隨著移動互聯網時代的開啟之后，PC市場就開始出現了持續多年的連續下滑，再加上錯失移動市場的機遇，英特爾遭遇了不小的挫折。而隨著萬物互聯，大數據時代的到來，數據開始變得越來越重要。“數據是未來的石油！”這曾是英特爾前任CEO科再奇常說的一句話。

為了抓住“數據紅利”，早在三年前，英特爾就提出了要從處理器制造商身份轉型為數據公司。

“很快我們的‘以數據為中心業務’占比將會超過‘以PC為中心的業務’，這將是英特爾歷史上最成功的轉型。”在3月28日，以“萬有IN力，數立未來”為主題的“2019英特爾中國媒體紛享會”上，英特爾公司全球副總裁兼中國區總裁楊旭非常肯定的說到。

挖掘“數據紅利”的關鍵

我們都知道，第三次工業革命是由計算機及信息技術驅動的，那么第四次工業革命的核心驅動力將會是什么？有人認為是人工智能技術。但是，人工智能技術在半個多世紀之前就已經開始出現，而近些年人工智能能力的釋放，歸根結底還是得益于數據的爆炸式增長。所以，從某種程度上，我們可以說，數據才是驅動新工業革命的源動力。

根據IDC的數據顯示，2011年到2018年全球數據的爆發量增長了18倍。到2025年，全球智能互聯設備將超過1500億臺，將產生175ZB的數據量。其中，中國將會有800億臺智能互聯設備，產生的數據量將達到48.6ZB。

英特爾公司市場營銷集團副總裁兼中國區總經理王銳表示，隨著數據的爆發，以及數據紅利被更深度的挖掘，以數據為關鍵生產資料的數字經濟將蓬勃發展。行業報告顯示2017年全球數字經濟的總量已經達到近13萬億美元，已經占到全球GDP的16%。這一比例將在未來三年內繼續增長到超過50%。

但數據經濟開啟的未來也才剛剛開始，絕大部分數據還未轉化成商業價值。因為，目前數據產生的速度和規模，遠遠超過了我們的處理和計算能力。再加上未來更加多樣化的數據形態和計算場景，如何將海量的數據充分利用起來，挖掘“數據紅利”，使其成為推動產業發展的驅動力，則成為了一大難題。

楊旭表示：“要解決這個問題，很多關鍵性的技術都必須要創新，比如人工智能、5G、云計算、物聯網、網絡傳輸、存儲和內存等眾多技術都需要突破。這樣才能在‘智能+’時代，深挖數據紅利能夠為產業創造增值空間，進而加速數字經濟落地。”

從“以晶體管為中心”到“以數據為中心”

眾所周知，摩爾定律是英特爾創始人之一的戈登·摩爾（Gordon Moore）于半個世紀前提出來的。其主要內容為，“當價格不變時，集成電路上可容納的晶體管數目，約每隔18-24個月便會增加一倍。”在摩爾定律誕生之后幾十年，半導體制程技術的發展也基本遵循著這一定律向前推進。

作為摩爾定律的主要推動者，一直以來，英特爾也是持續引領著半導體制程技術的發展。但是，隨著現在晶體管越來越小，到未來的5nm/3nm，已經越來越逼近物理極限，摩爾定律的維系也越來越困難。再加上此前英特爾的10nm工藝遇阻和多次跳票，也使得外界“摩爾定律已死”的聲音不斷。

但是在英特爾看來，摩爾定律實際上是兩個層面的：

一個是把晶體管做小，每隔18-24個月，單位面積芯片上的晶體管密度增加一倍。雖然現在難度越來越大，但是英特爾表示，從10nm到7nm再到5nm，目前仍然有多種不同的技術，可以進一步把晶體管做的越來越小。

另一個層面則是同樣價格下，每隔18-24個月可以買到的計算量翻倍。在制程工藝不提升的情況下，可以通過異構的方式，把不同的計算模塊放在一起，以2D或3D方式集成，進一步提高處理密度。還可以通過新型的處理架構，比如針對AI算法的定制化的ASIC處理器架構，可以大幅度的提高AI處理性能。這些技術組合起來使用，仍然可以讓摩爾定律的經濟效益繼續存在，同樣的價錢仍然可以買到指數級上升的數據處理或者數據存儲能力。

