英特爾聚合生態合作，加速釋放平台價值

如今，由技術創新引領的數字化轉型風暴，給各行各業帶來前所未有的機遇的同時，也提出了更高的要求和挑戰。

在數字化轉型的驅動下，無論是產業變革還是技術迭代都在不斷的快速演進：一方面，整個產業正經歷著從消費互聯網到「互聯網 」再到「智能 」的轉變；另一方面，整個技術創新也正經歷著從基礎設施雲化到業務數據化再到應用智慧化的變革。

但在通往數字化轉型這條道路上，我們也看到了不一樣的風景，其中一些企業已經成功屹立在潮頭，一些企業仍在努力向上游進發，但更多的企業卻只能在數字化浪潮的挾裹中被動前行。

在此大背景下，為了更好的推動中國企業數字化轉型的進程，英特爾在近期攜手南大通用GBASE、平凱星辰PingCAP、青雲QingCloud、星辰天合XSKY以及易捷行雲EasyStack，聯合推出了針對中國市場的五款最新英特爾精選解決方案。

毫無疑問，面向中國市場的英特爾精選解決方案的推出，不僅釋放了英特爾技術創新平台的新價值，更開啟了生態共贏合作的新模式，無疑將會更好的幫助傳統企業客戶從容面對數字化轉型過程中的各種挑戰。

數字化轉型挑戰

我們知道，目前擺在很多傳統企業面前的只有兩個選擇，要麼是徹底的走向數字化，要麼等著被徹底的顛覆。可是，隨著企業數字化轉型的推進和深入，很多企業卻發現轉型的過程，其實也面臨著諸多的難題和困境。

一是，老舊基礎設施的挑戰。由於歷史原因，很多傳統企業基礎設施的架構都比較複雜，既有老系統，也有新系統，既有物理環境，也有虛擬化環境，這就是所謂的「雙態IT」架構，由此帶來的硬體替換成本、運維維護成本以及能耗成本都非常高，讓很多企業「苦不堪言」。

數據顯示，當企業維護一個老舊的數據中心基礎設施，其成本也會出現大幅增加。以數據中心伺服器為例，當伺服器的使用時間達到4年時，其性能往往會出現顯著下降，這反而讓企業的維護成本不斷增加，真正「得不償失」。

二是，數據整合和利用的挑戰。當下很多企業也正在從數字化走向智能化，因此對數據的開發和利用，不應該只是實現單純的數據彙集過程，或者只停留在對已有的管理數據挖掘，而是需要將整個生產過程進行全面的數字化，最終讓數據為企業的數字化轉型創造更大的價值。

特別是很多企業過去的系統建設中，出現了很多的「數據孤島」，這也意味著數據的收集、清洗和導入過程中，其難度相當複雜。更嚴重的是，很多企業的物理數據往往還處於「離線」狀態，大部分數據也尚未有效被挖掘和利用，這也讓企業的業務應用的創新往往處於「無法下手」的狀態。

三是，新技術應用的挑戰。數字化轉型不是一次性任務，而是一個長期過程；數字化轉型無法通過引進一兩種產品和技術就能實現，而是一套整體解決方案，需要對多種技術進行協同和融合。因此，如何運用新技術對企業競爭力進行重塑，是每一家企業必須直面的問題。

根據IDC的統計顯示，由於數字化轉型涉及的技術複雜度呈指數級增加，很多企業現有的IT架構也無法支撐企業有效的納入新技術。此外，在很多企業里新技術與業務的真正結合也需要超過三年的時間，而近三年新出現的技術就超過10種，由此也導致了現有IT部門無法支撐新技術的快速爆發。

不難看出，在數字化轉型的過程中，如何結合企業用戶使用場景和面臨的具體痛點，推出「因地制宜」的解決方案，讓新技術驅動行業和企業應用，無疑正成為目前業界最為關心的重要問題。

釋放平台新價值

基於此，英特爾精選解決方案「應運而生」，這些方案經過嚴格基準測試和驗證，同時也針對實際工作負載進行了性能優化，可簡化並加速數據中心和網路基礎設施的部署和實施，加快企業的數字化建設進程。

據介紹，在過去半年甚至一年的時間裡，英特爾與中國市場五位重量級的合作夥伴聯手合作，首次打造了面向中國市場的英特爾精選解決方案，具體包括基於南大通用GBase8a MPP Cluster分散式並行資料庫精選解決方案，平凱星辰PingCAPTiDB在線事務處理/在線分析處理（HTAP）融合型精選解決方案，以及包括青立方Qing3超融合系統、星辰天合XSKY軟體定義存儲系統以及易捷行雲EasyStack私有雲和超融合系統在內的混合雲精選解決方案。

可以看到，英特爾這次推出的五款精選解決方案，緊緊圍繞著企業用戶最為關心的資料庫、大數據分析、超融合、軟體定義存儲以及混合多雲等領域打造，大大增強了企業用戶業務創新的能力。

更為關鍵的是，英特爾的創新技術，加上合作夥伴提供的本地化服務，也讓英特爾精選解決方案更加「接地氣」，更適應當下中國企業數字化轉型的迫切需求。

實際上，為了達成上述目標，英特爾為合作夥伴提供了包括硬體、軟體以及人工智慧在內的眾多全新技術的支持。可以說，英特爾以其平台化的技術創新能力，賦能合作夥伴，讓這些經過驗證的精選解決方案，真正能夠更好的實現開發和更快的完成落地，具體而言：

