1.1 计算密集化
随着互联网、移动互联网、智能物联网的快速更迭，使得数据的采集生产、分发交换的速度和规模达到空前水准，促进了大数据时代的到来，机器学习和Web服务的规模呈指数级增长，计算复杂度与通讯复杂度急剧提升，计算任务也趋向于计算密集型任务和通讯密集型任务，对计算性能提出了全新挑战。
1.2计算协同化
全数字化世界中每天都会产生大量的数据，但任何单一实体永远都只能掌握数据集合的局部，而没有任意实体可以实时获取所有的全局数据。这是数字化世界面临的基本挑战——“盲人摸象”。
每个数字化世界的参与者都是“盲人”，其拥有的数据不足以反映全量数据——“大象”的特征。参与者只有通过数据交换或者协同计算才能获取所需之计算结果，从而加速数据的流动性。
1.3计算边缘化
在可见的10年左右，全球将有接近万亿级终端与设备联入网络，超过40%的数据将需要在网络边缘侧进行分析、处理与存储。由此产生的天量级数据在当前模式下对传输中的网络宽带、存储和安全都带来了巨大挑战。
因此边缘计算势在必行，物联网的核心在于物与物、人与物的强关联，而多数时候的彼此联系会发生在本地。也就是说，计算、存储、分析等需求响应通常在距离物理位置较近的地方完成，而不是传输到千里之外的数据中心。这种就近处理的方式耗时更短，而且足以应付本地业务交互的轻量化需求。
就近提供智能互联服务，满足行业在数字化变革过程中对业务实时、业务智能、数据聚合与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求。而本质上边缘计算时去中心化的。
1.4 计算隐私化
Facebook、Google、及数家中国互联网企业掌握了大量用户个人数据，并以处理、使用、传播这些数据而牟利。然而近两年全球对于数据隐私保护的关注程度越来越高，频繁爆发的数据泄露丑闻使得公众感觉自己的隐私被侵犯，一些大公司因此遭到公众的抵制和声讨，并受到政府的调查和处罚。而这只揭露了整个问题的冰山一角。
数据作为核心资产迄今为止尚不能完全明确其主权方，但个人、机构、企业、政府等不同实体都已经日益认识到数据主权的重要性、数据安全以及数据交换当中的定价和隐私保护问题。在数据与算法进入计算过程的前后，相关的伦理及法律问题日渐突出。
2018年5月25日起，欧盟率先开始实施《一般数据保护条例》（General Data Protection Regulation,缩写GDPR），赋予欧盟居民对个人数据的更多控制权，并明确在线服务商在收集、利用欧洲用户个人数据的规则和责任。可以预见，其他国家相关的法律法规也将随后出台，以弥补数字化时代的法律空白。
有趣的是，PlatON恰好完全支持了GDPR理念，以及数据保护问题的刻不容缓，数据共享过程中应该明确区分数据所有方、数据处理方和数据使用方哲三个基本角色，达到三权分立状态下的平衡。下一代计算架构将必须提供一个数据隐私保护前提下的安全共享服务平台，以使得数据所有方的数据主权不受侵犯、数据隐私不被暴露，而数据使用方仍能基于授权对数据进行处理，并得到预想的结果。当前的互联网以及区块链技术体系还不能完备的提供这种能力，需要在安全多方计算、全同态加密、零知识证明、可验证计算等多个领域的理论突破及工程实践。
