开年来 openclaw“龙虾” 带动的 Agent 热潮已无需多言,而它所带来的半导体潜在需求,已经将诸多卖铲人推上神坛。3 月 24 日,阿里达摩院亮出了其重要芯片产品——新旗舰 CPU 玄铁 C950 和高能效 CPU 玄铁 C925,它们的方向很明确——直指今年爆发的 AI-Agent 的硬件需求。在业内看来,以主频等参数衡量,这是第一次有开源 RISC-V 架构的 CPU 单核性能真正进入 ARM 高端/x86 较早代际的区间,首次达到真正可商用服务器 CPU 的单线程性能。RISC-V 过去给人的印象更多是低端、边缘、轻量,Agentic-AI 时代之后,变化正在发生。过去 AI 的瓶颈集中在 GPU 算力,但在 Agentic-AI 阶段,瓶颈开始扩散到内存、IO 和系统调度,计算范式从单一 GPU 转向异构架构。与传统算力芯片追求 FLOPS 不同,这类 RISC-V CPU 不再强调算得更快,而是负责将分散的算力组织起来,成为 AI 系统的运行中枢。RISC-V 国际基金会董事会主席 LuDa 向华尔街见闻直言,“目前市场上有一个很大的需求,就是需要看到国际上的大公司将 RISC-V 作为主要产品来做”。对阿里达摩院来说,多年蛰伏的蓄力,终于等来承接泼天富贵的变现时刻。 冲击高端 在 AI Agent 时代,阿里在新需求下,想当那个定义高端 CPU 的角色。3 月 24 日,阿里达摩院发布新一代旗舰 CPU 产品玄铁 C950。其采用开源 RISC-V 架构。此外,玄铁 C950 利用 RISC-V 开源开放特性,搭载自研 AI 加速引擎,首次原生支持 Qwen3、DeepSeekV3 等千亿参数大模型。不同于传统的闭源架构,RISC-V 开源开放、灵活可定制,被广泛认为是 “为 AI 而生” 的新兴架构,或将改变芯片产业现有格局。RISC-V 这次,是真的往高端算力桌上挪了一步。例如玄铁 C950 在 SPECint2006 基准测试中首次突破 70 分大关,单核性能超过 22/GHz,最高主频达到 3.2GHz,还首次流畅跑通千亿参数级别的大模型。这直接撕掉了 RISC-V 的低端标签,迈进了高性能计算 +AI 计算这两块最核心的赛道。在业内看来,一旦 RISC-V 能在高性能和 AI 场景里站住脚,它就不再只是便宜、灵活的替代选项,而是会开始影响整个芯片生态的分工方式,和 x86、Arm 正面竞争架构话语权。这次 C950 最值得注意的,不只是性能,而是 “可用性”,很多芯片宣传都喜欢讲极限性能,但真正决定能不能规模落地的,往往不是某一个跑分,而是真实工作负载下能不能稳定跑起来。这次达摩院专门做了联合测试,拿 MySQL、Redis、Nginx、OpenSSL 这些服务器经典负载来验证。结果显示,在软硬件协同优化后,C950 的性能已经达到行业第一梯队水平,云网络、云存储性能较部分主流产品提升 30% 以上。也就是说,C950 不是只适合实验室,而是在尝试进入更现实的云计算、生成式 AI、高端计算和边缘计算场景。再加上它支持 RVA23.1 全部标配和可选扩展,这意味着它在软件生态、系统兼容性和平台适配能力上,已经开始朝着服务器级、汽车级、AI 级平台靠拢。对于 RISC-V 来说,这种标准化能力非常关键,因为它决定了这个架构能不能真正进入主流操作系统和主流产业链。阿里达摩院首席科学家孟建熠直言,虽然 RISC-V 广泛渗透进智能终端、汽车、家电、通信等领域,但长期存在性能不足和软件生态壁垒。只有推出高性能标杆产品,RISC-V 才能真正把握 AI 时代机遇,与传统架构同台竞技,打开应用市场。