（本文編譯自SemiWiki）

人工智能（AI）正重塑計(jì)算領(lǐng)域的每一個(gè)層面，從訓(xùn)練萬億參數(shù)模型的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心，到運(yùn)行實(shí)時(shí)推理任務(wù)的電池供電型邊緣設(shè)備，無一不受其影響。各領(lǐng)域?qū)τ布男枨缶诔掷m(xù)升級(jí)：計(jì)算密度不斷提升，功耗預(yù)算愈發(fā)緊張，而新算法的迭代速度，已超過傳統(tǒng)芯片產(chǎn)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(tài)系統(tǒng)之上，如今這類方案已難以跟上快速變化的節(jié)奏。設(shè)計(jì)人員需要一種不受約束的創(chuàng)新方式：在工作負(fù)載需要的地方添加定制化加速模塊，并構(gòu)建一套能在統(tǒng)一軟件架構(gòu)下實(shí)現(xiàn)“邊緣到云端”全場(chǎng)景擴(kuò)展的系統(tǒng)。

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

早年，RISC-V因開源特性常被視為小眾領(lǐng)域的實(shí)驗(yàn)性技術(shù)，主要應(yīng)用于學(xué)術(shù)研究與低成本嵌入式設(shè)備；但如今，隨著AI硬件需求與設(shè)計(jì)創(chuàng)新的深度碰撞，其開放架構(gòu)與可擴(kuò)展特性恰好擊中行業(yè)痛點(diǎn)，本文將闡述市場(chǎng)轉(zhuǎn)向RISC-V的原因、該架構(gòu)如何為下一代AI芯片設(shè)計(jì)人員賦能，以及AI系統(tǒng)構(gòu)建者如何借助其優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)從“概念”到“產(chǎn)品”的高效落地。

市場(chǎng)為何青睞RISC-V

2025年，全球AI處理器市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將突破2600億美元，成為半導(dǎo)體行業(yè)增長(zhǎng)最快的細(xì)分領(lǐng)域之一。但與龐大市場(chǎng)規(guī)模形成反差的是，AI工作負(fù)載的多樣性與對(duì)能效的極致追求，正讓x86、Arm等傳統(tǒng)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(shè)計(jì)人員可根據(jù)具體工作負(fù)載，直接在架構(gòu)中集成定制化指令——無論是優(yōu)化矩陣運(yùn)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(shù)的創(chuàng)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(shù)月，大幅提升了硬件對(duì)算法的適配速度。

此外，RISC-V在知識(shí)產(chǎn)權(quán)（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(duì)單一或少數(shù)IP來源的依賴。這在Arm或x86架構(gòu)中較為常見。例如，在異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)的多線程處理器設(shè)計(jì)中，若現(xiàn)有供應(yīng)商無法提供適配方案，采用其他架構(gòu)可能面臨無替代選項(xiàng)的困境，而RISC-V則能規(guī)避這一問題。

各國政府與企業(yè)均被其“擺脫限制性授權(quán)束縛”的特性所吸引；超大規(guī)?？萍计髽I(yè)與半導(dǎo)體公司則看到了機(jī)遇——可為日益廣泛的AI任務(wù)精準(zhǔn)優(yōu)化“每瓦性能”。這些因素共同催生了市場(chǎng)對(duì)RISC-V硬件的強(qiáng)勁需求：既要具備開放性與定制化能力，又要確保技術(shù)的前瞻性與可持續(xù)性。

RISC-V如何賦能下一代AI芯片設(shè)計(jì)

對(duì)芯片架構(gòu)師與產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)而言，RISC-V為差異化設(shè)計(jì)提供了“空白畫布”。其可擴(kuò)展的指令集架構(gòu)（ISA）支持寬向量單元、矩陣引擎及其他領(lǐng)域?qū)Ｓ眉铀倌K，且所有組件均可集成在統(tǒng)一的軟硬件棧中。

