超45億顆RISC-V芯片，他們如何提前布局了Agentic AI時代？

RISC-V生態大會現場 觀察者網

RISC-V生態大會

“最近龍蝦火爆，新發布的C950能否抓住這波智算中心浪潮？”

3月24日，上海，2026玄鐵RISC-V生態大會媒體群訪尾聲，一位采訪者拋出了這個順應熱點的問題。

“龍蝦是一個現象，明天可能是犀牛了，后天又變成別的……”阿里巴巴達摩院首席科學家孟建熠把話題引向長期趨勢，“Agentic AI帶來頻繁的AI交互，帶來大量的Task，不久前黃仁勛也提到，這個地方存在瓶頸。”

當人工智能從以GPU堆砌為特征的“訓練霸權”時代，邁向需要復雜任務調度與實時交互的“智能體”時代，毫秒級響應的數據庫調用、搜索、存儲交互，正在挑戰傳統“CPU+獨立GPU”通過PCIe總線通信的舊秩序。延遲高、功耗大、數據搬運效率低下，這些被訓練時代的批量處理所掩蓋的問題，在Agentic AI的實時性要求面前暴露無遺。

PART.01

舊范式的困境——

PCIe墻與GPU霸權的內在矛盾

要理解這場架構變革的深刻性，必須回溯2020年至2024年間形成的“GPU霸權”時代。這一時期，計算架構經歷了一次深刻的轉變：GPU從傳統的圖形渲染“加速器”，成為AI計算的絕對“中心”，而CPU則被迫退居二線，淪為“數據搬運工”。二者通過高速外設總線（PCIe）強行耦合，形成了一種“外掛式”的異構設計。

這種架構在批量訓練大模型時表現出驚人的效率——數據批量進出，計算密集，延遲不敏感，英偉達借此構建起龐大的CUDA生態。市場上敏銳的玩家迅速圍繞這一架構建立起完整的商業邏輯：智算中心概念、算力租賃平臺、各種“深度適配”標簽，收割著現象級應用帶來的流量與焦慮。

然而，效率的極致恰恰是瓶頸的萌芽。 PCIe總線的物理極限，其通信延遲達到微秒級，數據搬運功耗可占系統總功耗的40%。在AI訓練時代，這種延遲可以被掩蓋——畢竟訓練任務可以批量處理，等待幾小時甚至幾天并無大礙，堆砌算力即可掩蓋架構的不足。

但當Agentic AI（智能體AI）興起，應用范式發生了根本轉變。智能體需要頻繁調用外部工具、實時查詢數據庫、進行網絡搜索、執行存儲操作，數據搬運量呈指數級上升。對于需要毫秒級響應的自動駕駛避障、機器人實時控制、智能體的復雜任務鏈執行而言，微秒級的PCIe延遲成為了不可逾越的物理高墻。

PART.02

新架構的應答——

“通推一體”與RISC-V的結構性優勢

面對舊范式的物理極限，RISC-V提供了根本性的架構答案。

新的CPU設計，指向一種“通推一體”（通用計算與推理一體化）的架構演進——這不僅是技術的迭代，更是計算邏輯的重構。

達摩院發布的C950處理器，正是這種新架構的物理載體。這款歷時兩年研發的旗艦產品，采用8指令譯碼、16級流水線、亂序窗口超過1000條的微架構，在5納米工藝下實現3.2GHz主頻，SPECint2006性能突破70分，單位性能達22分/吉赫茲，創下全球RISC-V處理器新高。

比跑分更重要的是架構創新：它集成了Matrix與Vector雙引擎，與CPU核心實現統一內存尋址，徹底消除了PCIe數據搬運的瓶頸。

這意味著，在C950的架構中，CPU不再是GPU的“陪襯”或“數據搬運工”，而是與AI加速引擎深度融合的平等伙伴。數據無需在CPU與GPU之間來回搬運，推理可以在統一的內存空間中完成，延遲從微秒級降至納秒級，能效比大幅提升。這不是簡單的硬件堆砌，而是架構層面的重構——CPU重新成為中心，但已非原來孤立無援的通用處理器，而是與AI引擎深度融合、可塑可擴展的新形態。

更具革命性的是RISC-V的可定制性（DSA，領域專用架構）。芯翼信息科技創始人肖建宏在群訪中分享了其切身經驗：這家專注于廣域物聯網連接芯片的企業，自2020年起堅定采用玄鐵IP，在開發衛星通信等場景時，基于RISC-V可以“提出問題馬上就改”——傳統Arm架構需要半年以上的授權談判和代碼重構，而RISC-V的開源特性允許企業在數周內完成指令集擴展，快速響應碎片化、差異化的市場需求。四年時間，芯翼實現了年出貨近億顆，產品銷往歐洲、美國，這種敏捷性構筑了獨特的競爭優勢。

RISC-V生態大會群訪現場 觀察者網

此外，零授權費打破了傳統架構的封閉壟斷。南芯科技資源開發副總裁姜濤坦言，在復雜的電源管理芯片中集成處理器內核，RISC-V使其“成本非常有競爭力”。對于海量的、利潤微薄的終端場景而言，避開Arm數百萬美元級的授權費，是支撐“百億級Token低成本運行”的關鍵，也是RISC-V能夠在物聯網長尾市場中悄然滲透的底氣。

目前，玄鐵系列處理器累計出貨已超45億顆，從芯翼十億顆出貨（連接層）到全志D1系列在端側智能的部署（感知層），再到C950的70分突破（高性能層），RISC-V正在構建Agentic AI時代的新基礎——它不追逐現象級應用的旋風，而是為風暴過后的新世界提供穩固的錨點。

