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超45亿颗RISC-V芯片,他们如何提前布局了Agentic AI时代?

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旧范式的困境——PCIe墙与GPU霸权的内在矛盾

RISC-V生态大会现场观察者网

“最近龙虾火爆,新发布的C950能否抓住这波智算中心浪潮?”

3月24日,上海,2026玄铁RISC-V生态大会媒体群访尾声,一位采访者抛出了这个顺应热点的问题。

“龙虾是一个现象,明天可能是犀牛了,后天又变成别的……”阿里巴巴达摩院首席科学家孟建熠把话题引向长期趋势,“Agentic AI带来频繁的AI交互,带来大量的Task,不久前黄仁勋也提到,这个地方存在瓶颈。”

当人工智能从以GPU堆砌为特征的“训练霸权”时代,迈向需要复杂任务调度与实时交互的“智能体”时代,毫秒级响应的数据库调用、搜索、存储交互,正在挑战传统“CPU+独立GPU”通过PCIe总线通信的旧秩序。延迟高、功耗大、数据搬运效率低下,这些被训练时代的批量处理所掩盖的问题,在Agentic AI的实时性要求面前暴露无遗。

要理解这场架构变革的深刻性,必须回溯2020年至2024年间形成的“GPU霸权”时代。这一时期,计算架构经历了一次深刻的转变:GPU从传统的图形渲染“加速器”,成为AI计算的绝对“中心”,而CPU则被迫退居二线,沦为“数据搬运工”。二者通过高速外设总线(PCIe)强行耦合,形成了一种“外挂式”的异构设计。

这种架构在批量训练大模型时表现出惊人的效率——数据批量进出,计算密集,延迟不敏感,英伟达借此构建起庞大的CUDA生态。市场上敏锐的玩家迅速围绕这一架构建立起完整的商业逻辑:智算中心概念、算力租赁平台、各种“深度适配”标签,收割着现象级应用带来的流量与焦虑。

然而,效率的极致恰恰是瓶颈的萌芽。 PCIe总线的物理极限,其通信延迟达到微秒级,数据搬运功耗可占系统总功耗的40%。在AI训练时代,这种延迟可以被掩盖——毕竟训练任务可以批量处理,等待几小时甚至几天并无大碍,堆砌算力即可掩盖架构的不足。

但当Agentic AI(智能体AI)兴起,应用范式发生了根本转变。智能体需要频繁调用外部工具、实时查询数据库、进行网络搜索、执行存储操作,数据搬运量呈指数级上升。对于需要毫秒级响应的自动驾驶避障、机器人实时控制、智能体的复杂任务链执行而言,微秒级的PCIe延迟成为了不可逾越的物理高墙。

新架构的应答——“通推一体”与RISC-V的结构性优势

面对旧范式的物理极限,RISC-V提供了根本性的架构答案。

新的CPU设计,指向一种“通推一体”(通用计算与推理一体化)的架构演进——这不仅是技术的迭代,更是计算逻辑的重构。

达摩院发布的C950处理器,正是这种新架构的物理载体。这款历时两年研发的旗舰产品,采用8指令译码、16级流水线、乱序窗口超过1000条的微架构,在5纳米工艺下实现3.2GHz主频,SPECint2006性能突破70分,单位性能达22分/吉赫兹,创下全球RISC-V处理器新高。

比跑分更重要的是架构创新:它集成了Matrix与Vector双引擎,与CPU核心实现统一内存寻址,彻底消除了PCIe数据搬运的瓶颈。

这意味着,在C950的架构中,CPU不再是GPU的“陪衬”或“数据搬运工”,而是与AI加速引擎深度融合的平等伙伴。数据无需在CPU与GPU之间来回搬运,推理可以在统一的内存空间中完成,延迟从微秒级降至纳秒级,能效比大幅提升。这不是简单的硬件堆砌,而是架构层面的重构——CPU重新成为中心,但已非原来孤立无援的通用处理器,而是与AI引擎深度融合、可塑可扩展的新形态。

更具革命性的是RISC-V的可定制性(DSA,领域专用架构)。芯翼信息科技创始人肖建宏在群访中分享了其切身经验:这家专注于广域物联网连接芯片的企业,自2020年起坚定采用玄铁IP,在开发卫星通信等场景时,基于RISC-V可以“提出问题马上就改”——传统Arm架构需要半年以上的授权谈判和代码重构,而RISC-V的开源特性允许企业在数周内完成指令集扩展,快速响应碎片化、差异化的市场需求。四年时间,芯翼实现了年出货近亿颗,产品销往欧洲、美国,这种敏捷性构筑了独特的竞争优势。

RISC-V生态大会群访现场观察者网

此外,零授权费打破了传统架构的封闭垄断。南芯科技资源开发副总裁姜涛坦言,在复杂的电源管理芯片中集成处理器内核,RISC-V使其“成本非常有竞争力”。对于海量的、利润微薄的终端场景而言,避开Arm数百万美元级的授权费,是支撑“百亿级Token低成本运行”的关键,也是RISC-V能够在物联网长尾市场中悄然渗透的底气。

目前,玄铁系列处理器累计出货已超45亿颗,从芯翼十亿颗出货(连接层)到全志D1系列在端侧智能的部署(感知层),再到C950的70分突破(高性能层),RISC-V正在构建Agentic AI时代的新基础——它不追逐现象级应用的旋风,而是为风暴过后的新世界提供稳固的锚点。

