计算设施。
从2015年开始，企业对AI研究的投资迅速增加，对机器学习初创企业的风险投资，对AI人才的竞争性招聘，以及大量的收购和合并活动。衡量这些活动的规模是困难的。根据一项分析，2015年AI行业的收入为1260亿美元，预计到2024年将增长到30610亿美元(Statista 2016:9)，但另一家公司估计，2018年全球在AI方面的支出仅为191亿美元，比2017年增长54.2%，并预测到2021年将仅达到522亿美元(国际数据公司2018年)。据《经济学人》(2017a)计算，2017年，全球公司在与AI相关的并购上花费了约213亿美元，是2015年的26倍。虽然这种相互矛盾的估计(通常明显是由AI供应商和商业咨询公司的自身利益驱动的)令人困惑，但很明显，AI已经抓住了先进资本代表的想象力(另见Press 2018)。正如《经济学人》(2017a)所言，“在竞争、寄予厚望和炒作的推动下，AI的繁荣感觉就像第一次加州淘金热。 99
企业对ML专家的争夺十分激烈。一项基于领英个人资料数据的研究显示，“有能力从事AI研究和应用”的博士学历人数为2.2万人，目前只有3074人在找工作(gagn2018)。需求远超需求
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inhuman power