以数据为中心的计算、神经形态学计算和零信任安全是协议智囊团成员的重点。
拉吉卜·侯赛因
Marvell首席战略官
我们已经看到了超大规模数据中心中计算模式的转变，在未来几年，我们将开始看到这种转变在扩展企业中复制。到目前为止，企业网络一直被绑定在一个受控的地方，运行非常特定的应用程序，处理特定的数据。通常，这是来自同类来源的合理数量的已定义、结构化和统一的数据，运行应用程序的计算处理器可以很容易地理解这些数据。移动性和云扩展了传统园区环境的边界，从而创建了一个无边界的企业。
现在，我们面临两个问题:第一，进入企业的数据的结构和格式因地点而异，并且它是由多个来源生成的。这些数据需要在需要各种协议和编码类型的各种物理介质上遍历，并且通常分布在各种实体所拥有的边界上，因此需要进行加密。其次，数据流量巨大。因此，在当今的企业网络中，以应用程序为中心的计算不再足够。现在，我们需要以数据为中心的计算处理来增强以应用为中心的计算，从而将数据转换为可以轻松发送给应用的信息。
此外，随着5G的到来，我们将开始看到大量的数据以分布式的方式产生。我们将开始在网络的每个节点上看到计算处理，而不是盲目地将整个数据负载发送到中央位置进行处理。这些节点将能够提取和解析大量数据，将其转换为统一的格式，然后将其传输到中央策略管理系统。结果是将有意义的数据发送到适当的应用程序，而不是用大量数据淹没网络。
杰伊·普南
VMware首席运营官
疫情及其后果正在改变工作场所和工作场所的性质，企业计算的未来现在比以往任何时候都更依赖于这种转变。将成为主流的技术将使它变得灵活、智能和安全，从而使这种过渡成为可能。
企业需要能够在世界任何地方的任何云上构建、运行、管理、连接和保护任何应用。那就是未来，支撑它的技术是IT应对当前业务挑战的基础支撑。除了这些技术，未来五年的主要优先事项将是采用现代安全方法，该方法由云提供，旨在保护现代基础架构。
最后，不讨论人工智能是不可能讨论未来的。未来五年，我看到企业将重新架构自己，为AI的功能做准备，因为这不仅涉及AI技术本身，还涉及可用于支持下一代应用的计算和网络资源的可用性。
里奇·乌利格博士
英特尔高级研究员、副总裁兼英特尔实验室主任
随着数据越来越嵌入我们的生活，未来五年的计算将感受到数据指数级增长的巨大影响。为了快速安全地利用数据的价值和洞察力，行业需要比我们今天的能力大几个数量级的创新技术。我们需要在许多领域进行创新:从新的计算架构到高速节能网络的突破，再到新的安全协议，这些协议进一步加强了数据的密封，同时仍使我们能够从数据中获得价值。
英特尔实验室等机构的研究正在推动一些有前景的创新，这些创新可以让人们尽快了解五年内可能进入企业的技术。神经形态计算是一种受大脑启发的新架构，正在机器人、制造和医疗保健的边缘应用中找到早期应用。数据中心的光学技术正在解决电气I/O的限制..集成硅光子学的研究领域显示了未来通过光连接的数据中心的巨大潜力。联合学习和完全同态加密等安全创新将在未来几年内成熟，解决围绕安全数据共享的许多障碍，这些障碍今天制约着我们。
在英特尔实验室，这些只是我们的研究人员团队致力于实现商业化目标的众多计算挑战中的一小部分。所以，我们实验室诞生的技术，终于可以扩展到有最广泛的社会影响。
裁拉杰·哈扎拉
美国科技公司战略与沟通高级副总裁
以数据为中心的时代迎来了利用数据促进业务增长的新机遇，但许多公司仍在试图将不断增长的数据存储转化为竞争优势。虽然许多努力都与基本组织数据策略的实施有关，但公司也受到潜在基础设施障碍的限制，无法有效地分析大量数据。符合客户端服务器时代和云的敏捷性和规模的计算架构取决于计算、内存、存储和I/O之间的平衡，这可以很好地服务于传统的企业应用程序。在Micron，我们已经预见到了这一基本架构挑战。因此，我们转向了自己在传统DRAM和NAND存储产品方面的技术创新，