而這里采用什么樣的異構方式，采用什么樣的新型架構，采用什么樣的封裝技術，不再是單純的以晶體管的密度為導向，而是以數據為導向。需要針對不同的數據類型，不同的場景計算類型，需要選擇最優的組合方式，來實現摩爾定律的經濟效益。

”未來海量的數據當中，既有數據中心的數據，也有邊緣端的數據，所有的終端都在產生數據，AI在分析和處理這些數據時，還會產生新的數據。而在數據形態上，可能既有傳統的數據，也有AI的數據，也有來自量子計算的數據，還有來自神經擬態等等各種不同形態的數據。”楊旭表示：“不同的數據類型和形態，所需要的計算能力是不一樣的。而且從數據處理到傳輸、到存儲等關鍵技術都需要更大的創新和革命。而英特爾從以晶體管為中心轉變到以數據為中心，就算要讓數據的價值體現出來。“

從以晶體管為中心到以數據為中心的轉變，使得英特爾能夠更好的繼續推進摩爾定律的經濟效益的發揮，可以讓我們繼續擁有更好，更便宜的芯片。但是，以數據為中心的未來，還需要更完整的更系統性的思考，因為單一因素已經不足以滿足多元化的未來計算需求。

正如我們前面所提到的，挖掘“數據紅利”，很多關鍵性的技術都必須要創新，比如人工智能、5G、云計算、物聯網、網絡傳輸、存儲和內存等眾多關鍵技術都需要突破。

楊旭表示：“在這些關鍵技術上，英特爾擁有全面的優勢。英特爾是唯一一個可以提供端到端的芯片計算、連接、存儲等方方面面技術的半導體技術廠商，而且可以在每個點上優化，從數據采集、數據傳輸、數據處理、數據存儲、軟件等方面全面優化。同時，英特爾這么多年和產業合作的經驗，不但我們自己要繼續創新，我們大量投入研發、制造、品牌營銷、建立產業鏈生態，和合作伙伴一起深層次合作創新，才能把產業做好。”

因此，英特爾進一步提出了以制程和封裝、架構、內存和存儲、互連、安全、軟件這六大技術支柱來應對未來數據量的爆炸式增長、數據的多樣化以及處理方式的多樣性。而且這六大技術支柱是互相相關、緊密耦合的。

六大技術支柱：推動英特爾持續創新

”我們認為這六大技術支柱會給我們帶來指數級的創新，將是英特爾未來10年，乃至未來50年的主要驅動力。“英特爾中國研究院院長宋繼強非常肯定的說到。

宋繼強解釋稱：“制程和封裝是做芯片最基本的技術，架構是芯片里面晶體管怎么組織、怎么處理數據，再通過把它和內存和存儲結合在一起，就可以既處理數據又存儲數據，這三個結合在一起就構成了最小型化的系統。這是針對單一設備的。如果想要多個設備一起工作就要互連，互連既可以是有線的，也可以是無線的。設備互連以后，中間的信息傳輸還需要放在安全的框架下。這些都準備好了以后，還需要統一的軟件接口，便于軟件開發人員能夠輕松的進行開發。所以這六大支柱技術是一層層疊加的完整的創新方案。”

1、制程和封裝

一直以來，英特爾在制程技術上都引領全球，這是構建領先產品的關鍵基礎，也是英特爾此前一直獨霸PC和數據中心市場的關鍵。而隨著英特爾從以晶體管為中心向以數據為中心轉變，英特爾也開始通過3D封裝技術來推進摩爾定律的經濟效益。

