從“以PC為中心”到“以數據為中心”轉型，是2010年代英特爾最大、也是最為重要的轉變。當以用戶貢獻數據為核心的Web 2.0時代到來時，英特爾敏銳的捕捉到了數據對當今社會發展的重要性。

過去五年時間里，英特爾構建了“以數據為中心”的未來十年甚至二十年IT產業發展的基礎，而在2020年代到來之后，英特爾將在這些基礎之上，驅動未來計算方式。

·挖掘數據“石油” 讓數據增值

Web 2.0、移動智能設備以及IoT井噴，使得數據變得越來越重要。但是，人們以往對于數據的利用非常有限，大量數據產生之后沒有產生應有的價值，用戶無法從這些“廢數據”中獲得有用的信息，以便更好的幫助自己發展。而英特爾要做的，就是讓數據變得有價值，因為在英特爾看來，數據就是未來的“石油”。

在IDC給出的全球數據量趨勢報告中，到2025年，數據中心（云計算）、邊緣計算以及終端設備產生的數據量將呈現指數級增長。隨著越來越多的設備連入網絡，設備數量成為驅動數據指數級增長的最強動力。除了數據量增長之外，數據類型也日趨多元化。來自于數字電視、廣播媒體、視頻監控、流媒體等等各個領域的數據量不斷增長。

對于此，英特爾力求把越來越多的原本在數據中心處理的計算和存儲下沉到邊緣，以緩解日益增長的邊緣或終端產生的大量數據對云端造成的網絡、云端計算量和云端存儲壓力。此外，如何應對數據量增長帶來的算力增長？如何通過多元化的解決方案應對不同數據類型的計算需求？是英特爾挖掘數據“石油”的關鍵所在。

數據增長，從最根本上驅動計算、存儲和傳輸需求。英特爾憑借自身在硬件領域的優勢，以硬件為根基，通過挖掘、分析和加速等手段，將數據轉化為業務價值，使“數據產生”平滑邁向“數據增值”。同時，英特爾借助5G、AI、智能邊緣這三大轉折性技術，驅動未來增長和創新。

正如英特爾中國研究院院長宋繼強所言：“這些數據從產生的過程到它最后產生商業價值的過程，是一個長鏈條。如果這些數據只是采下來、存下來，但是放在那里不用，那么這些數據除了耗電、耗資產之外沒有產生太大價值。但它們仍然是寶藏，是沒有經開采的寶藏。但是要開采它們就要處理它們，要處理它們就要做數據的挖掘分析。因為數據產生的速度加快，需要更快速的處理，所以英特爾要加速硬件，而且對不同種類的數據要加速不同的硬件，甚至如果需要聯合處理的話還需要更好的通訊手段。越來越多的數據、越來越多的種類，這么多數據在傳輸和處理過程中要越來越快，這就是我們的需求。”

·豐富“武器庫” 給數據挖掘加加速

無處不在的數據，必須要求計算進入元化時代。從云到端，不僅僅是PC、服務器或其它設備，人工智能、云數據中心、物聯網、下一代網絡、自動駕駛等新型數據密集型工作負載不斷涌現，也正在驅動計算架構快速演進并呈指數級擴展。

在此背景之下，最擅長計算的英特爾可以說是最適合干這些事的公司。因為在英特爾的“武器庫”里，最不缺的就是高性能、多元化的計算硬件。

在宋繼強看來，未來十年，架構創新將成為計算創新的關鍵驅動力。適用于標量計算的CPU、適用于矢量計算的GPU、矩陣計算高手AI以及空間計算大拿FPGA都是英特爾“武器庫”中的利器。

同時，英特爾也注意到了5G對于數據洪流時代的重要性。5G網絡的超高帶寬，可以把各種各樣的終端設備和數據快速連接起來，通過對終端計算、邊緣計算和云計算的合理利用和分布，實現大規模、不同類型數據的高效處理和挖掘，以使其變得更具價值。

