AI催生的计算需求让RISC-V架构迎来全新发展机遇。10月19日，第六届RISC-V中国峰会在深圳会展中心（福田）开幕。
业内普遍将2026年视为RISC-V从技术验证走向规模化商用的分水岭：产品落地提速、生态适配完善、政策推力加码，三重力量交汇之下，RISC-V架构正从嵌入式、物联网向高性能计算、数据中心、汽车电子等高价值领域蔓延。
AI算力需求爆发，RISC-V从备选走向必选
RISC-V架构作为全球三大指令集架构之一，相当于CPU的通用语言规范，又被称为CPU 的“字典”，具备开源开放、设计灵活、低功耗等优势，为全球芯片产业带来了架构平权的曙光。
随着大模型、智能体、具身智能的快速普及，算力需求呈现多元化、分层化特征，从端侧边缘设备、机器人终端到数据中心，不同场景对算力提出差异化诉求，RISC-V迎来前所未有的发展机遇。
谈及AI时代的RISC-V发展机遇，图灵奖得主、RISC-V国际开源实验室主任大卫·帕特森给出的判断是，AI时代指令集依然重要，RISC-V在AI时代能真正得到回报，是具备商业可行的指令集。“在训练与推理之间，推理市场规模更大，预计未来十年还将再增长10倍，RISC-V应把目标锁定在AI推理。”大卫·帕特森强调，面对推理这一巨大增长市场，应打造完整AI软件栈，并利用AI缩短RISC-V硬件开发时间和成本。
峰会现场，RISC-V国际基金会理事长戴路表示，RISC-V已经从实验室的技术构想，演变为覆盖物联网、工业、汽车、高性能计算的通用技术底座。开放是RISC-V的核心内核，打破传统授权壁垒，让全球不同规模的企业、科研机构均可参与架构创新，释放产业创造力。
在与会嘉宾看来，RISC-V在AI时代的机遇并非停留在概念层，而是在产业生态合作的进程中加速发展，但挑战同样明显，包括兼容难题、生态成熟度、软件调优、工具链完善等，仍需要全球社区共同开源协作。
兼容方面，RISC-V模块化特性带来灵活定制优势，但不同厂商自定义扩展、硬件实现差异，带来兼容性难题。阿里达摩院首席科学家孟建熠在演讲中提到，现阶段属于阶段性碎片化，需要依靠RVA23、服务器平台规范、MCU配置文件等统一标准，推动产业收敛，减少软件适配负担。其次，软件生态仍是最大短板，面向AI推理、数据库、中间件、商业应用的深度性能调优工作繁重，需要芯片、工具链、基础软件厂商深度协同调优。
中国力量崛起，围绕高价值场景做软硬协同
“中国芯片设计行业保持近30%的增速，开放的RISC-V应用场景已超过300个，未来RISC-V产业发展仍有很大增长空间；今年国内有20多项规范正在推进，表明物联网侧和控制类生态不断成熟，为国内企业向全球作出更多贡献奠定了产业基础。”中国电子工业标准化技术协会RISC-V工作委员会执行秘书长周萌在现场表示。
广东省半导体及集成电路产业发展咨询委员会专家容志诚的观察则把视角拉向全球：从2011年伯克利第一颗RISC-V芯片Raven 1，到2026年全球已涌现数十个CPU设计IP，中美各有超过20家公司在开发下一代产品，数量远超x86、Arm赛道。在他看来，不同领域通吃的"全能芯片"很难存在，未来需要一个底层平台——这意味着，AI时代的算力竞争，归根到底是CPU原创核心能力的竞争。
在这样的机遇下，中国厂商的创新路径也愈发清晰，围绕各类高价值场景做软硬协同，覆盖AI推理服务器、具身智能、自动驾驶、人机交互等场景。
现场，阿里达摩院首席科学家孟建熠发布了车规增强处理器玄铁E908A，成为首款同时达到ASIL-B和ASIL-D标准的RISC-V CPU IP，为安全岛、域控、车载网关等场景提供安全可靠的实时计算底座。达摩院还首次发布了自动驾驶和具身智能产品路线图，下一代C950A目标性能将达到现有RISC-V车规产品的5倍。
奕斯伟计算高级副总裁、首席技术官何宁则展示了RISC-V在智能系统的落地应用。何宁表示，公司围绕智能感知、人机交互、智慧连接等多个方向，用RISC-V架构连接从感知到行动的每个节点，面向数字基础设施，公司以RISC-V为核心计算底座，纵向推进软硬协同全栈优化，横向实现全场景闭环，并通过RISAA等开放平台共建生态。
蓝芯算力CTO贾新霞把RISC-V的竞争拉到AI推理服务器这一更硬核的领域。贾新霞表示，从分离式架构到智通融合，从单芯片到全栈产品矩阵，从技术突破到行业落地，蓝芯算力致力于以开源RISC-V架构，重新定义AI推理的算力底座。
生态的完善，最终要在数据库、机器人等硬场景中检验。现场，在今年刚把搭载自研K3芯片的人形机器人送进马拉松场景的进迭时空，正式发布首颗完整符合RISC-V服务器级规范的计算芯片V100。进迭时空创始人兼CEO陈志坚表示，RISC-V是未来的终局，公司按照每年推出新一代芯片的节奏，推动RISC-V算力的前进，坚持做各个芯片平台的软件优化和开发者运营。
零次方机器人联合创始人兼CTO程颐则从具身智能视角给出另一端的RISC-V需求印证。程颐表示，具身智能在端侧需要多种计算节奏协同，同时拉动推理、通信和控制芯片需求，RISC-V可出现在这条链的多个位置，看好RISC-V先在通信和执行节点扩大采用，再逐步扩展，而RISC-V开放生态有机会共同定义接口，并通过持续迭代与验证体系形成规模效应。
广瑞网提示：文章来自网络，不代表本站观点。
