在可扩展性上，集群计算对物理临近与网络延时的要求往往限制了地域分布的能力；而网格计算在设计之初往往就已提供了动态性增强的可扩展性，且由此可提供很好的高可扩展性。

尽管网格计算与集群计算之间存在很多差别，但这些差别使它们之间构成了一个非常重要的关系，即互补关系。如：在网格计算中，特定的问题通常都需要一些紧耦合的处理器来解决，致使集群计算在网格计算中总有一席之地，很多网格计算都会在自己管理的资源中采用了集群计算。不过，实际应用中，网格计算用户可能并不一定清楚它的工作负载是在一个远程的集群上执行的。反之，亦如此。

(3)云计算

云计算与网格计算非常相似，两者都是为了满足计算需要而从分布式计算衍生的概念，也都是给开发者提供了一个对于后端透明的解决方案。为此，有人将云计算看作网格计算2.0。如果做进一步观察，从定义上来看，它们都试图将各种资源看成一个虚拟资源中心，然后向外提供相应的服务；它们也都试图以松耦合的方式，将大量的计算资源连接在一起，提供单个计算资源所无法完成的超级计算能力。

但是，从应用目标来看，网格计算的构建，大多为完成某一个特定的任务需要，也就由此产生了气象网格、生物网格、医学网格等各种应用领域不同的网格计算项目；而云计算一般是为通用性应用而设计的，没有专门性的、以某个应用领域命名的网格。

(4)虚拟化技术

在提到分布式计算的时候，一般不会想到虚拟化技术，两者看似并没有直接关联，其实存在很多共同点。如:分布式计算与虚拟机技术对于终端用户而言，都是一个黑盒(不会知道实际的硬件与运行环境)。分布式计算说到底其实是在为用户提供一套虚拟的资源使用；而虚拟化技术虽说在建立之初是为了增强高性能服务器的计算利用率，但它不受硬件与操作系统的特性与思想，给分布式计算技术以很多帮助。可预见的是，有朝一日，虚拟化技术可将几套硬件资源建立为一个虚拟机，也可能在分布式计算系统上直接建立一个或几个虚拟机。

2.计算模式改变所带来的新机遇

在此，仅以发展前景看好的分布式计算为例，阐述有关计算模式改变所带来新机遇的思考。

(1)分布式计算的带动作用

随着分布式计算的发展,分布式计算的应用会渐入民用市场。如云计算和一些网格计算项目都开始对公众开放，带动新的计算模式逐渐被民众所认识，在民间推而广之。展望未来，一个普通的程序员可以像现在编写单机程序一样简单，开发原有只有在超级计算机环境下才可以运行的应用程序。

随着分布式计算的发展，人工智能应会得到很好发展。目前，人工智能发展得比较缓慢，其主因在于它要求大量计算与存储作为支撑。如：深蓝在1997年以3.5：2.5的成绩击败卡斯巴罗夫，与深蓝在世界超级计算机中第259位排名分不开的。卡斯巴罗夫在比赛败北后坦承他在观察电脑下棋时，感觉电脑的决定有智慧及创意，是自己所不能理解的。

卡斯巴罗夫质疑电脑在棋局中可能有人类的帮助，因此要求重赛。但IBM由于一些原因拒绝，并把深蓝退役。如果当时继续比赛，或许可以更好地比较人类与电脑的学习能力。当然这个比赛也不是完美无缺，可以看出一些人工智能的缺陷。如：在比赛过程中，深蓝曾经修改过程序。这个规则虽是被允许，但如果没有这些修改，谁胜谁负就很难说了。另外，此人工智能只是建立在单一知识库的体系下，距真正建立起一个完全知识库型人工智能还很遥远，需要更强大的计算功能与存储支撑才有可能可实现。而分布式计算为人们提供了一个可选择的途径。

随着分布式计算的发展，大量服务器结合起来成为可能。组成比深蓝更强大的计算机，将是完全有可能实现的。我们完全可以大胆地做一个发展的假设：在可预见的未来里，随着果分布式计算的发展，可达到计算能力与存储容量水平是现在很难想象，人们将创造出完全知识库的人工智能机，使其超过人类所有智能的总和。这将成为计算机技术史上的一个里程碑。

(2)分布式计算的发展路径

伴随着分布式计算的发展，至少以下几个相关应用性产业会得到新的发展。

由于分布式计算与网络的发展，终端设备所要求的计算能力会有所下降，由于减少了终端的计算量在相同使用的情况下也会提高移动设备的待机时间，从而更好地适应了应用者对手机等移动设备的技术性要求。

由于BS应用的普及性、成熟性与便捷性已得到普遍认可，BS应用模式也可以很好地与分布式计算结合。以BS为中心的应用，会更为普及，乃至“遍地开花”。