比如美國的諮詢類的智庫蘭德公司，作為當今美國乃至世界最負盛名的決策諮詢類的智庫之一，蘭德公司對人工智慧做過深入的研究，並且就人工智慧對就業影響方面出過專門的報告。蘭德公司還透過將人工智慧運用到其業務範圍，比如把人工智慧用於其預測業務，透過人工智慧的大資料和精確演算法，提高預測性課題的精準度和效率。

烏鎮智庫對人工智慧的研究在國內的智庫裡面算是較為深入的，烏鎮智庫每年都會發布全球人工智慧發展報告，闡述人工智慧的年度發展情況。

智庫一般很少專注於純碎的技術研究，所以在獲利方面一般是透過將人工智慧運用至其主營業務的某些方面，從而產生技術而獲益。比如講人工智慧運用於市場分析及預測，或者用人工智慧的大資料和演算法替代勞動力從而節約勞動成本等等。

哈佛大學的Berkman Klein Center是專門研究網路問題的智庫，特別關注人工智慧的社會、倫理、道德影響。Future of Humanity Institute專門設立了人工智慧治理專案。這是兩個專門研究人工智慧的跨學科智庫。

除此之外，一些綜合智庫也在關注人工智慧，例如布魯金斯學會、蘭德公司、美國外交關係委員會、新美國安全研究中心、戰略與國際問題研究中心等美國智庫，都有專門的研究部門，如技術與治理研究中心，在跟蹤人工智慧的技術進展和社會、政治、均是影響。而歐洲的一些智庫，如英國的皇家國際事務研究所，也經常組織計算機科學家、安全專家等，召開各類座談會；邀請知名專家撰寫報告，探討人工智慧與人類安全、人工智慧與國家間軍備競賽的關係。

智庫本身也能從人工智慧獲益，特別是人工智慧技術在資訊篩選方面的能力，能夠幫助智庫更快地搜尋、分析資訊，獲得新的知識。但是智庫更多的是要面臨人工智慧的挑戰。因為，智庫研究人員的知識儲備速度、更新速度，很可能趕不上機器智慧，特別是隨著機器智慧的更新迭代，其閱讀理解能力，總結、歸納、篩選能力，遠超人類。其工作的高效率，必然會讓作為自然人的研究人員相形見絀。特別是，一些網際網路巨頭，擁有龐大的基礎資料資源，掌握民眾生活動態、購物偏好、行為習慣、思想傾向等資訊，在社會治理中將扮演越來越重要的角色。

反而是傳統的智庫，雖然擁有大量紙質材料，但是其資訊量、更新速度遠比不上網際網路巨頭，其在政策制定中的角色很可能被邊緣化。

所以，智庫在人工智慧時代面臨機遇和挑戰，需要根據形勢，及時做好調整、自我改革，這個過程中必然伴隨人員更替、機構充足等痛苦，但這也是確保生存發展的必經途徑。