这也是为什么,阿里达摩院今天推出的新一代旗舰 CPU 玄铁 C950,会被市场看得这么重。 多年蛰伏 原先市场总把 AI 算力理解成 GPU 的天下,但 AgenticAI 时代不一样。当系统里不是一个人在用电脑,而是无数个智能体同时运行,Token 调用量、KV-Cache 加载、首 Token 延迟、任务串行与并发切换,都会把 CPU 的重要性重新抬上来。孟建熠强调,由于模型能力已经越过阈值,未来会有大量与 AI 交互的任务,这就导致 CPU 架构正在发生新的变化,在 AI 时代 CPU 需要重新设计。这时候,CPU 不再只是 GPU 旁边的配角,而是整个系统任务调度和数据流转的中枢。达摩院这次正是朝这个方向去做。他们发布了两款 RISC-V 原生 AI 计算引擎:4K 超宽 Vector 引擎和 Matrix 引擎,并且和 CPU 统一编址,试图消除数据拷贝瓶颈,把通用计算和 AI 算力原生融合。更关键的是,它已经能顺利运行当前业界顶级的 Qwen3 开源模型,以及对算力要求极高的 DeepSeekV3 满血版:Qwen3 输出速度 34Tokens/s,首 Token 延迟 3.4 秒;DeepSeekV3 输出速度 18Tokens/s,首 Token 延迟 1.7 秒。这意味着 RISC-VCPU 首次原生支持千亿参数级大模型。这是架构定位变化:RISC-V 开始从通用 CPU 往 AIAgent 时代的新计算中枢挪位。孟建熠透露,目前推理工作本来就在做,千问有大大小小的模型,每次第一轮的模型都会率先与玄铁进行适配。这意味着 RISC-VCPU 首次原生支持千亿参数级大模型,这是架构定位变化:RISC-V 开始从通用 CPU 往 AIAgent 时代的新计算中枢挪位。事实上,阿里不是今天才开始做 RISC-V。从 2018 年开始,阿里就是国内最早一批布局 RISC-V 的团队之一。2019 年发布的玄铁 C910,当时就已经是业界性能最强的 RISC-VCPUIP 之一,首次突破 2GHz,并把 Specint2k6 推到 7/GHz。那时候市场就已经开始意识到:RISC-V 并不存在天然的性能天花板。后来,C910 也开始有了真实落地。全志科技产品研发中心总经理黄少锐向华尔街见闻回忆道,他们从 2019 年就开始在产品中应用 RISC-V,当时由于软件极不成熟而感到非常痛苦,但随着生态的发展,如今相关的配套和部署已经几乎唾手可及。2024 年,达摩院联合中科院软件所做出了全球首台稳定运行的 RISC-V 笔记本电脑,欧洲云服务商 Scaleway 也发布了全球首个 RISC-V 云实例,而这些底层计算底座都来自 C910。再往后,2025 年发布的玄铁 C930 迈过服务器芯片的入门门槛。这条路线一路走下来,大家会发现阿里玄铁做的事情很清楚:不是追热点,而是在一代一代把 RISC-V 往高性能、往可商用、往服务器级别往上推。孟建熠坦言,将标准转化为 IP 再实现芯片量产的周期很长,面对现实的卡点,头部企业必须耐得住寂寞进行长期且大幅的投入,着眼于未来五年甚至十年的生态价值。 生态大戏 真正的护城河不只是 CPU 本身,而是架构、生态、标准与产业协同一起构建,阿里这次在搭一整套围绕 RISC-V 的开放生态。此次达摩院发布了 Flex 平台,把处理器建模、开发环境和软件工具链打包成完整能力,让客户既能用标准化的高性能玄铁 CPU 作为基座,也能在此基础上做深度自定义修改。去年,玄铁支持了 35 家客户做了 38 项 CPU 底层改动,其中一半以上的定制需求,集中在 AI 加速、存储优化、可靠性增强等场景。