人才储备不足是人工智能发展中一个长期问题。在培训人工智能专业人才的过程中，还需要付出很多努力。
在美国，科技巨头在全球各地开设研发实验室来招纳人才。以麻省理工学院（MIT）为例，MIT在1963年就着手在包括计算机视觉领域和
机器人领域制定相关研究项目并组建实验室。
MIT名誉校长埃里克·格里姆森（Eric Grimson）介绍，多位专家教授参与到MIT人工智能项目中，并成立了数字科学实验室和媒体实验室等，在这些实验室的共同创新下，机械臂感应装置、无人驾驶等技术才能够逐渐成熟并付诸实践，这是长达几十年的研究积累过程，在人工智能的浪潮的推动下，才最终被企业重视并走向商用。
中国企业也开始学习美国公司的这些做法，BAT三大巨头都已经在硅谷开设研发中心。今年早些时候，百度从微软挖来了陆奇，腾讯也从微软挖来俞栋，他们的加入都是为了加强两家公司的人工智能研发实力。
高盛称，在提到人工智能基础设施时，大部分参与人工智能研发的企业都会采用开源平台，把人才和资源吸引过来。中国企业也遵循同样的规则。比如百度开发了自有的人工智能开源系统PaddlePaddle，这是一种分布式的深度学习的架构。百度还发布了另一个开发自动驾驶的开源平台——阿波罗计划。
同样重要的是人工智能的算法和性能，这就要依赖于芯片处理器和计算能力了。高盛报告指出，虽然中国对国外的芯片供应商的依赖程度“非常高”，不过中国本土企业在芯片领域取得的进步是“令人鼓舞”的。
高盛预测，随着时间的推移，中国将逐渐减少对于国外芯片处理器的依赖。比如华最新发布的Mate 10系列所搭载的麒麟970处理器，就内嵌了中科院计算所的寒武纪芯片。
中科院计算所在发给第一财经记者的一份公开声明中称：“麒麟970芯片集成了寒武纪1A处理器作为其核心人工智能处理单元（NPU，即网络处理器），实现了手机上本地、实时、高效的智能处理。”声明还认为，这是寒武纪在智能处理器产品化方面的一大进步。
不过美国仍然牢牢把控着芯片的核心技术。特朗普政府将在未来两周决定是否批准一项拥有有中资背景的芯片领域的收购案。去年11月，一家名为Canyon Bridge的机构宣布以13亿美元收购美国芯片制造商Lattice。不过该收购案遭到联邦政府委员会的反对。Lattice是FPGA领域的芯片制造商，主要竞争对手是赛灵思和英特尔旗下的Altera。