過去半個多世紀裡，我們經歷了計算的不斷演進。

最初的計算是服務於日常工作中的任務，把生產效率提高。

後來，有了個人計算機、筆記本等，電腦的應用改變了我們的日常生活方式，上網方式，通訊方式，交流方式。

再往前進一步，當我們有了手機，我們其實進入了一個場景計算。

進入場景計算，大家開始體會到人工智慧帶來的好處，再往前一步就進入了智能計算時代。

所以，在宋繼強看來，計算從生產率計算向生活方式計算、場景計算、智能計算等持續發展，計算的多樣性愈發明顯，多個不同的生態圍繞多個不同的計算類別，這種計算的多樣性將無處不在。

在計算創新方面，摩爾定律是熱議的話題，宋繼強分享了他的觀點，鮮明地指出「摩爾定律的經濟效益將繼續存在」。

在宋繼強看來，智能計算之前的計算時代，它的發展是符合貝爾定律的，每個時代都有占據主流的計算機設備類別。

而到了以人工智慧為代表的智能計算時代，可能不再有單一的主流設備類別。

摩爾定律能給我們直接帶來的紅利越來越少。

但是，宋繼強說，結合登納德縮放、波拉克法則和摩爾定律，可以構建一個連接起價格、集成度和性能這三個相關因素的用戶價值三角。

當人們說摩爾定律已死時，他們通常是指用戶價值三角的一條或多條邊，而並不是特指摩爾定律那一邊。

「摩爾定律的經濟效益將繼續存在，雖然這個速度不會像以前那麼快，但將持續存在」，宋繼強表示。

英特爾持續創新推動半導體製造技術的發展。

「10納米明年量產，並且明年年底可以看到使用10納米主流晶片的計算機系統能夠上市。

而在10納米的基礎上，7納米的進展也非常好。

通過10納米階段研究和生產的歷練，我們後續對於7納米的生產，比如功耗、密度還有性能的可控性，包括對於日程的預測的準確性上都有更大的提高和信心」，宋繼強說。

在半導體封裝方面，通過採用超微縮技術，英特爾讓單個晶片的成本加速降低。

結合超微縮以及多節點技術集成，英特爾不斷強化以數據為中心的產品領導力，為客戶提供不同類型的晶片。

英特爾以「混搭」異構設計，連接不同製程工藝生產出來的「小晶片」，採用全新的2D和3D封裝技術，能夠以超高能效移動設備的功耗，提供強大的PC性能。

依靠彈性的架構，這種「混搭」晶片可以適應軟體的要求，也就是說硬體架構是匹配軟體，從而實現硬軟的最優化。

在通訊領域，英特爾整合無線、計算和雲，端到端地加速5G等技術的發展。

在存儲領域，英特爾傲騰技術實現了革命性的高吞吐量、低延遲、高服務質量和高耐用性，加速現有應用程式，提供全新的超凡體驗。

對於現在晶片市場的發展，宋繼強表示，英特爾在自己的優勢行業比如PC一直沒有停止創新，雖然這個市場的競爭非常激烈，但是英特爾最大的優勢是生態建設。

未來，英特爾會以PC為一個主航線，在物聯網、智能零售、智慧家居等領域不斷擴展。

良性循環英特爾數據戰略共贏未來

在數據時代，各種數據不斷產生、存儲、傳輸和分析等。

「計算的英特爾以數據為中心，就意味著不是服務於某一個具體的設備類別，而是服務於數據的整個『生命周期』。

通用計算、AI計算、通訊、存儲，包括最新的非易失性存儲都是不可缺少的，這構成了我們整個晶片的戰略。

」宋繼強說，萬物智能互聯的數據流動需要端到端的晶片支持。

英特爾是一家以數據為中心的公司，英特爾的數據戰略，就是端到端的增長的良性循環。

這包括，前端的產生海量數據的物和設備，雲端的數據中心、人工智慧、網絡等，以及存儲、FPGA和5G等加速技術。

「這是一個生生不息的良性循環。

設備本身可能不具備所有的感知處理能力，但是有了雲端和邊緣的支持之後，可以不斷升級改造，利用別的設備給它帶來的增值性能，這樣就有了更好的能力。

我們希望這個循環一直循環下去。

」宋繼強說。

關於人工智慧，宋繼強表示，感知（並行計算）、決策（串行計算）、行動（實時計算）等在真實世界中是同時進行的，需要不同計算架構晶片的支持。

你需要根據具體的應用場景來實現多種晶片架構的優化組合，比如CPU、GPU、FPGA等。

這就需要相應的廠商具有多種晶片的組合，而不是單一的產品。

「我們比較關注的是性價比比較高的異構計算平台，也嘗試了用CPU加上FPGA，加上ASIC方案，提供比較靈活的計算支持。

」

英特爾以多元的技術和產品組合，滿足多樣的應用需求。

從傳統模式到深度學習的計算晶片，再從以LOIHI為代表的神經擬態計算晶片到量子計算，英特爾廣泛布局，推動AI計算創新。

「英特爾現在14納米，10納米，7納米會分別出不同種類的晶片，這些晶片可以靈活組合起來，形成應對不同市場的產品。

比如我們的FPGA可能跟Movidius，或跟某一款CPU一起組合，形成一個封裝好的晶片環境。

在AI時代，不是一種晶片包打天下。

AI只是一個工具，你要把它放在不同的應用領域才能發揮作用。

」宋繼強說。

同時，英特爾在AI領域並不止是單純提供晶片，還有軟體堆棧，以及行業解決方案，比如比如說金融領域、無人駕駛領域等。

為了幫助用戶最大化硬體的能力，英特爾給出軟體方面的支持，包括數據的採集、存儲、通訊等都要為AI進行相應的定製。

AI應用很多是需要端到端的支撐，不僅需要端的能力，還需雲的能力。

在這一過程中，英特爾提供了端到端的方案。

現在AI晶片市場非常火爆，比如國內就有很多專注於AI晶片的創業公司。

宋繼強表示，在晶片領域，特別是AI晶片，一定要選好場景，保證從設計到最後使用這條線是貫穿的，軟體的配合也可以跟上的。

如果說場景不確定，我先做了晶片，再去推給可能的客戶。

你會遇到很多問題，比如客戶需要什麼功能，能力的範圍在哪裡，系統接口要求等等。

這就變成你在跟平台公司競爭，難度可想而知。

而對於大型網際網路廠商自研AI晶片，宋繼強說，網際網路廠商是英特爾的大客戶，彼此一直保持著持續性溝通。

這些廠商的AI晶片大多是加速模塊，仍然需要配合英特爾的處理器。

這是一個增量市場，並不會對英特爾構成衝擊。

因為隨著AI的發展，這些網際網路廠商在後端對於數據的處理需求就越大，也會帶動英特爾處理器的快速增長。

「總之，隨著數據洪流的到來，未來對計算的需求是一個增量市場，這裡面的機會對英特爾很大，包括網絡升級、邊緣計算等。

抓這些增量的機會，市場這個盤子就會越來越大。

過去的十幾年，英特爾始終跟中國的產業屆，還有學術界、政府密切合作。

在中國半導體發展的過程中，英特爾會繼續增強合作，一起合作共贏！」宋繼強最後說。

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