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歷史案例
舉例來說，在個人電腦時期，最大的贏家為生產晶片的英特爾，以及創建垂直應用軟體的微軟，如 Microsoft Office。而在行動時期，高通和 ARM 在半導體和硬體部分受惠，應用程式部分的贏家則為共乘服務商 Uber、聊天程式 WhatsApp 和社群平台 Instagram 等。線上遊戲的贏家則為輝達。
機器學習與 AI 為正在席捲全球的新科技浪潮，最有往脫穎而出的勝利者仍可能是半導體公司和為終端用戶提供垂直應用的公司。 目前，輝達為 AI 晶片的領導者，然而，輝達的晶片並未針對一些 AI 應用進行優化，該公司有針對電動遊戲與其他圖形處理的晶片。因此，在此產業的一些新進入者仍具有機會，包括 Cerebras、Graphcore 和 Groq 在內，有可能出現一個全新的細分市場。
在軟體部分，垂直應用程式可能將再度獲勝，Gil 認為有三類贏家：
1. 擁有很多數據的大型互聯網公司
例如谷歌、臉書、亞馬遜和蘋果等公司，這些公司已開始部署使用 AI 的廣告搜尋、廣告目標和語音辨識。這些科技公司遙遙領先，並且擁有許多數據，可為用戶研發具有價值的應用軟體。
2. 垂直應用新創公司
目前各產業正在利用 AI 進行不同的嘗試，包含自動駕駛汽車 （如 Cruise 和 Waymo）、貨運和物流 （Samsara）、醫療保健 （Color Genomics 與 Athelas） 和金融科技 （Affirm 與 Stripe）。這些新創公司有機會創造出更好的產品，因為研發 AI 相關應用為其事業核心
許多非科技公司亦擁有豐富的資料庫，如跨國飯店業者萬豪國際集團，其併購跨足房地產的同業喜達屋集團，他們擁有房產定價與客戶信用等資料。此外，信用卡公司 Visa、Mastercard 和美國運通也擁有大量數據，如刷卡紀錄等。
上述公司，若適當使用大數據與 AI，很可能可以產生新的營收來源，而大型私募基金和創投公司將考慮進場當股東或收購。
可以確定的是，如同前幾波的科技浪潮，贏家將會集中於少數幾間公司，製造相關系統和生產半導體的公司，以及創建垂直終端應用的公司較有望勝出。
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