这说明阿里不是单纯卖 IP,而是在把造芯能力平台化。针对定制化是否会导致碎片化的问题,LuDai 认为 RISC-V 最大的优势在于允许灵活定制,许多官方标准正是从这些自主探索的扩展演化而来的,因此标准化完全不会阻碍创新,反而是在开放体系里不断迭代的能力。孟建熠也表达了类似观点,他认为生态要求底层操作系统必须遵循标准,而在标准之上留下的创新自由度,正是促使 RISC-V 持续、自洽且充满创新活力的关键。对于产业客户来说,这等于把高端定制芯片的门槛往下拉了一截;对于 RISC-V 生态来说,这意味着它不再只是开源理想主义,而是开始具备产业落地的操作路径。黄少锐向华尔街见闻提到,随着智能机器人等产品对通用算力的需求不断扩大,例如部署 “龙虾” 这类模型对多核产品的需求,全志选择玄铁正是看中了其长期持续的投入以及能与终端 SOC 产品矩阵高度匹配的综合能力。南芯科技资源开发副总裁姜涛则以复杂的电源供电芯片为例指出,若没有达摩院开源生态内核的支持,单凭传统的电源公司很难应对算力飙升带来的芯片数字化挑战;虽然目前 RISC-V 仍像个需要共同扶持的 “少年”,但其极具竞争力的成本和模块化的灵活性,已成为帮助企业开拓高端产品线并实现弯道超车的利器。同时,阿里玄铁还在标准层面深度参与 RISC-V 国际基金会的工作,主导服务器级芯片标准的制定,并参与 BRS、RPMI 等关键规范,还在推动 Matrix 扩展社区讨论。正如孟建熠所说,他们摒弃了传统 NPU 难以形成生态的弊端,选择在 RISC-V 大生态下基于 RVV 等标准构建 AI 加速引擎,为长远的生态繁荣打下基础。这就不是单纯的产品竞争了,而是生态话语权的争夺。以下是与阿里达摩院首席科学家孟建熠、RISC-V 国际基金会董事会主席 LuDai、芯翼信息科技 CEO 肖建宏、南芯科技资源开发副总裁姜涛、全志科技产品研发中心总经理黄少锐的对话实录:全天候科技:现在 RISC-V 发展的现实的卡点是什么?孟建熠:现实的卡点还是时间,因为我们把产品从一个今天 RISC-V 标准做成 IP,再做成芯片,然后芯片再上规模,它整个周期就是这样的,所以我们今年也是第四次开玄铁生态大会,上一次也是在上海开的,四年以后他的产品每年出 RISC-V 要出一亿颗了,基本上像他们这种公司,一百个这样的公司那群众基础就起来了,所以时间就是四年,我们在那个时候就开始合作了。全天候科技:英伟达 GTC 刚刚过去,大家也会发现大模型的时代下对算力的需求也在发生翻天覆地的变化,他们也推出了专门针对数据中心的 CPU,我们会怎样应对现在的算力需求精细化的变化?孟建熠:今年推理肯定是一个大年,而且大家看到模型的能力已经过阈值了,所以模型要往更深的地方去使用,如果做成生产力工具的话今天就变成 AgenticAI 了,我们要有大量的跟 AI 做交互,所以你有大量的任务,比如说你要从你的数据库调出一部分的数据到网上搜索对应的数据,然后再存入数据库,再怎么折腾,这些东西在黄仁勋的会上他讲这个地方的瓶颈。今天来看,他认为面向 AI 应该有新的 CPU,他认为是他的 Vera,它里面好多特性,比如说计算能力要求很强、必须做安全,还有 IO 能力都非常好,这是他重新定义了 CPU 的架构,而且原来你看我们 CPU 很大的服务器 Sockets,它现在就把两个拼得很近,做了一个很大的芯片。所以整个来说的话,CPU 架构都在发生新的变化,所以我觉得在 AI 时代,CPU 要重来设计了。第二个 AI 这里面还有算力的问题,这些我觉得大家本身就在做了。全天候科技:现在会做哪些布局?孟建熠:我们现在玄铁 C950 就是针对这个方向做优化的,我们有很高的性能,我们有很好的访问能力,我们又有安全,这些都是在往这个方向靠的。