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06-17
时代的最后三年，英特尔开始了一场转型革命。
这已经是英特尔第四次向自己“拿刀”了。
回顾英特尔历史上发生的三次转型：20世纪80年代中期，安迪·格鲁夫和戈登·摩尔主张放弃存储业务，专注于微处理器，英特尔成为一家芯片公司；20世纪80年代中期，安迪·格鲁夫和戈登·摩尔主张放弃存储业务，专注于微处理器，英特尔成为一家芯片公司； 20世纪90年代，Craig Bay Rite打破了单一的微处理器生产线，抓住了互联网的机遇，完成了向“互联网经济的零部件供应商”的战略转型； 20世纪90年代，移动时代让巨人英特尔步履蹒跚。
尽管英特尔做了很多努力，但效果却不是很明显。
今年4月，英特尔宣布退出5G智能手机调制解调器芯片，这也告别了其上一个时代失败的转型。
两次成功，一次打入中端市场，错失移动互联网时代，也让英特尔迅速开始了下一次转型。
如果英特尔在移动互联网时代再次成功，它肯定不会这么快开始下一次进化，而且会失准。
桑树的收获，谁能说得清楚？英特尔中国研究院院长和宋继强花费大量资金进行海外收购并不断演进内部技术路线。
英特尔花了三年时间构建自己的“以数据为中心”的技术格局。
英特尔中国研究院的院长·宋继强总结了英特尔过去三年的转型努力，并给出了一些技术预测。
“数据”是主线。
英特尔“以数据为中心”的战略并不是说说而已。
英特尔遵循数据产生、收集、传输、处理、增值、存储的流程，并以此为指导构建自己的技术全景。
，同时不断检查是否有泄漏并填补空白。
IDC 预测，全球数据圈将从 2018 年的 33ZB 增长到 2018 年的 ZB。
如今，每天有超过 50 亿消费者与数据进行交互。
到2020年，这一数字将增至60亿，相当于全球人口的75%。
每年，每个在线的人每 18 秒至少有一次数据交互。
结果不仅是一个数据金矿，而且是一场数据灾难。
数据增长需要计算、存储和传输，而数据的规模和复杂性远远超出了当前分析和理解这些数据的能力。
英特尔认为，未经处理的数据毫无价值，只有将数据转化为商业价值，才能创造新的服务和体验。
哪里有新的数据需求，哪里就有英特尔。
宋继强表示，数据无处不在，这意味着计算时代即将到来，从云到端，不仅仅是PC、服务器或其他设备，还有人工智能、云数据中心、物联网、下一代网络、自动驾驶等新的数据密集型工作负载的不断出现正在推动计算架构的快速演进和指数级扩展。
未来十年，架构创新将成为计算创新的关键驱动力。
早在2010年，英特尔就确立了“以数据为中心”的转型目标，但对于这次转型，英特尔的准备工作可以追溯到更早时期。
如上图所示，英特尔从2016年就开始布局，涵盖了战略、收购、产品创新、生态合作等各个方面，图中的列表甚至无法完全概括英特尔做了多少，但可以肯定的是，英特尔正在努力，不要错过万物互联的时代。
自2016年收购Altera以来，英特尔陆续收购了Nervana、Movidius、Mobileye、eASIC、NetSpeed Systems、Habana Labs，成为收购最频繁的科技巨头之一。
结合战略发布和生态合作，英特尔每年都带来令人惊叹的产品创新能力。
根据Q3财报，英特尔以数据为中心的业务收入已经与PC业务持平。
仅在刚刚过去的11月，英特尔就连续发布了Nervana神经网络。
凭借处理器NNP、Movidius Myriad视觉处理单元、基于Xe架构的通用GPU等产品，英特尔通过丰富的产品布局牢牢掌握了“计算”的主动权。
截至今年10月，经过三年多的转型，英特尔“以数据为中心”的业务收入与“以PC为中心”的业务收入持平。
“过去我们大部分收入来自PC，但现在至少有一半来自‘以数据为中心’的业务。
这是一个非常大的变化，未来会越来越高。
”宋继强表情积极。
计算是英特尔“以数据为中心”战略地图上的一颗明珠。
为了更好的面对新的计算时代，英特尔在2018年提出了“六大技术支柱”战略，从工艺与封装、XPU架构、内存与存储、互联、安全、软件这六个方面确立了如何驱动未来创新。
