AI正在催生全球增长的新时代，在新时代中，算力起着更为重要的作用，让所有人迎来更美好的未来”，9月19日，在2023英特尔on技术创新大会的主题演讲中，英特尔公司首席执行官帕特·基辛格（Pat Gelsinger）介绍了AI对“芯经济”（Siliconomy）的推动作用，“芯经济”指的是“在芯片和软件的推动下，正在不断增长的经济形态”。英特尔也正在其各种硬件产品中加入AI能力，并通过开放、多架构的软件解决方案推动AI应用的普及。
从定义上说，“芯经济”这个名词的意思是，“在新的全球化时代下的生活结构和方式，以及这个时代下，计算作为基石，让每个人拥有了更大的成功机会和更美好的未来”，另一方面，也指“在芯片的神奇力量驱动下不断发展的经济形态，半导体是现代经济维持规模和实现增长的关键”。此前，帕特·基辛格曾在智库The Stern Stewart Institute上发表题为《欢迎来到“芯经济”的时代》（Welcome to the Siliconomy）的客座署名文章，详细阐述了他对于“芯经济”这一概念的理解，现转载如下：
欢迎来到“芯经济”的时代
作者：帕特·基辛格，英特尔公司首席执行官
人类有一种永不满足的渴望，想要通过探索和革新不断前进。我们相互学习的能力，融合并借鉴前人思想的能力，造就了现在的世界，一个之前无法想象的世界。
我们越前进，就越需要技术。
现在，人类与技术的联系十分密切，反映了计算在现代生活中的影响力。迄今为止，计算一直是信息的来源、提高生产力的途径和娱乐的源泉。然而，计算的作用正在发生根本性的转变，它关系到经济和人类生存的方方面面。计算正在步入新时代，AI驱动的系统将被赋予自主性和能动性，帮助我们完成基于知识和体力作业的任务，并成为我们周围环境的一部分。我们需要进行投资，以推进新的、更节能的、针对特定领域的架构，如内存计算、神经拟态计算和量子计算。
芯片是万物数字化的基础。如今，数字经济占全球GDP的15%以上。过去十年，数字经济GDP的增长速度是实体经济的2.5倍。
欢迎来到我称为“芯经济”的时代
我认为每家公司都是科技公司。在新的“芯经济”时代，技术已成为成功的基准。展望未来几十年，我们将看到一切都在继续数字化，包括我们工作、学习、信仰、成长、相互联系和关爱他人的方式。
随着先进的半导体技术使人类的成就达到新的高度，世界对计算的需求也在以与芯片尺寸、成本和功耗成反比的方式呈指数增长。这就是摩尔定律（摩尔定律是指芯片中的晶体管数量每两年翻一番）。
技术是一种工具，通常是为了应对当前面临的挑战或满足需求而开发的——无论是生产力、效率还是便捷性。在信息时代的黎明，企业、学术界和政府通力合作，以个人电脑、互联网和网络的发展成果为基础，让人类形成了一个全球化社会，并将我们的世界带入了今天。我们必须再次携手合作，在技术进步处于早期发展阶段时，通过共同创造新的可能性塑造其未来，从而发挥人类自身的最大潜能。
我们要拥抱更加开放的设计，支持在标准化界面上利用异构模块实现快速创新。开放式生态系统的多样性使其在充满挑战的时期仍能保持韧性——虽然并不完美，但是能更好地在混沌中找到平衡。随着应用的增加，更多新的想法开始出现，推动进一步的应用和创新。然而，我们还必须确保技术以负责任的方式向前发展。这既来自于开发，也来自于应用。例如，AI已经开始为人类执行传统计算难以完成的任务。机器很快就会做出比人类更多的决定。我们需要确保在AI的设计中纳入由人类负责的监督和协调工作。
五大“超级技术力量”推动“芯经济”的诞生
我们进行创新、推动进步的动力创造了“芯经济”，每个人都是其中的一份子——所有人都参与了由芯片的神奇力量所推动的经济发展。
我经常谈到塑造世界，进而催生“芯经济”的五大“超级技术力量”：
1.计算：任何事物都相当于一台计算机，计算定义了我们体验世界的方式。
2.连接：每一个人和每件事物都是相连的。
3.基础设施：我们正在为数据存储和互连计算创建一条动态、可靠的路径——将无限规模与无限覆盖范围相结合，同时满足对更低延迟和更高带宽的需求。
4.传感和感知：低成本、高分辨率传感器取得了突破性进展，从边缘智能设备中获取海量数据，并与自动化、处理、推断和软件方面的技术进步相结合，赋予机器人本（human-centric）能力。人类的弱势转变为由数字化增强的优势。
5.AI：伴随着无处不在的智能化，AI将无穷的数据转化为切实可行的洞察。数据和计算使AI算法在进行预测和创造方面变得更加完善。
这些基础技术为我们架起了从模拟时代到数字时代的桥梁，深刻地塑造了我们体验世界的方式。
现在，通过高度分布式的从边缘到云的计算平台，一个经济体系正在形成。在这个日益数字化的世界中，半导体驱动着关键技术的发展。即使全球范围内的经济增长面临挑战，“芯经济”仍清楚地表明，微小的芯片对现代经济维持规模和实现增长而言至关重要。我们必须共同努力，满足下一波激增的算力需求。