全天候科技:现在已经是物理 AI 的过渡阶段了,RISC-V 芯片以前在物联网方面都有很深的积累,在物理 AI 的时代,RISC-V 芯片现在有哪些相对其他芯片更好的机遇?黄少锐:全志科技主要做端侧和边缘侧的产品多一点,我们从好多年前,差不多在 2019 年就在产品里应用 RISC-V,这几年我们做产品下来觉得 RISC-V 整个发展变化非常迅速,从 2019 年就开始,当时做产品和软件其实非常痛苦,因为整个 RISC-V 非常不成熟。当然,这几年我们企业在大量的产品里用到 RISC-V 做主控,整个软件生态有很大的变化,包括内核和中间件的软件包括上面的配套还有 AI 的部署,这些已经到了差不多唾手可得的阶段,我要做新的产品,我需要新的 “低成本” 的软件,企业已经基本上是把 RISC-V 基础功能都做好。从 RISC-V 终端应用来看,一个是机器人产品上,需要在端侧通用 CPU 再加一点小 AI;第二个地方,通用算力需求还是可以处于比较低的阶段,但其实产品对于通用算力需求也在慢慢扩大,比如说我们要部署龙虾,原来用三核的产品、四核的产品可以满足,但现在龙虾部署起来我们要四核、八核的产品,对于这些场景的使用,对通用算力的需求也在增加,这两年我觉得也是 RISC-V 未来在大规模落地的点。孟建熠:PhysicalAI 其实是更远的一个东西,其实它比我们今天在说的 Agentic AI 也更难。因为他要跟整个物理世界去做交互,所以 PhysicalAI 的芯片基本上是单芯片解决问题,能效要求也都是非常高的。RISC-V 其实是在探索这条路。你原来的时候,如果说我们数据中心,我们更多的是说一个 CPU 挂很多个 GPU 或者很大的一个集群可以做。但 PhysicalAI 来讲的话,它对计算效率的要求就更高。所以说我们今天来看,我们的机会就在于说今天 PhysicalAI 的模型在快速演进过程中,我们用更先进的架构或者说更开放的架构去适配它,这是一个非常重要的一个机会。全天候科技:现在有哪些大的客户在尝试使用 RISC-V 芯片呢?LuDai:刚才我有讲到你希望有一个比较大的公司能够做,其实在国内像阿里做得不错的,国内 RISC-V 的公司也有很多,但是现在其实有一个很大的需求,你要看到在国际 Establish 的大公司也做 RISC-V,做成一个 Mainproduct,这会有一个很大的区别。全天候科技:现在的千问模型有在用玄铁的芯片做推理和训练吗?孟建熠:训练肯定没有做,推理本来就在做,有好多模型都在用千问,因为千问有大大小小的模型,千问加入我们无剑联盟里,它每次第一轮的模型都会跟我们玄铁率先适配。全天候科技:上海有没有在开源社区生态方面的优势?肖建宏:中国在过去五年半导体产业发展得非常快。国际半导体顶会我们之前发一篇论文都很难,到今年几乎是三分之一都来自中国,所以我觉得对于中国半导体发展,我自己是 2017 年回国创业的,这几年走过来我对上海半导体发展还是了解的,可以说几乎所有的优秀企业在上海都有研发的分布,不能说总部。其次,对于市场思潮,无论是新的东西吸收还是成长还是对市场的推广,这种 aggressively,这种激进其实是跟传统大家对上海的认知是不一致的。第三个开源,我其实 2020 年就决定,那个时候我们刚开始做芯片就想用 RISC-V,后来是最早采用玄铁的,应该可以这么说,我们是服务行业里坚定不移跟玄铁一起做 RISC-V 芯片的,当时的考虑是基于几点:第一,本来企业是做广域物联网的连接芯片作为基础,比如说像 5G、蜂窝、AIoT 以及现在的卫星通讯都是我们公司的主业。