隨著整個世界全面轉向以數據為中心，一個新的多元化計算時代已經來臨。當人工智能、雲數據中心、物聯網、下一代網絡、自動駕駛等新型工作負載不斷湧現，未來計算創新必須在當前CPU的基礎上，進一步構建GPU、FPGA、AI芯片、視覺處理芯片等不同類型的計算架構，以滿足多樣化工作負載的需求。

作為計算領域內的領導者，英特爾提出六大技術支柱，不斷擴展產品領先性，為塑造未來異構計算格局，滿足多元化計算需求奠定了堅實基礎。不僅在上述經典計算領域，在神經擬態計算、量子計算等新技術領域，英特爾也在積極推進。

在神經擬態計算方面，英特爾在2017年年底發布了Loihi芯片，這是一個基於14納米製程工藝的單芯片，在架構設計中整合了計算和存儲；該芯片具備128個核心，每個核心中有1000個神經元計算模型，單芯片可以模擬13個萬個神經元，支持多種學習模式，支持類似於人腦的工作方式。

“人腦有860億個神經元，這看似有很大差距；但摩爾定律還在繼續生效，封裝技術也在進步，達到人腦神經元的數量只是時間和工程問題。”宋繼強表示。在神經擬態計算方面，英特爾建立了一個全球性的神經擬態研究社區INRC，目前已經有75家組織加入其中。

量子計算同樣是英特爾重點投入的領域。在他看來，量子計算主要就是用於解決經典計算機搞不定的大規模計算問題，諸如密碼破譯、生物醫療、化學等組合爆炸的問題。

在實現量子計算機的功能和潛力的競賽中，研究人員廣泛關注量子位的製造，構建測試芯片，以證明以疊加方式運行的少數量子位就能指數級提高計算能力。英特爾研究院發布了代號為“Horse Ridge”的首款低溫控制芯片，這將加快全棧量子計算系統的開發步伐。

因為，當前的量子計算機在毫開爾文溫度範圍內運行，這只比絕對零度高幾分之一度。但是矽自旋量子位的特性使其能夠在1開爾文或更高溫度下工作，這將極大地減少冷卻量子系統的挑戰。隨著研究不斷取得進展，英特爾的目標是讓低溫控制和矽自旋量子位在相同的溫度下工作。英特爾能夠充分利用在先進封裝和互連技術方面的專長，創建一個將量子位和控制器件集成到精簡封裝中的解決方案。

宋繼強表示，雖然量子計算的產業進展非常快速，但從量子計算系統實用性的角度來看，既有理論難度，也有工程難度，性價比和可實施性都需要達到，依然有很長的路要走。在他看來，量子計算不會取代經典計算，不會取代手機、筆記本電腦、智能家居這樣的設備；量子計算的最佳應用場景就是在數據中心中與經典計算進行配合。在技術演進路徑上，宋繼強認為，基於矽自旋電子的方式更可靠。