在去年年底的英特爾架構日活動上，英特爾就推出了業界首創的3D邏輯芯片封裝技術——Foveros 3D，它可實現在邏輯芯片上堆疊邏輯芯片。以前只能把邏輯芯片和存儲芯片連在一起，因為中間的帶寬和數據要求要低一些。而Foveros 3D則把邏輯芯片和邏輯芯片連在一起，同時保證連接的帶寬足夠大、速度夠快、功耗夠低，而且3D的堆疊封裝形式，還可以保持較小的面積。此外，Foveros 3D還可以與英特爾2017年推出的EMIB(Embedded Multi-Die Interconnect Bridge，嵌入式多核心互聯橋接)封裝技術相結合，可以將不同類型、不同制程的小芯片IP靈活組合在一起。在三維空間提高晶體管密度和多功能集成，為計算力帶來指數級提升。

“這是很高的技術挑戰，目前這是英特爾獨有的先進技術。”宋繼強說到。

在今年的CES展會上，英特爾還推出了首款基于Foveros 3D封裝技術的混合CPU架構SoC平臺“Lakefield”。其將1個10nm Sunny Cove核心和4個Atom系列的10nm Tremont核心通過Foveros 3D芯片堆疊技術封裝到了一起。同層上還把GPU和其他加速器放在里面，其他層疊加了DRAM、疊加了I/O。這使得先前采用分離設計的不同IP整合到一起，同時保持較小的SoC尺寸，功耗也可以控制的非常低。

而且，Foveros 3D結合EMIB技術還可制程不同制程的芯片3D封裝到一起。比如計算邏輯芯片通常對要高性能、低功耗有較高要求，所以可以用先進的10nm工藝，但是其他的，比如I/O或者modem部分則可能沒有必要用10nm，可以用原來的已經有成熟的14nm制程，無需拿到在10nm上重新驗證。可以實現更多的多樣性和快速滿足客戶定制性的需求。

2、架構創新

在單核時代，提升處理器的性能主要是依靠提升單個核心的晶體管密度，提升處理器的主頻，但是主頻上到一定的高度之后，就碰到了“功率墻”，因為再往上提升主頻，性能提升已經非常有限，但是功耗卻快速升高，芯片也會不穩定。

所幸的是，工程師發現通過多核的架構，可以繼續推動處理器性能的提升。于是，從2000年之后，芯片進入了多核時代。但是，隨著芯片核心上到一定程度之后，又遇到了新的問題，這么多的核，要存儲數據都要通過同一條總線訪問DRAM，這里就遇到了“內存墻”，內存帶寬的大小限制了通過進一步提升核數所帶來的性能提升。

宋繼強表示，現階段要繼續提升處理器的性能，就要根據數據種類、數據存儲方式和處理方式來優化架構。采用最優化的架構處理數據、訪問內存，甚至是把一些內存放入計算，或者在芯片計算架構里放入內存，這也就開始了架構創新時代。

就目前來看，針對不同的計算類型，主要有CPU、GPU、ASIC、FPGA四類不同的計算架構。在日益復雜和多樣化的需求之下，各種計算架構也在不斷創新，而且也出現了更多的不同類型的組合。

而對于英特爾來說，這四類計算架構均有完備的產品部署，而且也一直在持續創新當中。比如，在CUP方面，英特爾最新的發布的酷睿CPU把超標量的最新優勢都放進去了，大幅提升了單線程的處理能力。另外，在CPU里面有DL Boost，專門加入了對AI計算的支持，可以在CPU里把深度學習的推理速度提高10倍以上；在GPU矢量處理器方面，英特爾除了第11代嵌入式的GPU之外，還有即將推出的基于全新GPU架構的獨顯Xe系列；英特爾還有專用的ASIC加速器，像Movidius、Mobileye的加速器，以及Altera的FPGA。

此外，在全新的計算架構方面，英特爾還擁有神經擬態計算芯片Loihi（模擬了人腦神經元結構）、49量子位的量子芯片、最小的自旋量子位芯片。并且為了能夠規模化的生產和測試，英特爾還專門和產業界、學術界合作，設計了低溫晶圓探測儀，可以在低溫下測試這樣的芯片的計算和存儲是否都是可靠的。