首先，在硬體方面，英特爾提供了包括最新的英特爾至強可擴展處理器、英特爾數據中心固態盤、英特爾乙太網等產品，能夠給客戶帶來更優的系統性能、更強的系統穩定性、更快的部署時間和更優異的總體擁有成本（TCO），可針對行業中廣泛的工作負載提供重要的支持。

例如，英特爾第二代至強可擴展處理器和英特爾乙太網千兆伺服器適配器可以提供虛擬化環境下可靠的高性能網路、計算和存儲能力，讓合作夥伴的技術創新可以實現「事半功倍」。此外，英特爾還推出了包含英特爾傲騰數據中心級持久內存、英特爾傲騰SSD、以及基於QLC的SSD在內的多樣化的存儲體系，為合作夥伴提供了低延遲、高吞吐量和更高可靠性的存儲產品。

其次，在軟體方面，「開放 開源」一直是英特爾在軟體領域中的「重要標籤」。過去幾年，英特爾通過開放的合作戰略，一方面致力於實現基礎設施的現代化，另一方面則不斷加強合作夥伴和開發者常用軟體堆棧的集成和性能表現，通過和整個軟體開放生態系統的協作，有效的推動了面向以數據為中心時代的產品和服務的創新。

同時，英特爾也深知開源的重要性，並且一直是開源技術社區的重要貢獻者。如今，無論是底層的虛擬機和操作系統管理、關鍵業務系統的基礎設施，還是針對深度學習和大數據的高性能集成開源軟體棧，英特爾都起到了主導作用，並也積極將核心代碼提供給開源社區使用。

最後，在人工智慧方面，英特爾更積極投資下一代基礎技術，其中英特爾第二代至強可擴展處理器就專門通過嵌入式指令，提供深度學習加速（Deep Learning Boost）功能，為圖像分類、語音識別、語言翻譯和物體檢測等深度學習應用案例提供更高效的推理加速。

在此基礎上，英特爾還推出了運用於設備端的低功耗 Movidius視覺處理器，和能夠提供高吞吐量、低延遲的實時推理的FPGA產品，以及未來推出的 Nervana神經網路處理器，希望能夠幫助更多的合作夥伴和企業加速深度學習和人工智慧的開發。

不僅如此，為了讓英特爾精選解決方案「更上一層樓」，英特爾還面向合作夥伴制定了一系列嚴格的入選要求，既要經過嚴格基準測試和驗證，也要確保性能實現最優，更要圍繞解決方案制定出詳細的、可落地操作的實施指南，以保證精選解決方案在到達企業客戶手中時，就能達到「開箱即用」的效果。

由此可見，通過英特爾提供的包括硬體、軟體以及人工智慧等技術創新平台的支撐，無疑為英特爾和合作夥伴構築的英特爾精選解決方案帶來了強大的優勢，它真正可以讓更多的企業客戶能夠更有效、更直接的獲取方案的價值，也讓客戶無需在紛繁而海量的方案選擇中耗費時間和精力，從而加速其數字化轉型步伐。

創新合作新模式

實際上，如何更好地滿足中國客戶的需求，並與合作夥伴一起將全球領先的技術、產品和服務帶向中國，為不同行業、不同規模、不同業務需求的客戶，「量身打造」出可以幫助他們轉型解決方案，其實也一直是英特爾面對中國市場時所考慮的重點。

所以，英特爾精選解決方案的推出，不僅為合作夥伴搭建了業務和技術創新的平台，也真正幫助了合作夥伴的解決方案能夠落地到更多的客戶和行業之中。在這背後，無疑也正是英特爾的技術創新加上開放生態合作的新模式的體現，而這種聯合創新，無疑也將對未來整個數據中心市場生態合作體系的構建，起到更多的新價值和新啟示。

第一，合作夥伴通過英特爾提供的技術創新平台，可以實現能力聚焦，以及更為快速的創新。顯然，這顯然能夠為合作夥伴帶來更大的市場空間，特別是合作夥伴一旦開發了自身具備知識產權的精選解決方案，就能不斷的重複銷售且還具備了差異化市場競爭力，其未來的潛力和價值可以說具有很大的想像空間。

第二，英特爾和合作夥伴共同推出的精選解決方案，也探索出了數字化轉型落地的新模式。這些精選解決方案不僅方案本身更接地氣，也更符合中國用戶在數字化轉型需求對新技術的新需求。因此，英特爾精選解決方案，一定會為中國企業的數字化轉型提供更好的借鑒和參考價值。

第三，英特爾和合作夥伴的聯合創新，更成為了數字化轉型時代生態創新合作的樣板和典範，同時也體現出了英特爾從頂層設計的高度，積極打造與合作夥伴之間的協同合作、共生共贏的生態合作新模式，而這種合作新模式，也將對未來整個開放生態合作體系的構建，起到更多推動和加速的作用。

總結

面對洶湧而至的數字化轉型大潮，沒有哪一家廠商可以憑藉一己之力便可以滿足用戶的一切需求，這就需要建立一個包容不同夥伴類型，倡導多樣性的生態系統，攜手用戶打造數字化轉型共同體，以滿足用戶豐富而細緻的數字化轉型需求。

因此，在英特爾眼中，看到的是一個更大、更為開放的市場格局，而這種大的市場格局必然是建立在開放、包容、合作、共贏等一系列業界公認價值理念之上。

從這個角度來說，英特爾正以前所未有的決心和信心、深度和廣度，積極創新生態合作體系，集合內部和外部的力量，所打造出的英特爾精選解決方案，不僅能更好幫助合作夥伴實現go to market的價值，也將為合作夥伴找到了新的發展方向，更會為傳統企業客戶的數字化轉型之旅打開了一條「新通道」。

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