PART.03

CPU的重生——

但絕非回到x86老路

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生態構建邏輯的根本轉變

傳統x86/Arm生態是“授權-封閉-壟斷”的垂直體系：Wintel聯盟的歷史包袱、Arm的授權費壁壘，構成了森嚴的護城河。而RISC-V走的是“開源-開放-共治”的水平協作之路。中科院軟件所副所長武延軍此前呼吁“不走x86和Arm的老路”，其深意正在于此——不是簡單回到CPU主導的舊秩序，而是建立一種新的生產關系。中科院“如意社區”與阿里“無劍聯盟”的協同，試圖通過“開源硬件+開源軟件”一體化，構建從處理器到操作系統的基礎軟件棧，這是一種演進，而非歷史循環。

技術形態的融合創新

不再是單一CPU孤軍奮戰，也不是GPU外掛式的暴力加速，而是“CPU+AI引擎”的深度融合。C950的Matrix引擎支持4096位寬度向量和單核8 TOPS算力，支持15種數據類型（包括FP8、FP4等新型數據類型），可運行千億參數大模型。在千問30B模型上可達80 tokens/秒，在更大規模模型上達到18 tokens/秒——這是全球首次有RISC-V單芯片運行滿血大模型，但這并非GPU霸權的延續，而是通用計算與專用推理的合理統一。

INVINTION

INVINTION

標準制定的方法論革新

孟建熠提出的“處理器內核是承載標準最好的方式”，揭示了RISC-V生態建設的獨特路徑。傳統標準制定是“紙面規范-商業博弈”的漫長過程，而RISC-V通過開源IP（如玄鐵系列）將先進技術（如Matrix擴展）率先實現并開源，快速將潛在標準“固化”為市場事實，吸引開發者形成向心力。目前，達摩院主導的Matrix擴展（ME）標準已在國內推進，同時在國際上與IME、AME路線并存競爭，這種“先實現、后標準化”的路徑，既保持標準化（生態統一），又允許定制化（場景適配），體現了在矛盾中發展的辯證邏輯。

PART.04

基礎設施的疊加——

5G先行與RISC-V的乘數效應

RISC-V生態在中國的崛起，并非孤立的架構革命，而是5G和算力等“新基建”疊加的乘數效應。

回望過去10年，5G和算力中心的先行部署，為RISC-V創造了最適宜的生長土壤——前者是“基礎設施的基礎設施”，后者是“架構層的操作系統”。

5G帶來的不僅是更快的網速，而是物理世界的全面數字化接口。其高帶寬、低延遲、海量連接的特性，催生了物聯網、邊緣計算、車聯網等增量場景，使得Agentic AI從云端走向邊緣成為可能。肖建宏在群訪中提及的衛星通信、芯翼的十億級出貨，實際上都是5G生態向6G演進過程中的連接需求；全志科技在端側智能的部署，依賴于5G網絡將邊緣設備與云端大模型實時串聯。

這正是5G與RISC-V的戰略協同：5G解決了“連接”問題，將海量設備接入數字世界；RISC-V解決了“計算”問題，為這些設備提供低成本、可定制、高能效的算力底座。沒有5G創造的物聯網增量市場，RISC-V的零授權費優勢無從發揮；沒有RISC-V提供的端側算力，5G的“最后一公里”也無法實現智能閉環。

與5G的政策驅動（國家強制退網、運營商集中采購）不同，RISC-V的擴張依賴于市場自然選擇。5G用十年時間（2010-2020）完成了從標準到商用的跨越，為RISC-V鋪就了道路；而RISC-V可能需要用15-20年時間，在5G創造的“新大陸”上建立架構標準。這是一種接力關系：5G完成了物理層的“去線纜化”，RISC-V正在完成計算層的“去封閉化”。

矩陣擴展標準之爭（達摩院ME路線 vs 國際IME/AME路線）體現了這種開放生態的復雜性——新架構不是無矛盾的統一，而是在差異中尋求共識。正如孟建熠在群訪中坦言，“頭部效應非常重要”，“四年我們在研發投入上花了非常非常大的投入”，“這個過程其實是要耐得住寂寞，能夠熬得住的”。

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結語

“龍蝦”的季節性或許會過去，真正決定技術走向的，是那些在喧囂中沉潛、在變化中堅守的錨點。

從芯翼的十億顆連接芯片，到C950的70分性能突破，再到5G與RISC-V的協同共振，RISC-V生態的構建，是一場需要耐力的長期工程。它不追逐短期熱點，而是著眼于未來五年、十年甚至更長時間的技術布局。

正如芯翼信息科技創始人肖建宏所言：“其實在我們碰到的很多行業里，RISC-V已經不是一個Question，是必須發生的。” 這句話道出了產業實踐的真相——在物聯網、衛星通信、邊緣智能等增量市場，RISC-V憑借其開放、可定制、零授權費的優勢，正從“可選項”轉變為“必選項”。這種轉變，不僅發生在芯片同行競爭中，更在國際競爭與產業落地的現實場景中展現出巨大潛力。

在Agentic AI重構計算架構的趨勢下，RISC-V的價值不在于替代傳統架構，而在于為海量、碎片化、差異化的新場景提供一種開放、可塑、高性價比的算力選擇。這種選擇，正在從物聯網的邊緣，逐步向計算的核心地帶滲透。