跨業經營氣象預報分析，並非只有電機大廠施耐德在做。今年 1 月 IBM 以將近 25 億美元的價格，收購了美國氣象公司（The Weather Company）的大部分數據。該公司在全球擁有的 22 億個觀測站，以及每天透過 4,000 萬部以上智能手機所蒐集到的氣象資料，未來將集中到 IBM 雲端上。
若要處理大量的氣象資料，便需要建構能高速處理、並即時提供必要資訊的基礎技術。這時候，人工智能（AI ）就派上用場。
IBM 正在研究如何把旗下超級電腦華生（Watson）導入到氣象預測中。華生可說是 AI 始祖之一，在 Google 的 AlphaGo 問世之前曾獨領風騷。它能讓機械學習在不同氣象條件下，進行不同計算，令其預測更準確。因此，只要知道顧客的氣象資料需求，透過和華生之間的資訊傳遞，就可以改善服務精確度。
日本 IBM 分析事業部營業部長今村雅彥說：「氣象預報將是今後有龐大增長的市場，如何將其活用在業務中愈加重要。華生正好發展這些技術。」但這並不代表 AI 能完全取代氣象預報員的專業。因為，要進行高精確度預測並不困難，重要的是技巧與活用，這就仰賴專家的經驗和見解。因此，像施耐德、IBM 這些高科技公司，正在世界各地大量收購氣象預報公司。他們買的不只是資料，更包括有關天文科學的人才（即科學主任，或稱氣象預報員）。施耐德的氣象部長 Jim Block 指出：「這十年間氣象預報員的工作已經大為不同。預報的工作現在全交給 IT，預報員的工作以活用資料為主。」IBM 甚至讓被收購的氣象公司行政總裁 David Kenny 擔任華生事業的最高負責人，活用其氣象預報的專業見解來發展人工智能計劃。
在美國，國家機關認定的氣象預報員只有約 280 人，其中有 4 人就隸屬施耐德的氣象預報部門，包含 Jim Block。最近連投資公司、對沖基金及保險公司等也爭相僱用預報員管理氣象風險，求才競爭激烈。Block 說：「美國氣象預報員的薪金水漲船高，今後將有更多業務收購活動，競爭更為激烈。」
不過，不是每個國家都能夠開展出這樣的氣象新經濟。像日本，幾乎沒有像施耐德或 IBM 一樣的跨業經營案例，因為專業門檻太高。如果不能提供氣象預報設備的配置等詳盡資料，就無法取得政府許可。即便像 IBM 這樣跨國企業科技巨擘，想要在日本提供氣象預報服務，都無法輕易通過日本氣象廳的審查。