CPU的重生——但绝非回到x86老路

新架构的实现,表现为CPU在更高层次上的回归。RISC-V国际基金会主席Lu Dai在同场群访中指出:“需要国际大厂将RISC-V作为主处理器(Main Processor),而非协处理器(Co-processor)。”——CPU重新成为主角,但这绝非回到x86或Arm的老路,而是一种质的跃升。

这种质的差异体现在三个维度:

其一,生态构建逻辑的根本转变。

传统x86/Arm生态是“授权-封闭-垄断”的垂直体系:Wintel联盟的历史包袱、Arm的授权费壁垒,构成了森严的护城河。而RISC-V走的是“开源-开放-共治”的水平协作之路。中科院软件所副所长武延军此前呼吁“不走x86和Arm的老路”,其深意正在于此——不是简单回到CPU主导的旧秩序,而是建立一种新的生产关系。中科院“如意社区”与阿里“无剑联盟”的协同,试图通过“开源硬件+开源软件”一体化,构建从处理器到操作系统的基础软件栈,这是一种演进,而非历史循环。

其二,技术形态的融合创新。

不再是单一CPU孤军奋战,也不是GPU外挂式的暴力加速,而是“CPU+AI引擎”的深度融合。C950的Matrix引擎支持4096位宽度向量和单核8 TOPS算力,支持15种数据类型(包括FP8、FP4等新型数据类型),可运行千亿参数大模型。在千问30B模型上可达80 tokens/秒,在更大规模模型上达到18 tokens/秒——这是全球首次有RISC-V单芯片运行满血大模型,但这并非GPU霸权的延续,而是通用计算与专用推理的合理统一。

其三,标准制定的方法论革新。

孟建熠提出的“处理器内核是承载标准最好的方式”,揭示了RISC-V生态建设的独特路径。传统标准制定是“纸面规范-商业博弈”的漫长过程,而RISC-V通过开源IP(如玄铁系列)将先进技术(如Matrix扩展)率先实现并开源,快速将潜在标准“固化”为市场事实,吸引开发者形成向心力。目前,达摩院主导的Matrix扩展(ME)标准已在国内推进,同时在国际上与IME、AME路线并存竞争,这种“先实现、后标准化”的路径,既保持标准化(生态统一),又允许定制化(场景适配),体现了在矛盾中发展的辩证逻辑。

基础设施的叠加——5G先行与RISC-V的乘数效应

RISC-V生态在中国的崛起,并非孤立的架构革命,而是5G和算力等“新基建”叠加的乘数效应。

回望过去10年,5G和算力中心的先行部署,为RISC-V创造了最适宜的生长土壤——前者是“基础设施的基础设施”,后者是“架构层的操作系统”。

5G带来的不仅是更快的网速,而是物理世界的全面数字化接口。其高带宽、低延迟、海量连接的特性,催生了物联网、边缘计算、车联网等增量场景,使得Agentic AI从云端走向边缘成为可能。肖建宏在群访中提及的卫星通信、芯翼的十亿级出货,实际上都是5G生态向6G演进过程中的连接需求;全志科技在端侧智能的部署,依赖于5G网络将边缘设备与云端大模型实时串联。

这正是5G与RISC-V的战略协同:5G解决了“连接”问题,将海量设备接入数字世界;RISC-V解决了“计算”问题,为这些设备提供低成本、可定制、高能效的算力底座。没有5G创造的物联网增量市场,RISC-V的零授权费优势无从发挥;没有RISC-V提供的端侧算力,5G的“最后一公里”也无法实现智能闭环。

与5G的政策驱动(国家强制退网、运营商集中采购)不同,RISC-V的扩张依赖于市场自然选择。5G用十年时间(2010-2020)完成了从标准到商用的跨越,为RISC-V铺就了道路;而RISC-V可能需要用15-20年时间,在5G创造的“新大陆”上建立架构标准。这是一种接力关系:5G完成了物理层的“去线缆化”,RISC-V正在完成计算层的“去封闭化”。

矩阵扩展标准之争(达摩院ME路线 vs 国际IME/AME路线)体现了这种开放生态的复杂性——新架构不是无矛盾的统一,而是在差异中寻求共识。正如孟建熠在群访中坦言,“头部效应非常重要”,“四年我们在研发投入上花了非常非常大的投入”,“这个过程其实是要耐得住寂寞,能够熬得住的”。

RISC-V生态大会现场观察者网

结语

“龙虾”的季节性或许会过去,真正决定技术走向的,是那些在喧嚣中沉潜、在变化中坚守的锚点。

从芯翼的十亿颗连接芯片,到C950的70分性能突破,再到5G与RISC-V的协同共振,RISC-V生态的构建,是一场需要耐力的长期工程。它不追逐短期热点,而是着眼于未来五年、十年甚至更长时间的技术布局。

正如芯翼信息科技创始人肖建宏所言:“其实在我们碰到的很多行业里,RISC-V已经不是一个Question,是必须发生的。” 这句话道出了产业实践的真相——在物联网、卫星通信、边缘智能等增量市场,RISC-V凭借其开放、可定制、零授权费的优势,正从“可选项”转变为“必选项”。这种转变,不仅发生在芯片同行竞争中,更在国际竞争与产业落地的现实场景中展现出巨大潜力。

在Agentic AI重构计算架构的趋势下,RISC-V的价值不在于替代传统架构,而在于为海量、碎片化、差异化的新场景提供一种开放、可塑、高性价比的算力选择。这种选择,正在从物联网的边缘,逐步向计算的核心地带渗透。

本文系观察者网独家稿件,未经授权,不得转载。

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