由于RISC-V生態(tài)系統(tǒng)具備開放性與快速迭代特性，軟件支持能與芯片開發(fā)進(jìn)度保持同步。當(dāng)新芯片問世時(shí)，開源編譯器、優(yōu)化庫以及已獲批的向量與矩陣擴(kuò)展功能已準(zhǔn)備就緒。設(shè)計(jì)人員可將精力集中在提升計(jì)算密度、優(yōu)化能效與縮短產(chǎn)品上市時(shí)間上，無需犧牲與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)工具的兼容性。

AI系統(tǒng)構(gòu)建者如何借助RISC-V實(shí)現(xiàn)芯片設(shè)計(jì)創(chuàng)新

無論是組裝服務(wù)器、邊緣設(shè)備還是專用設(shè)備，AI系統(tǒng)構(gòu)建者都需要這樣的平臺(tái)：既能整合異構(gòu)計(jì)算資源，又不會(huì)形成軟件孤島。RISC-V的統(tǒng)一指令集架構(gòu)使其成為可能——可在單一軟件目標(biāo)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(fù)雜度，還確保了邊緣與數(shù)據(jù)中心部署場(chǎng)景下的性能一致性。系統(tǒng)架構(gòu)師在擴(kuò)展性能、優(yōu)化能效與集成定制化加速器的同時(shí)，只需維護(hù)一套工具鏈與開發(fā)流程，大幅縮短了從概念到量產(chǎn)的周期。

獨(dú)特的機(jī)遇窗口

當(dāng)前，對(duì)開放、定制化AI硬件的需求，恰好與RISC-V供應(yīng)鏈的成熟時(shí)機(jī)相契合。經(jīng)過驗(yàn)證的IP模塊、穩(wěn)定的設(shè)計(jì)流程與完善的軟件棧，使芯片廠商與系統(tǒng)構(gòu)建者均能快速實(shí)現(xiàn)“從設(shè)計(jì)到部署”的落地。

如今采取行動(dòng)的企業(yè)，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(gòu)難以匹敵的優(yōu)勢(shì)。市場(chǎng)需求與技術(shù)成熟度的雙重契合，造就了這一罕見卻極具影響力的機(jī)遇窗口。

結(jié)語

當(dāng)AI技術(shù)從“單點(diǎn)突破”進(jìn)入“全場(chǎng)景滲透”階段，硬件架構(gòu)的革新已成為行業(yè)發(fā)展的必然選擇。第一代AI硬件依賴的封閉架構(gòu)，雖在特定時(shí)期推動(dòng)了技術(shù)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(yīng)鏈生態(tài)，恰好成為連接“AI硬件需求”與“設(shè)計(jì)創(chuàng)新”的橋梁。它不僅為芯片設(shè)計(jì)人員提供了突破傳統(tǒng)束縛的工具，讓硬件能更快速地適配算法迭代；也為系統(tǒng)構(gòu)建者打造了統(tǒng)一的軟硬件平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)“邊緣-云端”全場(chǎng)景的高效協(xié)同；更在全球半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)追求自主可控的背景下，為企業(yè)提供了安全、可持續(xù)的發(fā)展路徑。

可以預(yù)見，隨著RISC-V生態(tài)的持續(xù)完善，其將在下一代AI硬件中扮演更核心的角色——從數(shù)據(jù)中心的大模型訓(xùn)練芯片到邊緣設(shè)備的實(shí)時(shí)推理芯片，從汽車領(lǐng)域的智能駕駛處理器到醫(yī)療場(chǎng)景的精準(zhǔn)診斷設(shè)備，RISC-V將以開放、靈活的姿態(tài)，支撐起AI技術(shù)在各行各業(yè)的深度應(yīng)用。而對(duì)行業(yè)參與者而言，抓住當(dāng)前的機(jī)遇窗口，深入布局RISC-V技術(shù)與生態(tài)，不僅能在短期內(nèi)獲得市場(chǎng)紅利，更能為長(zhǎng)期發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，共同推動(dòng)AI硬件產(chǎn)業(yè)進(jìn)入“需求驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)、設(shè)計(jì)引領(lǐng)創(chuàng)新”的新周期。