智能手表|36氪专访｜英特尔中国2.0时代：打破数据中心的算力困局与节能壁垒( 二 ) 智能手表

至于传输带宽是不是要一直增加，还是够用就行，其实这也是一个很有趣的问题。比如日常家里的宽带100M、200M、500M、1G ，虽然升级到1G ，有的时候处理一些业务，或者是看一些媒体时还是会出现卡顿现象。这个时候就不是家里带宽的问题，而是要整个系统去看。
【智能手表|36氪专访｜英特尔中国2.0时代：打破数据中心的算力困局与节能壁垒】比如虽然从小区节点到家里是非常宽的宽带，但是数据源头传输上有瓶颈的话，从用户感受来看，不管带宽升得多高，依然感受不到这个带宽带来的效应。所以从系统级别看待这个事情是非常重要的。也就是基于不同的工作负载，选定处理这个负载的算力，而且也要知道这个算力的分布，还有对延迟的要求，这样才能够提升整体用户的感受。
关于这一部分英特尔在与合作伙伴做不同的研究，比如通过英特尔不同的异构架构产品，有一些通过通用计算，或是我们的GPU、FPGA等来做各个不同负载的加速。
现在我们也跟运营商在算力网络上取得了合作，希望通过这些创新能够把“东数西算”或者是算力网络的价值更多地显现出来。
英特尔市场营销集团副总裁、中国区数据中心销售总经理兼中国区运营商销售总经理庄秉翰
Q：发改委提出了“东数西算”的三个发力点，一是算力的分布式，二是算力的交付方式，三是算力的安全问题，这三个问题非常关键。请问英特尔是如何围绕这些问题去发力布局的？
庄秉翰：这和算力网络有直接关系。算力网络是一个崭新的说法，世界上目前也只有中国可以推动这种算力网络的进行。比如运营商从当初的网到现在的云，云网融合也只有在中国，通过中国运营商，他们是这一块的领导者。
通过云网融合和算力网络，我们可以对工作负载进行感知，基于这个工作负载对性能、延迟、安全的需求，选择最合适的算力以及最合理的节点，来处理负载所需要的业务。
还有一个很重要的是，如何确保工作负载和处理这个负载之间的延迟，怎么样减少这个延迟，让用户有更好的体验。怎么样减少在路径上的跳点，跳点越多对延迟影响越大，这些都是算力网络需要解决的问题。
因此，我们提到智能对算力的感知、编排、调度甚至交易，比如在一个网上，它可能没有处理那个负载的能力，另外一张网有，这时候通过网和网之间的交易，你可以想象成算力漫游。以手机为例，你是移动手机，但是某一个地方只有电信的讯号，那网和网之间会进行交易，以后算力也会进行这种所谓的算力漫游，这样就可以解决很多问题，也可以解决重复建设、资源浪费的问题。
Q：针对液冷技术的模块化趋势，英特尔对其应用覆盖是否有大概的预测？会打造什么样的一个生态？
陈葆立：有行业预测指出，大概在两三年前之后，液冷会有两种，一种是冷板式，一种是浸没式液冷。冷板是一个比较成熟的技术，这是今天我们可以拉到许多行业合作伙伴的重要原因，因为我们有行业标准，冷板的标准定了，大家就开始照这个执行，更快是一个铺开的动作。
浸没式液冷还在很早期，国内只有一两家用户用过，大家还在摸索过程中，没有那么快可以铺开，所以我们做的模式是与生态伙伴合作、学习，比如阿里。当你把整个服务器都塞到液体里，到底两三年之后会出现什么问题，什么东西会坏掉，有没有更多的测试数据能够让我们建议其他客户用这个东西。所以这两个技术发展的节奏有点不一样。