“架構創新在未來十年會是一個主流，而且這里面會有多種不同的架構互相組合、比拼。我們還需要把這些不同架構通過封裝整合在一起，可以更好地把一個系統里不同種類的數據同時處理的非常有效和低功耗，以滿足以數據為中心的創新時代。”宋繼強認為：“未來十年創新會由架構驅動。架構將快速演進，將帶來指數級的擴展效應。”

3、內存和存儲

前面有提到，在多核時代，處理器性能的提升受到了“內存墻”的制約。而為了解決這個問題，英特爾也做了非常多的努力。

從存取速度上來看，CPU里面的緩存SRAM最快的，然后才是DRAM內存，DRAM可直接被CPU訪問，NAND FLASH存儲則不直接被訪問。這三級之間的速度差是非常大的，達到了百倍甚至是千倍的差距。如果未來計算需要非常大量的數據存儲和訪問，這樣的速度差將嚴重影響性能。

因此，英特爾往里面加入了幾級不同的存儲技術。比如在緩存和DRAM之間加入10倍DRAM帶寬的封裝內存，而在DRAM和存儲之間，可以加入數據中心級的持久內存、還有固態盤和QLC固態盤。將使得每一級之間的速度差只有10倍左右，這種非常平滑的存儲結構，將極大提高未來整體的系統性能。

宋繼強稱：“英特爾正在重塑內存和存儲層級結構，填補層級空白，將為內存性能帶來指數級的提升。”

4、互聯技術

另外不論是對于芯片內部晶體管之間，還是芯片與芯片之間，亦或是設備與設備之間，互聯技術也是至關重要的。而英特爾在這塊的也是擁有非常多的產品和技術積累。

比如在芯片級，英特爾不僅擁有可重構、可擴展的架構，還擁有領先的封裝架構，比如前面提到的Foveros 3D封裝技術，不僅可以將內存芯片與邏輯芯片堆疊，還能將邏輯芯片與邏輯芯片堆疊在一起，實現直接的互聯。而且前面提到的英特爾的EMIB技術，還能夠將不同制程芯片集成并封裝到一起，并實現高速互聯。

去年9月，英特爾還收購了總部位于美國加州圣何塞的NetSpeed Systems，該公司是一家系統芯片設計工具和互連架構知識產權（IP）提供商。

另外值得一提的是，今年3月，英特爾聯合微軟、阿里巴巴、思科、戴爾、Facebook、谷歌、惠普企業以及華為建立了Compute Express Link（簡稱CXL）的新計算互聯標準，以便在數據中心CPU和加速器芯片之間實現超高速互連。

而在設備與設備之間的互聯方面，英特爾不僅有Thunderbolt技術（3月初，已向USB推廣組織——USB-IF開放了Thunderbolt 3協議規范），還有蜂窩無線互聯技術，不僅其4G的基帶芯片已被蘋果iPhone所廣泛采用，而且在5G方面，英特爾目前也已推出了多款5G芯片（XMM 8060/8160）。

“英特爾非常樂于把互連方面的技術標準和產業界共享。比如開放Thunderbolt，與產業伙伴建立CXL標準，我們也為5G標準做了很多的貢獻。我們深度的參與到互聯產業的標準中，致力于和產業界一起合作創新。”宋繼強補充說到。

5、安全

隨著萬物互聯時代的到來，越來越多的信息將會被傳輸到網上，或者存儲在可聯網的本地設備當中，數據安全也已經變得越來越重要。而數據的安全不僅需要硬件級別的安全，還需要多個系統層級的軟件堆棧的保護。

英特爾在安全方面的技術非常完整，不僅有硬件層面的技術，比如SGX，就是在CPU里面有一個專門區域可以存放關鍵代碼和數據，就連操作系統都沒有辦法訪問的。此外英特爾還有虛擬化技術，從設備級到操作系統級，甚至到網絡級都有虛擬化技術，可以很好的隔離不同用戶。