这类连接芯片覆盖了很多行业客户,可靠性要求非常高,这种情况下价格是一方面,更重要的是可靠性,而且还有很多行业面临了当时数字化,现在叫物理 AI,我们在推进的过程中面临有国产化的需求,所以 RISC-V 很快进入了我们的发展,再加上在这个过程中 RISC-V 随着芯片产业的发展和客户的需求不断再变化,比如说可扩展性非常快,我们提出问题马上就改,所以这四年来我们亲眼见证了从一开始的 idea 到今年出货量有近亿颗,而且不光是在中国,我们的产品卖到了欧洲,卖到了美国很多地方去变成了 Global 产品。生态上,现在人工智能落地有连接,尤其是无时无刻的连接会作为重要的基础,这也是为什么国家大量在推卫星通讯,包括美国的 AT&T,最近追加了一亿多美金卫星通信基础设施建设,你想你开了智能驾驶车突然在额外方向盘都没了,没有办法控制你车了你就没有办法开了,所以无时无刻的连接就非常重要,所以卫星、蜂窝都很重要。第二,所有的 AI 都放到云端去,因为不光是不经济,还有很多 Deployment。那端侧的 AI 毫无疑问是 RISC-V 非常重要的试验田,所以我们在端侧 AI 从最基础的小模型应用,因为这个对功耗非常明显,再到中等算力几个 T,甚至将来眼镜,因为眼镜里面一定要跑大模型,所以这里我们都要非常好的能耗比端侧算力放进去,结合连接能力以及一些 AI 的处理水平,这是非常重要从算力到大算力,再就是边缘 AI。同时,刚才提到 PhysicalAI,PhysicalAI 里面很重要的就是行业,因为未来很多行业我们都面临一百年前,就像电力替代蒸汽一样,每个行业都会 Deploy 下去,那会面临不同的需求,不能只是一个连接,不能只是一个算力,它必须和各种传感、安全融合在一起,深度的 Customize 才能帮助这个行业快速的物理 AI 化,这也是我们公司要做的,所以我们这三个方面连接、边缘 AI、物理 AI 我们在推,这件事所以人用全靠你自己做,那样无非就是开源、生态就非常重要。所以我们一直在跟头部包括像达摩院合作这件事,我也相信这位女士问的问题,其实在我们碰到的很多行业里,RISC-V 已经不是一个问题,是必须发生的,因为它有很多的优势,不光是在芯片同行竞争,在国际竞争、产业落地情况下我们看到非常大的优势,我们几乎未来面对卫星通讯都能在做,而且我也相信未来不光是 CPU+NPU 再加很多模型结合这一块,RISC-V 会有大的探索和成长空间,这是我们的理念。全天候科技:未来在制造方面是 CPU 搭 NPU 或者 AI 算力、加速器是怎么布局的?姜涛:我是来自上海南芯科技,这家公司实际上是做大功率电源的。现在电源跟之前不太一样,无论是从算力来讲,不管是端的还是服务器端的,算力越来越大,对电源管理越来越高了,跟我们之前单一电源管理芯片基本上是模拟类处理的,现在我们做了电源供电芯片,它其实是非常复杂,这样没有像达摩院支持我们的开源生态内核,我们做不了这个事情,或者我们需要花很长时间从纯粹的电源公司到数字化控股非常复杂的,因为现在的电源芯片,我印象中七八年前做电源芯片时,一颗非常小,现在面积也非常大了,加了大量的数字芯片在里面。实际上这一块后续对我来讲也是有非常大的投入,我们后续对公司来讲,我们的二级、三级增长都放在对服务器甚至车载电源 OPC 这一类的超大功率、附加值更高的产品上,这一块我数一个数字好了,我们经过这几年跟达摩院的合作,我们出货量也是超过 100KK 的,用作的是相对来讲比较复杂的电源芯片,不管是国产高端的动力电池包,甚至于我们有的产品已经进入国产大飞机也在做相应的东西。还有就是针对国内头部算力的企业,大家都比较知名的头部算力企业,我们在做同步的开发。