“沃森的胜利永远是人类的胜利。”这不是一句哗众取宠的话，无论是从硬件层面还是软件即系统层面，沃森的胜利对人类本身都是大有裨益的。

就硬件系统而言，Power 750服务器已经在全球广泛地应用于处理复杂的分析和交易两种不同的工作负载，交易处理可以被想象成针对固定数据而采取的行动，这类工作负载主要靠缓存子系统，重点在于定位正确的信息。

基于工作负载系统的不同应用模式，Power750服务器满足了不同工作负载的不同类型的对系统的要求——在缓存、内存和存储中，潜伏时间是最重要的；而分析工作负载更多地侧重数据之间的变换，在分析过程中，数据会迅速地在系统中移动。因此在分析系统中，带宽是最重要的。POWER7无论在潜伏时间上还是在带宽上都是行业领头羊，因此对于两种不同的工作负载来说都是绝佳的运行平台。

韩忠恒介绍，Power服务器在交易处理方面的性能早已达到了行业领先，因此沃森最令人兴奋的地方还在于它非常清楚地展现了Power 服务器的商业智能性――虽然分析处理还是相对新的工作负载，但已经迅速变成许多机构和企业的关键业务。

提到商业智能，不得不提到沃森的DeepQA架构和UEMA软件所带来的算法分析、智能信息搜索、语义分析、事物关系建立方面的能力——在《危险边缘》中，每个问题都需要沃森从海量信息中进行全面筛选——在这一点上，与其他任何商业性的智能信息搜索指令都是相通的，而沃森与网络搜索引擎不差异在于，后者是根据。

与此同时，沃森的架构是可以“学习”的，潘越表示，IBM把Watson称之为机器学习的系统，在不同的领域，沃森是具有一定程度的适应性的。所以，机器学习最后做综合判断的方法——对于信息分析、信息抽取等技术——当Watson换到一个新领域的时候，只需要为它设计新的数据，而不需要设计新的算法，或者说要不要改新的系统结构。

“很有可能我的算法不用改，但是我要用新的领域的数据对于综合判断的模型做一个训练，然后训练出来得到新的模型就可以适用新的领域，也有可能需要这个新的领域做出新的算法。但是这些算法只是说这几百种里面我再加上几种，加上几种之后，整个体系结构不需要做大的改变，也能适应新的问题。”基于沃森在智能信息检索与面向数据的机器学习方面的能力，沃森被认为在民用领域有极强的潜力，尤其是其智能信息检索、语义分析、事物关系建立方面的能力，被认为在辅助决策领域有很强的优势，医疗行业如已经成为沃森在《危险边缘比赛之后》“下岗再就业”的首选。

“各行各业都有可能，想象空间是很大的，我们不要把这个定位成就是问答题的一个游戏的机器，它能发挥的功能在各个方面都是可以的。比如说医疗，我们在美国等地方已经做实时分析的应用，而且医疗需要很大的知识库和数据库，在那边搜索和分析非常重要，什么样的病痛需要什么样的药方都会有分析。”韩忠恒表示，医疗可能是沃森最先的就业领域之后，而在此之后，其实各个需要决策支持、辅助设计、搜索检索分析的行业都可能是沃森的“就业领域”，而这些应用在如今各个行业中广泛的被使用着。

“比如说金融行业，也有很大得数据库，怎么做分析，尤其是保险业的分析，数据量很大，保险业，以前的那些案例，还有你的身体状况，可能都要分析出来，这也是用一个比较好的分析系统能够做出来的。在服务支持和技术方面可能有很大的应用空间。所以我想说，各行各业都可能用到，问题是你在哪个应用里能够把人工智慧体现出来，只要你能想得到就能做得到，所以空间是很大的。”

韩忠恒说，他所提到的这些应用，其实也都是“一个小小的案例，抛砖引玉而已。”