Obliczenia wielkiej skali (HPC od ang. High Performance Computing), czyli technologie obliczeniowe polegające na wykonywaniu miliardów operacji na sekundę są coraz bardziej potrzebne nie tylko w nauce, ale i w przemyśle, a nawet w administracji. Modelowanie, symulacje, przetwarzanie gigantycznych ilości danych w czasie rzeczywistym stały się możliwe dzięki zastosowaniu klastrów komputerowych, zwanych też superkomputerami o coraz większej mocy obliczeniowej.

Wysokowydajna analityka danych (HPDA od ang. High Performance Data Analytics) to kolejny rodzaj działań możliwych do wykonania dzięki superkomputerom, pozwalającym pozyskiwać konkretne informacje z bardzo dużych zbiorów danych, w dodatku w czasie rzeczywistym. Dzięki temu można więc np. bardzo dokładnie przewidzieć pogodę albo wykryć oszustwo finansowe w chwili jego popełniania, ale także na bieżąco analizować dane napływające z urządzeń połączonych z internetem. Szczegółowe i szybkie przetwarzanie danych, wyłuskiwanie właściwych informacji, odkrywanie prawidłowości czy schematów to dzisiaj kluczowe działania pozwalające tworzyć spersonalizowane i precyzyjne rozwiązania, a tym samym umożliwiające rozwój i dające przewagę nad konkurencją.

Sztuczna inteligencja (AI od ang. Artificial Intelligence) w największym skrócie to zdolność maszyn do naśladowania procesów myślowych człowieka, umiejętności takich jak rozumowanie, uczenie się, wnioskowanie, planowanie. Autor terminu „sztuczna inteligencja” – amerykański informatyk John McCarthy – wyjaśnił, że jest to: „nauka
i inżynieria tworzenia inteligentnych maszyn”. Obecnie komputery wyposażone w oprogramowanie do rozumienia języka naturalnego, rozpoznawania twarzy czy uczenia się (uczenia maszynowego) mają coraz większe zastosowanie w nauce, przemyśle i w codziennym życiu, począwszy od wyszukiwania produktów i robienia zakupów w internecie przez systemy zabezpieczeń po autonomiczne pojazdy.