那这样要求在我们原来纯粹的数字芯片基础上,对算力的要求以及对电源提出了更复杂的需求,这样我们跟达摩院的合作商,我们觉得后续来讲在一些内核上我们的需求会越来越高。孟建熠:我觉得如果到 100 亿颗,就是我们有 100 家这样的公司,应该说还是很快的。我们在 AI 上面,在 NPU 上面我们怎么布局?大家其实也知道,NPU 是早一个阶段在很多端侧芯片上用的一种技术类型。但这种技术类型今天看下来,在技术路线选择上还是有一定的挑战,这个挑战在于它很难形成生态,也就意味着说,这个 NPU 由某家公司维护,然后他不断的升级,他也只能在这家公司做。但今天我们发布了两个 AI 的加速引擎,这个里面跟过去的 NPU 有那么一点不一样,因为我们是在 RISC-V 整个大生态下做的。比如说我们的 RVV 已经是一个 RISC-V 标准化的东西。也就意味着说我们有了这个核之后,RVV 所有的程序都在上面跑,所以我们就可以构建起一个 AI 的生态,传统的 NPU 是做不了的。我们现在还在做 AME,那个标准还没有 receive,但我们今天也有自有的 Matrix 标准,现在已经推出来了。但这个没有关系,随着标准推广之后,后面我们可以给它转过来。所以回答张老师的问题的一句话,现在要做 NPU 这类东西,我们也是会基于 RISC-V 这个上层的整个标准化的界面去做的。未来大家积累下来,一代一代做下去之后,我们的 NPU 就会做的越来越好。全天候科技:RISC-V 这个行业是不是有点头部效应比较明显?孟建熠:RISC-V 这个东西它今天这个阶段是需要投入的。今天达摩院大家看到,我们 4 年这样转过来,有了一大批客户。但是 4 年我们在研发投入上花了非常非常大的投入。所以,作为一些小的公司来讲,它可能马上要去解决现实生存的问题。对于我们现在阿里,我们今天要看到的是 5 年甚至 10 年整个 RISC-V 生态带给我们多少价值。所以,你看我们今天的整个布局来讲,IP 这一侧我们几乎都是在帮着大家一点一点的蹚路过来的,在中国的整个 RISC-V 我们都走的非常早的,我们早期推出的产品,我们后来又在帮大家做定制化,今天我们又推出新的产品,帮助我们的客户他自己做定制化,这一直都在演进。这个过程其实是要耐得住寂寞,能够熬得住的。所以,今天来看,不管是中国还是全球,都需要有这样的公司大幅的投入,所以我们达摩院就是大幅投入,就是这样的一个现状,所以头部效应非常重要。全天候科技:这颗新发的芯片已经实现了通用性和定制化的协调和统一,是基于什么样的条件去实现的?孟建熠:你看到我刚才在发布 C950 的时候,我们是通用性能非常好。那通用性能就是我们用 SPECint 的这些来衡量。但是 RISC-V 不止于这个,所以我刚才在讲说其实我们在实践的过程中,我们已经在做扩展,已经在推动 RISC-V 到底它性能能到什么样的程度。刚才我给了几个例子,通用这块除了 SPECint 的之外我又加了几个,是在我们云计算典型场景里面,包括数据库,包括另外三个 benchmark,这个水平我们今天已经到达了通用领域今天大家可以看得见、摸得着去跑的最高水平了,在第一阵营。在这个基础上我还给了另外一张图,在存储和网络上面我们加了指令集,我们加了指令优化了结构之后,再提升 30%。这就是在做定制化。这些指令今天都是我们还在推到的标准的过程中,未来我们也愿意让它去做标准,标准化之后又变成了未来可能通用的一个东西了。所以,今天来看,我觉得我们要给大家呈现出来的是说,我们达摩院已经在基于 RISC-V 可以做出比通用产品更好的某个细分市场的产品,这是我们今天在的事儿。