异构计算重要且有效，但异构计算也带来了新的问题。
掌握不同架构的开发和编程技术的人才很少。
因此，Intel推出了oneAPI，其最重要的作用就是统一和简化跨架构编程。
连接CPU、GPU、AI、FPGA等关键技术，使其可以根据需求灵活组合，从而为客户提供跨架构、跨平台的组合解决方案。
EMIB和Foveros的异构集成以及今年7月推出的Co-EMIB技术从封装角度展示了英特尔基于六大支柱的创新能力。
对于六大技术支柱，宋继强坦言，“作为50多年来IT行业的领先公司，英特尔不可能在所有方面都第一，但我们在这些驱动未来的关键领域做得很好。
说到第一梯队，有的人是第一梯队。
这保证了我们产品的整体软硬件协调、性价比和稳定性，或者计算、存储和通信的端到端集成。
我们的领导地位是绝对有保证的。
，并有可持续、可靠的产品供应体系。
“技术就是未来，如果说在互联网时代，模式创新还能造就巨人，那么在万物互联时代，没有硬核技术做后盾，即使找到了创新模式，企业竞争也无法建立。
英特尔等技术布局企业也认为，面对未来，仅靠现有产品无法满足需求，智能计算与人脑之间仍存在显着差距。
核心内有13万个神经元和1.3亿个突触，以及片上存储结构，可以提供高度复杂的神经网络拓扑，支持多种学习模式和片上学习能力的扩展。
它会在工作的同时进行自我学习和改进，这已经在向人脑的操作模式靠拢。
神经形态芯片是英特尔未来的关键技术之一。
Loihi芯片架构设计集计算和存储于一体。
它不再是冯·诺依曼架构，每个核心放置一千个同构核心。
神经元的计算模型、计算组件和存储也通过每个小神经元发送和接收信息。
英特尔使用一组类似于人脑工作方式的硬件架构和模拟。
与人脑的1亿个神经元相比，Loihi的13万个神经元还远远落后。
人脑的能量消耗只有20瓦。
目前神经形态芯片的瓶颈在于三个方面：内存、I/O和能耗。
神经拟态计算的发展还有很长的路要走。
目前神经拟态的应用领域比较集中，体现在智能工厂、恶意软件检测、自适应假肢等方面。
最近流行的量子计算也是英特尔持续投入的重点方向，但英特尔更关心的是量子的实用性计算比“量子霸权”的嗡嗡声更重要。
客观地说，实验室成果值得庆贺，但实际应用却是一个大问题。
量子计算的目标是解决经典计算机无法解决的大规模计算问题，通常是组合爆炸问题，例如密码破解、比特密钥、比特密钥等。
经典的计算需要数十年、数百年甚至数千年才能完成。
但量子计算可以快速破解加密方法，这也体现了量子计算的专业性。
“量子计算最好的一点就是可以直接模拟量子形态，量子态的东西最适合模拟，通过很多不同的组合，可以实现化学发现、新物质的发现、新材料的发现。
全部这些都可以用量子计算来解决，”宋继强提到。
当然，实现量子计算并不容易。
量子计算中量子跃迁所需的量子位是脆弱的。
转换结果很难测试，并且很容易因条件因素的变化而改变。
同时，量子位不容易叠加新状态或纠缠多个状态。
导致量子比特缺乏数量优势，难以实现量子计算爆发式的效率优势。
创建更多的量子位、解决量子位的纠错、解决量子位之间的连接和测试问题都是庞大的系统工程。
无论是创造更多的量子位还是监控量子过渡态，都需要在可测试的条件下完成，所以英特尔目前所做的主要是测试量子位，而不影响量子位和过渡态。
就这样，英特尔带来了首款49量子比特的超导量子测试芯片“Tangle Lake”，并打造了全球首个低温晶圆探测器，这也是量子计算的首个测试工具。
去年12月，英特尔推出了首款低温量子位控制芯片，该芯片可以让量子位实现量子计算所需的叠加态和纠缠态，并且可以在零摄氏度的低温环境下运行。
“以数据为中心”和“六大技术支柱”是英特尔遵循的战略主线，其丰富的XPU产品组合、异构集成和oneAPI软件平台仍在推动英特尔的超异构计算愿景。
英特尔针对数据的来来去去，提供了一整套数据处理、存储和传输解决方案。
同时，面向未来，英特尔也在神经拟态计算、量子计算等前沿计算领域不断探索。
这是英特尔对未来的愿景。
20世纪90年代交出的技术改造答卷。
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