·英特爾如何應對數據變化和計算趨勢變化

面對數據變化和計算趨勢變化，英特爾若想通過計算讓數據實現增值，自然是做出了諸多努力。

首先，在確定了“以數據為中心”的大方向之后，英特爾開始圍繞這一核心進行生態布局。來看下面這張圖：

從2015年到2019年四年間，英特爾通過戰略發布、戰略收購、產品創新、生態合作四大維度舉措，實現了轉型過程中的生態布局。

2015年收購的Altera，是領先的FPGA廠商；2016年收購的Nervana，擅長定制的AI芯片，并以ASIC方式解決AI深度學習加速難題；2016年收購的Movidius、2017年收購的Mobileye、則是視覺計算、無人駕駛領域的先進技術廠商。

此外，傲騰內存、神經計算棒、神經擬態芯片、超導量子測試芯片、十代酷睿處理器、第二代至強可擴展處理器等諸多創新產品，使得英特爾在有關數據的領域實現多元化生態布局。

完善生態布局之外，英特爾去年年底也確立了以制程&封裝、架構、存儲、軟件、安全、互連為核心的六大技術支柱，這是英特爾面向新計算時代的創新驅動引擎。在這六大技術支柱指導之下，英特爾將為產業提供全方位的優質解決方案。

六大技術支柱

同時，英特爾也并未忽視軟硬件協同層面的重要性。在XPU（CPU、GPU、AI、FPGA等）基礎之上，英特爾通過OneAPI實現異構整合，為跨CPU、GPU、FPGA和其它加速器在內的異構計算，提供統一和簡化的應用程序開發編程模型。

此外，英特爾在異構封裝上能夠同時提供2.5D的EMIB和3D的FOVEROS封裝技術，實現包括CPU、圖形卡、IO及其它多個芯片間的通信，以及在三維空間提高晶體管密度和多功能集成；在存儲層面提供Optane解決方案；極光（Aurora）超級計算架構構建百億億次級計算基礎。

因此，英特爾在應對數據變化和計算趨勢變化中，已經實現了從產業生態、技術戰略到多元化計算硬件的完整體系構建。

·關于未來

英特爾捕捉到了數據時代的開端、把握住了數據洪流的脈絡、構建了完整的數據相關生態鏈，那么未來呢？

事實上，英特爾已經在布局未來了。

2017年底，英特爾發布了LOIHI神經擬態計算芯片。通過模擬人類大腦神經元的計算方式，其可以實現超過1000倍的計算效能提升。

英特爾LOIHI神經擬態計算芯片

LOIHI擁有128核、13萬神經元以及1.3億突觸，每個神經擬態計算內核模擬多個“邏輯神經元”，片上網格連接支持高效的脈沖消息分發，擁有高度復雜的神經網絡拓撲，并支持多種學習模式的可擴展的片上學習能力。其強大的計算能力和低功耗特性，可以有效應用在未來大規模數據計算和處理之中，以應對數據洪流的沖擊。

此外，量子計算也是英特爾前沿技術的重點方向之一。相比現階段的計算方式，量子計算的計算能力超乎想像。以密碼破解為例，傳統計算模式下，128位密鑰或256位密鑰的破解計算要持續幾十年、上百年甚至數千年，但是在量子計算范疇之內，可以把這個時間縮短數千倍、上萬倍，普通加密方式可能幾分鐘就會被破解，這樣的數據算力差異讓人嘆為觀止。

量子計算領域布局

在這一前沿領域，英特爾推出了首款49量子位超導量子測試芯片“Tangle Lake”；并且擁有用于量子計算的最小自旋量子位芯片；同時還擁有全球第一臺低溫晶圓探測儀，它是量子計算的首款測試工具。

可見，應對數據變化、計算變化，英特爾從現在到未來，從生態到硬件，從技術到解決方案，均已有應對之法。

·結語

2010年底即將過去，2020年代，英特爾仍然堅持“以數據為中心”進行整體轉型。在過去的幾年里，英特爾已經看到了很好的轉型成果。并擁有XPU不同方案的組合以及oneAPI這樣一個重要的工具，同時還提出了六大技術支柱，并且已經針對未來布局了神經擬態計算與量子計算。

英特爾中國研究院院長宋繼強表示：“在未來的十年，英特爾仍然是堅持‘以數據為中心’和‘六大技術支柱’一起推進，為未來的世界打下堅實基礎。”