但我们也希望说,把这个能力给大家,让大家能够在这个上面做,你也做出更有竞争力的产品,这就是回答 RISC-V 跟前面这些有不一样的点,我们用实际行动在做。姜涛:我大概说一下电源目前的情况。这个当然不光上海南芯了,我们是其中的众多参与者。目前来说,除了在消费类上,特别是手机类,除了少数厂商自己直接做,手机端的不管是屏幕的电源芯片,甚至里面内存的一些电源芯片,我们都有介入的。我们现在做的最复杂的一些 Pmic 芯片,真的是很多路的 LDO、很多路的 DC-DC,有 16 路加上 32 路,这种非常非常复杂。所以我刚才也提了,我们在车载上 OPC 上也会有一些充电芯片,那个其实也是非常复杂的,那个是一个多路,没有一个内核的支持。如果没有 RISC-V 内核对我们开源的支持,我们其实是做不到的,或者需要很多年时间。现在南芯自己在几个大类,在服务端的 DrMOS,甚至我们在自研一些 GaN,也会集成到 IC 里面去,这些芯片来讲,至少 GaN 这个概念也是目前我们国内几家友商在干的,境外还没有相对的供应商在做这个事情。为什么大头还是国内?因为电源的品类太多了,从单一的电源品类、复杂的电源品类,Pmic 品类,它的应用场景也非常多,需要我们一个个去攻,一个个去啃。全天候科技:刚才提到碎片化和统一的问题,统一了以后就没有生命力,然后我们定制化又很有创造力,如何去把握这个度?LuDai:我认为 RISC-V 最大的优势在于,它虽然是一套标准,但又允许非常灵活的定制。各家公司在定制时可以根据各自需求,走不同的技术路径。RISC-V 的体系里本身就分为 “必选扩展” 和 “可选扩展”。你在做可选扩展的时候,其实做的是一套还没有被正式批准的扩展;而除此之外,还有第三层,就是企业完全自主做的 “自定义扩展”。这些扩展最终会不会变成标准,其实取决于市场采用情况。如果客户用得多,大家都认为它有价值,它就可能被升级成官方标准。所以,有人担心:一旦这些东西被纳入标准体系,会不会导致创新减少?但事实上恰好相反——RISC-V 的标准本身就是从定制化演化而来的。如果某些方向已经形成行业共识,就能直接纳入主线标准;如果暂时没有共识,这个方向的技术还在快速迭代,就允许出现不同的做法。比如我们现在做的矩阵扩展,市场上也有其他路线,最终会由市场来决定哪种方式更被接受。因此,我完全不认为标准化会阻碍创新。相反,这种在开放体系里不断通过市场筛选来迭代标准的能力,目前也只有 RISC-V 能做到。孟建熠:标准并不会停滞,它是在不断随着市场验证而演进的,最终会吸纳那些真正被产业接受的方案,进入主线。因此,RISC-V 会变得越来越强大,而这种动态演进本身就是一种创新。另一层创新体现在:RISC-V 要求大家必须遵循基础标准,但在标准之外的部分,每家公司都可以自由发挥。所以在当下,我们要把标准部分的 IP 打磨得足够好——让操作系统能跑得顺畅,让基础软件库稳定可靠。在这之上我们再把空间完全开放给用户,而不是要求用户把整个内核从头推翻再重写一遍,那样不仅代价高,也会失去生态支持。我们认为真正的路径是:生态所要求的部分必须遵循标准,而在标准之上的部分,正是 RISC-V 给行业留下的创新自由度。未来当某些创新形成行业共识,它们又有可能变成新的标准,于是系统再一次演进。这样循环下去,RISC-V 形成的是一个持续、自洽、充满创新活力的体系。在我看来,这是一个统一而开放的创新过程。全天候科技:全志作为玄铁的下游合作伙伴,为什么选玄铁?黄少锐:这个问题我是这么理解的,最主要的原因是我们看到了玄铁在 RISC-V 这个方向长期持续的投入。