我们与领先的合作伙伴合作，通过基于3D XPoint的Micron X100 SSD提供的容量和速度来测试应用性能，我们很高兴看到这一创新的真正价值。例如，Micron的工程师已经针对领先的云数据库MongoDB测试了X100的性能。结果很优秀，X100驱动的平台是同类中性能最好的，提升了至少30%。在未来五年乃至更长的时间里，我们迫不及待地要开展下一波以数据为中心的创新，看看企业如何利用这项技术实现业务增长。
米歇尔·扎特林
Cloudflare的联合创始人兼首席运营官
混合工作模式加速了从传统的本地硬件到基于云的服务的巨大转变，可以为任何地方的经济提供动力和保障。我们将越来越多地看到公司采用零信任框架来保护他们的远程员工，这意味着组织不会自动信任任何对公司数据或资源的请求，而是会在允许他们访问之前验证连接到公司系统的每一次尝试。
当你的用户无处不在的时候，商业安全的古堡和护城河方案——“这是我们的城堡，我们会用护城河保护它”。公司必须采用“用户第一”的模式，知道每个用户的身份，以评估他们是否可以获得访问权。
现在，各种规模的企业都知道他们需要迁移到更安全的方法。根据Forrester最近的一份报告，如今，76%的企业表示其组织的安全方法已经“过时”，需要转向零信任框架。有了全球化的员工队伍，公司现在的“办公室”和人一样多——笨拙的内部部署系统不再需要裁员。
马特·墨菲
门罗风险投资公司的管理合伙人
未来几年，企业计算将不再依赖摩尔定律，但将继续从中受益。另一方面，软件将定义并加速未来的创新竞争。
首先，将会有更便宜、更好和更多样化的云服务，这将继续允许开发者快速廉价地进行实验、迭代和扩展。我们将从不计其数的存储、计算和数据库服务转向最适合特定应用需求的更具体的服务。也出现了很多新的应用特定的栈和框架，比如Netlify领导的JAMstack，用于简单的高性能网站。ML Engine、Clarifai等平台用于消耗性AI；和灵活的基础架构平台来快速构建环境。有了各种服务和堆栈，更好的工具将使公司能够更快、更明确地部署、运营和管理复杂性。这是一个很好的例子，说明了在安全领域部署线束和HashiCorp所取得的进展，
尽管计算能力在未来几年肯定会提高，但硬件/硅技术的大多数进步都旨在优化TPU的人工智能处理能力和速度。在很大程度上，软件将超越硬件成为企业计算创新的关键领域，并进一步将硬件商业化，以克服潜在的可扩展性和可靠性问题。所描述的平台即将进入主流市场，并使在易于管理的基础设施上构建优秀的应用程序变得极其容易，这将是多年来令人兴奋的事情。
艾比·凯恩斯
Puppet的CTO
我预测自动化和边缘计算将在未来五年内定义企业计算——尽管我应该指出，将新兴技术缩小到今天存在的范围几乎是不可能的。我们的行业正以闪电般的速度发展，必然有无数新兴技术甚至不存在的技术，从现在开始的五年内会被认为是必不可少的。甚至自动化和边缘计算也将以不可预测的方式发展，以满足未来五年将出现的新用例。
毫无疑问，自动化将为企业定义下一层功能。随着越来越多的企业自动化其基础架构和业务工作流，他们增加了员工必须专注于创新和以人为本的挑战的时间。随着劳动的自动化和员工向更高层次工作的转移，企业将会看到生产力的爆发式增长。自动化为公司建立了一个精简的流程，不容易出错，这意味着企业在提高生产力的同时会减少代价高昂的错误。正如我们所说，越来越多的企业正在将自动化集成到他们的组织中，并且在未来五年中，自动化将扩展到几乎每个工作流——从基础设施到简单的业务流程，再到客户参与。
然而，我们不能在不谈论边缘的情况下谈论企业计算的未来。边缘计算真的是一项新技术，我认为在未来五年内会有很大的提升。随着5G的成熟，更密集的工作负载将转移到边缘。Edge还将改变我们对数据的看法:我们如何使用、访问、利用和开发数据来扩展和发展我们的业务。自动化的转变和基础设施的扩展将使组织对使用数据更感兴趣——位置、用途、访问等等。
目前通过自动化完成的工作最终将扩展到包括本地/私有云、公共云和边缘混合资产。毫不奇怪，随着每种技术不断发展以适应业务发展的速度，这些大企业的影响者有很大的重叠潜力。
