运用和使用区块链还是需要技术投入和资本投入的。现在的“区块链热”，几乎每天都有区块链技术开发和应用的新消息，各类区块链技术体系层出不穷，涌现出很多新生代的区块链技术体系。这样现象的意义集中在三个方面：
经济意义：区块链可以引发交易活动的成本，单位所投入的时间、金钱和人力下降。也就是说，区块链首先带来的是提高效率，提高效率就是节约，估算可以省下一万倍以上的成本。区块链还造成小额货币交易比重上升。例如，阿里巴巴产生的支付宝和余额宝，本质上就是一种变相的区块链，构建了民众和阿里巴巴之间的一种契约。 阿里巴巴不是银行，却有银行的部分功能，代表金融体系的演变方向。
社会意义：区块链会重新组织市场、重新组织社会、重新组织和用户的关系。区块链还会推动社会成员的自组织。区块链的参与者，一定是自由的，没有强制性。我们可以设想，如果有那么一天，人们通过各种形式的区块链实现自己的需求，意味着形成一种新的社会运行体系。至少，理论上说是完全可能的。
民主意义：区块链已经显现了对民主制度的改造价值，例如为直接民主提供了技术支持。
这对于目前错综复杂的世界而言，区块链打造的世界是静谧的、友善的、甚至是至善至美的。而作为技术本身，区块链的命运也十分起伏跌宕。最为严苛的质疑，在于「不可篡改和不可伪造的分布式账本」，背后进行数据记录的依然是人，而人的意志是对在一个区块中的数据将不可逆的最大挑战。
当然，在世界对于先进技术的运用，进而改进基础设施的今天，区块链的发展并没有停止，一直处于不断前行的姿态。在金融、电商、教育、医疗、以及其他共享基础设施领域，开出一朵朵亮眼的花朵。但是，真正的规模级的大应用迟迟未见。这一点，与区块链目前所面对的技术环境，密切相关。
区块链是一种可以完全改变金融系统底层设计的技术，因为可以实现所有市场参与人对市场中所有资产的所有权与交易记录的无差别记录，所以可以完全消灭掉清算和托管这些在交易前中后进行所有权确认的中间环节;另外，区块链作为一种电子信息记录，可以结合计算机算法实现交易的自动化，即智能合约。区块链结合其他金融技术有许多衍生应用，每种均可以将一类市场中介替代。区块链之于金融服务，如同TCP/IP之于互联网：一旦底层标准得到认可与普及，类似比特币和R3的具体应用将会出现在金融服务的每个角落里。
机器人和自动化技术已经对体力劳动产生了重大的影响，预计在不久的将来，这一趋势会持续加剧。包括例如司机、收银员以及餐厅工作人员等许多工作将很快被“机器”所取代。
有趣的一个现象是，在那些人口数量低，劳动人口不足的国家，智能机器人的发展尤其迅速，日本就是最明显的一个例子。
智能机器的影响并不仅仅局限于特定领域的劳动工作，知识工作者也将会受到影响。
一些较为常规以及可预测的工作可以通过机器和算法来更好地执行，例如审查法律文件、分析医疗图像和处理某些保险索赔等。这些机器和算法可替代的知识工作范围无疑也会继续扩大，智能机器将改变一切。
从这个层面上来说，至少人们有必要关心这样一个问题，就是他们在自动化世界中该如何使用自己的技能。我们也确实需要考虑这些问题，为数字化的未来做好规划和准备。
我们将生活在一个‘机器同机器’交流的 ‘数据驱动’的世界中。未来，我们将看到越来越多的机器人彼此进行交流和交易。区块链技术和智能合约只会进一步刺激这一趋势。
与此同时，我们也已经看到物联网技术在在多个行业和领域所产生的重大影响，例如物联网应用在市政府中非常受欢迎，联网传感器和路灯被视为收集和分析数据以改善交通流量、公共交通、通信和城市基础设施的必要工具。
大量的案例证明，在这个“大数据”的新世界里，人类的经验和投入将变得不再是那么重要。大数据分析被用于计算房屋价值、做出预测，甚至改善运动队和球员的表现等。
据预测，区块链中的数据价值数万亿美元，因为区块链将继续在银行，小额支付，汇款和其他金融服务应用。实际上，截至2030年，区块链账本的价值可能达到大数据市场的20%，其年收入可达1000亿美元。从这个角度来看，这个潜在的收入超过了Visa，Mastercard和PayPal等金融支付工具目前所产生的收入。大数据分析对跟踪这些活动至关重要，帮助组织使用区块链做出更明智的决策。
数据情报服务正在出现，以帮助金融机构、政府机构以及各种组织深入研究他们可能与区块链互动并发现“隐藏”模式。
到目前为止，对实时欺诈进行检测只是一个梦想，银行机构一直依靠技术来识别欺诈交易。由于区块链拥有每笔交易的数据库记录，因此，如果需要的话，它可以为机构提供实时挖掘模式的途径。
但所有这些可能性也引发了有关隐私的问题。这与区块链和比特币受到欢迎的原因相反。一些业内专家对此表示担心，这种能够提供每笔交易记录的技术，能够被用于从客户资料分析到用于其他目的分析的所有事情。
但从另一个角度来看，区块链大大提高了数据分析的透明度。与以前的算法不同，区块链的设计会拒绝任何无法验证的输入，而且这种输入被认为是可疑的。因此，零售行业的分析师只能处理完全透明的数据。换句话说，区块链系统识别的客户行为模式可能比现在更为精确。
,