當然，安全都是相對的，沒有絕對的安全。而且很多設備都是由眾多的業界合作伙伴來共同完成的，所以會涉及到非常多的不同類型的軟硬件，而每家廠商的安全要求和標準以及安全措施也是不一樣的，因此面對越來越復雜多樣的安全挑戰，還需要產業界一起來共同協作創新。

6、軟件

前面提到，英特爾有非常多類型的計算架構，比如CPU/GPU/ASIC/FPGA等等，而面對以數據為中心的時代的到來，各種計算架構將會出現越來越多的組合。而硬件的性能要很好的發揮出來，還需要軟件的配合。但是對于不同的計算架構，開發的工具和方法以及對于開發人員能力的要求都是不一樣的。那么，怎么讓軟件開發人員比較方便用到不同種類的計算架構，并實現最佳的性能呢？

對此，英特爾在去年推出了全新的開發工具套件OpenVINO，這是英特爾基于自身現有的硬件平臺開發的一種可以加快高性能計算機視覺和深度學習視覺應用開發速度工具套件，可支持各種英特爾平臺的硬件加速器上進行深度學習，并且允許直接異構執行。軟件開發者只需要學習一套開發接口，一套代碼，就可以很容易的使用不同計算平臺的加速功能和不同計算架構的優勢。

宋繼強表示：”oneAPI是用來釋放更多異構軟件之間的性能非常重要的方式，今年下半年我們也會有一些產品出來。“

英特爾歷史上最成功的轉型

作為PC時代的開創者，自1992年以來，英特爾一直就是全球排名第一的半導體公司，但隨移動互聯網的發展，PC銷量開始出現了多年的持續的下滑，再加上錯失移動市場的機遇，英特爾也面臨著巨大的挑戰。憑借著智能手機業務和存儲業務的崛起，昔日的“小弟”三星甚至超越了英特爾成為了全球第一大半導體廠商。

不過，隨著萬物互聯時代的到來，為了抓住“數據紅利”，英特爾在幾年前便開始了逐步由“以PC為中心”向“以數據為中心”的業務的轉型。而這實際就是前面提到由“以晶體管為中心”到“以數據為中心”的轉變。經過這兩三年的努力，英特爾已經取得了初步的成效。

根據英特爾公布的數據顯示，自2016年以來，英特爾營收已經連續三年屢創新高，在過去的2018年里，英特爾營收達到了708億美元的歷史新高，其中“以數據為中心”的業務營收占比近半，達到了48%。預計在2019年，將有望超過“以PC為中心”的業務。

“按照這個速度發展，很快我們的以數據為中心業務占比將會超過以PC為中心的業務。”楊旭強調：“這將是英特爾歷史上最成功的轉型。”

他還表示，未來英特爾面對的市場是3000億美元的規模，除了PC和服務器等業務之外，英特爾在物聯網、自動駕駛、輔助駕駛、工業物聯網等很多新領域的份額還很小，可能只有20%-30%，所以發展空間非常巨大，還有2300億美元的空間可以發展。

而英特爾之所以能夠成功轉型的關鍵則在于其“六大技術支柱”。宋繼強也表示：“這六大技術支柱支撐著英特爾的產品持續創新，支撐著我們未來以數據為中心的業務的持續演進。”

如果說，這“六大技術支柱”是支撐英特爾持續創新的關鍵支撐點，那么，英特爾在研發上的持續的大量投入則是英特爾持續創新的“源動力”。

根據英特爾公布的數據顯示，近十多年來，英特爾的研發投入一直是處于持續的增長當中，2018年英特爾營收創下708億美元新高的同時，英特爾在研發上的投入也達到了歷史新高，達到了135億美元。另外，在半導體生產制造方面，英特爾還投入了152億美元。

楊旭強調：“英特爾的研發投入占銷售收入的20%，占全球半導體行業研發總投入的三分之一，在全球半導體企業研發投入當中排名第一。只有放眼長遠，勇于投入，才能能擁有未來。我們必須要有前瞻意識，原創意識，要敢于引領，要敢于冒險，不斷試錯，迅速調整，而不是盲目的跟進。這就是英特爾的企業的靈魂。”