從需求到落地：RISC-V如何重塑下一代AI硬件生態？

（本文編譯自SemiWiki）

人工智能（AI）正重塑計算領域的每一個層面，從訓練萬億參數模型的超大規模數據中心，到運行實時推理任務的電池供電型邊緣設備，無一不受其影響。各領域對硬件的需求均在持續升級：計算密度不斷提升，功耗預算愈發緊張，而新算法的迭代速度，已超過傳統芯片產品路線圖的適配能力。

第一代AI硬件建立在專有指令集與封閉生態系統之上，如今這類方案已難以跟上快速變化的節奏。設計人員需要一種不受約束的創新方式：在工作負載需要的地方添加定制化加速模塊，并構建一套能在統一軟件架構下實現“邊緣到云端”全場景擴展的系統。

正是在這樣的需求背景下，RISC-V——這款誕生于加州大學伯克利分校的開放、模塊化指令集架構（ISA），完成了從“潛力備選”到“市場剛需”的關鍵轉變。

早年，RISC-V因開源特性常被視為小眾領域的實驗性技術，主要應用于學術研究與低成本嵌入式設備；但如今，隨著AI硬件需求與設計創新的深度碰撞，其開放架構與可擴展特性恰好擊中行業痛點，本文將闡述市場轉向RISC-V的原因、該架構如何為下一代AI芯片設計人員賦能，以及AI系統構建者如何借助其優勢實現從“概念”到“產品”的高效落地。

市場為何青睞RISC-V

2025年，全球AI處理器市場規模預計將突破2600億美元，成為半導體行業增長最快的細分領域之一。但與龐大市場規模形成反差的是，AI工作負載的多樣性與對能效的極致追求，正讓x86、Arm等傳統固定指令集陷入“適配困境”。而 RISC-V 的開放性徹底打破了這一限制：設計人員可根據具體工作負載，直接在架構中集成定制化指令——無論是優化矩陣運算的專用指令，還是適配張量加速器的接口指令，甚至是面向存算一體技術的創新指令，均無需依賴單一廠商的路線圖審批，從需求提出到指令落地的周期可縮短至數月，大幅提升了硬件對算法的適配速度。

此外，RISC-V在知識產權（IP）獲取方面提供了更高的靈活性與更廣泛的選擇，擺脫了對單一或少數IP來源的依賴。這在Arm或x86架構中較為常見。例如，在異構計算系統的多線程處理器設計中，若現有供應商無法提供適配方案，采用其他架構可能面臨無替代選項的困境，而RISC-V則能規避這一問題。

各國政府與企業均被其“擺脫限制性授權束縛”的特性所吸引；超大規?？萍计髽I與半導體公司則看到了機遇——可為日益廣泛的AI任務精準優化“每瓦性能”。這些因素共同催生了市場對RISC-V硬件的強勁需求：既要具備開放性與定制化能力，又要確保技術的前瞻性與可持續性。

RISC-V如何賦能下一代AI芯片設計

對芯片架構師與產品團隊而言，RISC-V為差異化設計提供了“空白畫布”。其可擴展的指令集架構（ISA）支持寬向量單元、矩陣引擎及其他領域專用加速模塊，且所有組件均可集成在統一的軟硬件棧中。

由于RISC-V生態系統具備開放性與快速迭代特性，軟件支持能與芯片開發進度保持同步。當新芯片問世時，開源編譯器、優化庫以及已獲批的向量與矩陣擴展功能已準備就緒。設計人員可將精力集中在提升計算密度、優化能效與縮短產品上市時間上，無需犧牲與行業標準開發工具的兼容性。

AI系統構建者如何借助RISC-V實現芯片設計創新

無論是組裝服務器、邊緣設備還是專用設備，AI系統構建者都需要這樣的平臺：既能整合異構計算資源，又不會形成軟件孤島。RISC-V的統一指令集架構使其成為可能——可在單一軟件目標下，將通用CPU、向量引擎、通用矩陣乘法（GEMM）加速器及客戶定制化xPU（專用處理器）整合在一起。

這不僅降低了集成復雜度，還確保了邊緣與數據中心部署場景下的性能一致性。系統架構師在擴展性能、優化能效與集成定制化加速器的同時，只需維護一套工具鏈與開發流程，大幅縮短了從概念到量產的周期。

獨特的機遇窗口

當前，對開放、定制化AI硬件的需求，恰好與RISC-V供應鏈的成熟時機相契合。經過驗證的IP模塊、穩定的設計流程與完善的軟件棧，使芯片廠商與系統構建者均能快速實現“從設計到部署”的落地。

如今采取行動的企業，既能抓住那些尋求“自主可控”與“定制化”解決方案的客戶群體，又能交付下一代AI性能——而這正是封閉架構難以匹敵的優勢。市場需求與技術成熟度的雙重契合，造就了這一罕見卻極具影響力的機遇窗口。

結語

當AI技術從“單點突破”進入“全場景滲透”階段，硬件架構的革新已成為行業發展的必然選擇。第一代AI硬件依賴的封閉架構，雖在特定時期推動了技術落地，但已難以適配多元化的AI需求與快速迭代的算法；而RISC-V憑借開放的指令集、靈活的定制化能力與成熟的供應鏈生態，恰好成為連接“AI硬件需求”與“設計創新”的橋梁。它不僅為芯片設計人員提供了突破傳統束縛的工具，讓硬件能更快速地適配算法迭代；也為系統構建者打造了統一的軟硬件平臺，實現“邊緣-云端”全場景的高效協同；更在全球半導體產業追求自主可控的背景下，為企業提供了安全、可持續的發展路徑。

可以預見，隨著RISC-V生態的持續完善，其將在下一代AI硬件中扮演更核心的角色——從數據中心的大模型訓練芯片到邊緣設備的實時推理芯片，從汽車領域的智能駕駛處理器到醫療場景的精準診斷設備，RISC-V將以開放、靈活的姿態，支撐起AI技術在各行各業的深度應用。而對行業參與者而言，抓住當前的機遇窗口，深入布局RISC-V技術與生態，不僅能在短期內獲得市場紅利，更能為長期發展奠定堅實基礎，共同推動AI硬件產業進入“需求驅動設計、設計引領創新”的新周期。