随着整个世界全面转向以数据为中心，一个新的多元化计算时代已经来临。当人工智能、云数据中心、物联网、下一代网络、自动驾驶等新型工作负载不断涌现，未来计算创新必须在当前CPU的基础上，进一步构建GPU、FPGA、AI芯片、视觉处理芯片等不同类型的计算架构，以满足多样化工作负载的需求。
作为计算领域内的领导者，英特尔提出六大技术支柱，不断扩展产品领先性，为塑造未来异构计算格局，满足多元化计算需求奠定了坚实基础。不仅在上述经典计算领域，在神经拟态计算、量子计算等新技术领域，英特尔也在积极推进。
在神经拟态计算方面，英特尔在2017年年底发布了Loihi芯片，这是一个基于14纳米制程工艺的单芯片，在架构设计中整合了计算和存储；该芯片具备128个核心，每个核心中有1000个神经元计算模型，单芯片可以模拟13个万个神经元，支持多种学习模式，支持类似于人脑的工作方式。
“人脑有860亿个神经元，这看似有很大差距；但摩尔定律还在继续生效，封装技术也在进步，达到人脑神经元的数量只是时间和工程问题。”宋继强表示。在神经拟态计算方面，英特尔建立了一个全球性的神经拟态研究社区INRC，目前已经有75家组织加入其中。
量子计算同样是英特尔重点投入的领域。在他看来，量子计算主要就是用于解决经典计算机搞不定的大规模计算问题，诸如密码破译、生物医疗、化学等组合爆炸的问题。
在实现量子计算机的功能和潜力的竞赛中，研究人员广泛关注量子位的制造，构建测试芯片，以证明以叠加方式运行的少数量子位就能指数级提高计算能力。英特尔研究院发布了代号为“Horse Ridge”的首款低温控制芯片，这将加快全栈量子计算系统的开发步伐。
因为，当前的量子计算机在毫开尔文温度范围内运行，这只比绝对零度高几分之一度。但是硅自旋量子位的特性使其能够在1开尔文或更高温度下工作，这将极大地减少冷却量子系统的挑战。随着研究不断取得进展，英特尔的目标是让低温控制和硅自旋量子位在相同的温度下工作。英特尔能够充分利用在先进封装和互连技术方面的专长，创建一个将量子位和控制器件集成到精简封装中的解决方案。
宋继强表示，虽然量子计算的产业进展非常快速，但从量子计算系统实用性的角度来看，既有理论难度，也有工程难度，性价比和可实施性都需要达到，依然有很长的路要走。在他看来，量子计算不会取代经典计算，不会取代手机、笔记本电脑、智能家居这样的设备；量子计算的最佳应用场景就是在数据中心中与经典计算进行配合。在技术演进路径上，宋继强认为，基于硅自旋电子的方式更可靠。
