在當下所處的以數據為驅動的時代，每天都有大量的數據不斷產生；其原因在于全球各行各業規模的數字化轉型。統計表明，全球一半的數據都是近兩年內產生的。

英特爾公司數據中心事業部副總裁兼英特爾至強處理器和數據中心營銷總經理Lisa Spelman認為，數據增長最大的來源在于所有機構、所有的業務云化進程。這種增長是指數級的。不僅如此，云還在推動巨大的轉型，因為云的架構會釋放很多潛力，人工智能就是其中一個。經過十多年來的發展，人工智能真正促進行業、企業轉型和快速發展只是時間的問題。IDC預測，到2021年，75%的應用都將內嵌人工智能，這就意味著即使是一個云服務供應商，也要積極的開發或者投資于人工智能解決方案。

另一個推動因素是5G和邊緣，隨著5G基礎設施擴展，其應用逐漸覆蓋到工廠自動化、安全、物流、無人駕駛等各行各業，邊緣也將不斷的擴大，除了提升交付計算能力，還能夠加快計算和端點之間的通信速度。

這對從事存儲、網絡、計算方面的IT和互聯網供應商及其產業鏈合作伙伴與最終用戶而言都是巨大的機會；由于全球只有不到2%產生的數據被分析或者被使用，去改善服務，使得數字化轉型更加順利，這也意味著另一個巨大的市場商機。

引領技術潮流——英特爾的致力方向

讓客戶傳輸更快、存儲更多、處理所有數據，英特爾的對策是打造以數據為中心的基礎設施。

Lisa Spelman表示，英特爾提供了從人工智能、邊緣、5G等技術領域交付產品與解決方案組合，客戶無需單獨從零開始集成硬件或者方案，專注做自身的業務，真正把握好所有面臨的這些機遇，獲得最大的價值。

Lisa Spelman回顧了今年4月發布的英特爾56核至強可擴展處理器Platinum 9200。作為能夠處理一切數據的處理器代表產品，至強9200擁有非常領先的性能，比競品有著33%的性能提升，智能化則是所有應用的基本點——英特爾集中嵌入了新的指令集，AI推理能力到達十倍提升，讓運行Tensor Flow、PaddlePaddle、Nex-Lab等AI架構的客戶訪問指令集自動獲得加速的能力，因此，至強9200已經開始在大型的HPC集群以及人工智能場景中得到應用。

二是4月發布的傲騰(Optane)數據中心級持久內存，該內存產品積英特爾十多年的經驗，具備高性能存儲和低延遲的延展性能，為整個生態系統的合作伙伴運用該產品的提供新的創意，目前已經有200多個驗證測試（POC），也有大量客戶開始部署并且反饋極好，在內存數據庫和大型虛擬化實例和托管方面非常有幫助，可以降低擁有成本和更多的能耗，提成內存更強的持久性，幫助IT運營部門降低基礎設施的宕機時間。

1)人工智能產品組合高調亮相

經過多年技術發展，人工智能已經脫離了實驗室和學術界，真正進入市場應用的范疇，成為業務關鍵的推動力和解決方案。

“不過，目前大部分的人工智能解決方案都是窄義的人工智能，它們只能解決一些具體的目的。”英特爾人工智能產品事業部總監，歐洲服務器租用，訓練產品業務與產品規劃部Jordan Plawner表示，英特爾把窄義的人工智能拓展到更加廣義的人工智能技術，使其更接近于人的智能。雖然人工智能模型的復雜性難于衡量，但正是市場對于新的專用人工智能解決方案的迫切需求，使得英特爾義無反顧，一直前行，提供不同網絡環境下對不同計算解決方案需求的完整解決方案。

如針對高性能計算、圖形、游戲等多樣化人工智能的應用，英特爾提供了GPU和FPGA，而針對最密集的人工智能使用場景，英特爾提供了專用的人工智能處理器，在數據中心和邊緣都實現最高的效率。

英特爾是唯一一家公司擁有全套的這方面的解決方案。而且，英特爾在和客戶交流時候的策略是并不先介紹產品，而是先談用例。

Nervana神經網絡訓練處理器（NNPT-1000），是英特爾是針對訓練的深度學習而推出的最高性能的計算解決方案。該處理器有24個處理內核（TPC），每個TPC高達7.4TB/S秒的傳輸速度，可實現IO計算和數據有效平衡，無需DRAM即可進行數據移動。這也是與其他人工智能解決方案的不同之處。

這些芯片緊密的協同合作，規模可以達到數千個，從而開發出更為高級的人工智能解決方案。這意味著，在打造專有訓練處理器時，英特爾不僅要做最好的芯片、做最好的處理計算，還能提供最好的網絡技術，通過芯片連接數以百計的服務器，跳過交換機以減少性能和速度造成的衰減或延遲，從而打造一個智慧的大腦。