因为从我们做终端的 SOC 公司来看的话,看到的远远不仅说只是 IP 这一层,因为我们要把 RISC-V 玩起来,兜起来,除了 IP 还有它的软件、工具链,还有包括它的整个生态,其实后面的这一坨是需要非常非常大的投入的。我们这么多年合作下来,我们看到整个玄铁团队在这个方向的投入是非常持续跟坚决的。第二点是因为全志的产品现在非常多,我们涉及到各种各样的应用,我们有需要一些比较小的或者说又有一些场景又需要比较大的,它的应用场景非常大。整个玄铁的产品系列里面,又能够跟全志产品的矩阵比较 match,我们能够找到一个比较好的切入点,这是我们选择玄铁的另外一个重要原因。全天候科技:那选择玄铁最大的收益是什么?黄少锐:全志的产品线有 6 条,这 6 条产品线里面现在有 2 条产品主要是用 RISC-V 的 IP 来做,这几条产品线,我们用了玄铁的 IP 之后,一个是我们有一些像特制的需求,可以跟玄铁这边很好的互动,包括结合我们场景的一些需求,最后我们把它变到我们的实现方案里面去。当然这些最终又体现到除了 IP 本身这些能力,还有整个 IP 交付的一个架构的实现能力。其实这一块也是非常重要的,它可以是一个比较标准化的东西,但是实现的东西又是另外一个方面。经过这种结合,我们有些场景的痛点能够在玄铁的 IP 比较快速的去实现。姜涛:为什么我们首先选择 RISC-V,我们觉得对于南芯这样一家新公司来说,它是弯道超车的一个机会。当然 RISC-V 来讲,对于做内核来讲,我们觉得它是一个青少年,我觉得算个少年,青年还算不上。我觉得这个少年就需要用户方和开发方多做一些合作,共同扶持它往前走,这是我们选 RISC-V 的原因。另外一个我们为什么选择达摩院做合作?一个是看到他的投入,一个他是头部,再加上他们离我们也很近。我们做这个决定回过头来看,到现在这个点上,帮我们开拓了很多客户,不管是我刚才说的出货量,还是我们拓展的一些头部客户,从结果来说,对我们的帮助也是很大的,证明我们当初的选择其实是对的。收益方面就是产品、客户,还有成本低。成本肯定是非常非常有竞争力的,在国内非常卷,不管买什么,先问你这个技术大概多少钱。价格我觉得和去卷是不冲突的,然后定制化也不冲突的,我是希望能够在通用这个市场,做一些附加值更高的东西,因为 RISC-V 它的模块化这个优势对我们来讲是非常灵活的,所以成本低。全天候科技:这波芯片的推出是否跟 openclaw 强相关?孟建熠:应该说 AI 这个浪潮对大家都是公平的,倒不一定完全是一定今天我们两款产品马上可以推动它。我倒觉得是说,今天我们这些产品肯定毫无疑问是针对这个事情去做的,但我们不是针对龙虾,龙虾因为是一个现象,明天可能变犀牛了,或者后天又变别的了,我觉得都会变。但是,有一个点是我们坚定看好的,我们认为 Agentic AI 肯定是会往前走的。所以,这个情况下就要求,一是 CPU 要做强,二是 CPU 和 GPU 到底应该怎么去配合,未来到底 AI 应该跑在什么上面,如何做整个系统的优化,这就变成了一个今天我们重新要去回答的问题。因为原来你就不要回答了,以 GPU 为主,别人都不要讲了,几乎都已经没了。今天这个趋势发生了变化,又回来了,那我个人是坚定信心一定会回来的,为什么呢?因为这个世界我们有大量的交互,是需要通用计算去做的,而不是只有一个 AI 加速计算就可以了。加速计算就是专门特定任务它做得非常好的,但是通用计算还是要回来的。所以,今天通用计算的瓶颈一定是被看到的,核心就是大家未来怎么做。所以,我觉得不仅是一个龙虾现象,但我觉得大方向一定是这个方向去走的。大家可以想象,今天真的有非常好的 AI 来支撑你的这个工作,你回去的时候,这个文章都已经写好了,那多好的一个事情,肯定大家喜欢。