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第四次工业革命——由德国经济学家克劳斯·施瓦布于2016年提出的一个术语——正在进行之中，其概念从与通信技术相关的简单数字创新转变而来 第四次工业革命代表着重大进步，并建立在第三次工业革命引入的计算机芯片和超导体技术的基础之上。
第四次工业革命与上一次数字革命的主要区别以及突破在于其“速度、范围和系统影响”。由于第四次工业革命建立在数字革命的基础之上，它引发了一些合理的批评，认为其仅是第三次工业革命的延续。不过，本书将第四次工业革命称为正在淘汰先前技术的新颠覆性技术的组合，其与第三次工业革命的一个关键区别在于，当下的数字世界正在与物质世界融合。比尔·盖茨（Bill Gates）将其简洁地比作人类历史上一个独一无二的新时期的到来，他认为：“我们可能正处于一个新时代的边缘，届时个人电脑将离开桌面，允许我们即使不在场时也能够看到、听到、触摸甚至操作物体。”实际上，新的时代似乎正在出现，同时，新技术也扰乱了劳动力市场、资本主义、政治自由主义、军事竞争、社会结构，并因此扰乱了大国政治。
不过矛盾的是， 第四次工业革命或许标志着持续了两个多世纪的工业时代的结束。 今天，为大规模劳动力、自由经济和工业思维创造条件的技术革新仍然存在，但可能很快就会被淘汰。第四次工业革命也可能是第一次从化石燃料的使用过渡到环境可持续的革命。工业革命不仅涉及技术的获取和实施，还需要管理由这些技术造成的破坏。施瓦布认为：
最终，政府系统和公共机构的适应能力将决定其能否继续生存下去。如果它们被证明有能力去拥抱一个颠覆性变革的世界，让其结构达到能够保持竞争优势的透明度和效率水平，它们将继续生存下去。如果不能发展的话，它们面临越来越多的麻烦。
随着技术的快速同步发展，第四次工业革命将大大加快国际体系变革和崩坏的速度。随着数字技术积累了史无前例的信息量并对其进行了快速处理，指数级增长会加速——这有助于推动其他所有技术的发展。机器学习，或者说计算机去学习并改进自身算法以变得更加智能的能力，正走在认知自动化的智能爆炸式发展的道路上。人工智能开启并强化了自动化技术、机器人技术、纳米技术、神经技术、生物技术和数字系统（如物联网、数字账本技术、云计算等）领域的技术进步。
随着人类与机器的关系在知识获取方面发生逆转，一个全新的时代豁然显现。过去的工业革命是由科学家开发技术或产品，然后由机器复制和自动化完成这一过程。但第四次工业革命使机器成为创新者。人工智能通过发现模式和假设因果关系进行自我学习，让人类科学家能够理解生成的算法，并尝试复制机器生成的最佳解决方案。
技术发展的不可预测性在很大程度上源于其指数式增长，也被称为加速度。对数字技术的一个普遍误解是认为其随着现有技术的逐步发展而沿着线性轨迹发展。实则不然，计算机技术的发展和后续应用的速度呈指数级增长。摩尔定律（Moore’s Law）指出，计算机芯片上的晶体管数量大约每18至24个月翻一番，这一定律在过去40年里一直有效。例如，英特尔在1971年推出的计算机芯片包含2300个晶体管，1978年含有2.9万个晶体管，1988年有25万个，1999年有950万个，2011年有11.6亿个，2016年有80亿个，最近这一数字已经达到了500亿个。随着芯片组件现在接近原子大小，我们正在接近摩尔定律的物理极限。然而，量子计算机的发展似乎将成为信息技术发展的下一步，并将从根本上提高计算速度。
各国在开发最强超级计算机的竞赛中走了类似的道路，并将对未来的国际权力分配产生重大影响。开发超级计算机主要是为了实现科技进步，并确保经济竞争力和军事安全。2009年，美国制造的“克雷”（Cray）超级计算机拥有当时世界上最强大的处理能力，达到每秒1.76亿亿次的浮点运算速度（petaflops）。到了2016年，中国的神威·太湖之光（Sunway TaihuLight）超级计算机以每秒9.3亿亿次的浮点运算速度位居榜首，而美国直到2018年年中才推出了拥有12.2亿亿次的浮点运算速度“顶点”（Summit）超级计算机，重新确立了其领先地位。然而，美国最近的胜利可能只是昙花一现，因为中国在2020年之前部署的天河3号（Tianhe-3）——一种全新的超级计算机，可以以百亿亿次浮点运算为单位测量处理速度。虽然中国和美国拥有硅谷和深圳这样的科技中心区域，但其他科技大国，如俄罗斯、日本、韩国、印度、德国、法国及英国，也在开发超级计算机，这无疑是出现了新的国际权力分配体系所导致的结果。