過去三年來，企業試圖解決前所未有的挑戰，因此加快了數位轉型的腳步。Google Cloud預期，未來兩到三年間將出現更多突破性革新，這些改變的推力來自包容神經多樣性的設計（neuro-inclusive design）、開放原始碼管理，以及有助實現「週休三日」的AI擴展趨勢。
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無論是求學、工作或經營一段關係，各式各樣的人皆以不同方式經歷、解讀及處理周遭世界的人事物，而包容神經多樣性的設計（Neuro-inclusive design）兼顧不同人士的獨特需求，因此能提升使用者採用率。設計互動式和視覺化功能時，應考量音效、震動或彈出式視窗會的呈現方式，這些項目都會刺激感官並令人分心。
Google Meet的隱藏式輔助字幕便是包容神經多樣性設計的良好範例，這項功能可讓使用者透過視覺更準確地理解資訊，也能讓說不同語言的與會者有效溝通。開發人員已在Google產品中融入包容神經多樣性的設計，預期未來2年內可將使用者採用率提升至5倍。
就過去的資料架構而言，由於交易和分析工作負載所用的資料庫不同，因此會從混合的工作負載中將兩者區隔開來。交易資料庫的最佳化重點在於加快讀寫速度，而分析資料庫則是匯總大型資料集。以電子購物網站的個人化推薦內容來說，應用程式必須透過同一個資料集支援這兩種工作負載，並避免效能降低。
Google Cloud現在提供這兩種工作負載均適用的整合式平台，方便開發人員打造出資料導向的智慧型應用程式，BigQuery適用的Datastream就是其中一例，這項服務可讓開發人員輕鬆將資料從交易資料庫即時複製到BigQuery，如果再搭配其他類似工具，企業便能即時依據資料採取行動，而且不必建構基礎架構或處理相關作業。隨著這些工具的不斷改善，企業在2025年結束前，就不需再分別處理交易和分析工作負載。
Google與Intel攜手合作，共同設計及打造Infrastructure Processing Unit（IPU）等自訂晶片，為資料密集型應用程式提供高效能和可擴充性。此外，在機器學習領域中，Tensor Processing Unit（TPU）目前用於驅動全球最大、最快且最有效率的超級電腦。TPU可讓大規模訓練工作負載的速度提升最高80%，價格也比其他同類產品便宜至多50%。
用於提供現今雲端服務的這些IPU和TPU，可讓Google在未來數年內自動處理超過半數的雲端基礎架構決策。這些處理器支援遙測資料（telemetry data）和採用機器學習的分析功能，可依據個別工作負載的效能和可靠性，主動推薦最適合的基礎架構。
Google Cloud可在企業指明工作負載後，立即根據使用者的價格、效能和規模需求，迅速推薦、設定及提供最佳選項，成果優於任何手動配置的解決方案。2025年底前，有超過半數的雲端基礎架構決策會根據企業的使用模式自動進行，考量硬體規格的雲端思維即將成為過去。
企業將在近幾年採用多雲策略分散風險，並提前為雲端遷移作業做好準備。
Google Cloud提供Anthos和相關工具，可讓企業採用一致的設定在不同雲端環境間輕鬆遷移，舉例來說，企業可透過多雲端管理層使用其他雲端環境的運算和資料資源。不論是從資料庫到應用程式，企業都能可在不同的公有雲上執行工作負載，但透過類似的介面管理和相似的方式執行。
例如，Google Cloud的Anthos可協助企業管理跨數十個Google Cloud區域的Google Kubernetes Engine（GKE） 叢集機群，同時也可管理其他雲端環境、地端部署或位於邊緣的叢集。這表示企業可享有Google Cloud工具帶來的助益，像是可隨時提供數據分析的BigQuery、適用於分散資料的Spanner、產生優質洞察的人工智慧與機器學習服務，以及專屬的開發人員工具等。隨著越來越多的多雲工具上線，2025年結束前，使用公有雲的機構中，將有超過半數能自由切換主要的雲端服務供應商。