DeepSeek作為人工智能領(lǐng)域的一項(xiàng)重要?jiǎng)?chuàng)新成果，以其卓越的算法優(yōu)化和技術(shù)創(chuàng)新，為國產(chǎn)芯片產(chǎn)業(yè)帶來新的發(fā)展機(jī)遇。特別是RISC-V這一開源指令集架構(gòu)，近年來在推廣與應(yīng)用上展現(xiàn)出了巨大的潛力。日前，阿里達(dá)摩院宣布，玄鐵最高性能處理器C930即將在3月開啟交付。這是阿里達(dá)摩院旗下玄鐵團(tuán)隊(duì)基于RISC-V架構(gòu)開發(fā)的首款服務(wù)器級CPU，顯示出在DeepSeek的推動下，人工智能與半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)加速融合發(fā)展的巨大潛力。

DeepSeek為國產(chǎn)芯片帶來新機(jī)遇

DeepSeek熱潮持續(xù)不斷。在芯片領(lǐng)域，DeepSeek帶來的最大變革就在于，憑借在稀疏計(jì)算、量化技術(shù)等前沿領(lǐng)域的突破，實(shí)現(xiàn)了算力需求的大幅降低，同時(shí)保持了高性能的運(yùn)算表現(xiàn)。這一特性對于成本敏感的應(yīng)用場景，如邊緣計(jì)算領(lǐng)域以及中小企業(yè)的日常應(yīng)用，具有革命性的意義。

此外，開源大模型的單機(jī)部署成為可能，也進(jìn)一步推動了實(shí)用的落地。DeepSeek的輕量化模型將推動更多應(yīng)用向邊緣端轉(zhuǎn)移，使AI芯片迎來了更為廣闊的發(fā)展空間。一些AI專用芯片的能效比以及在特定任務(wù)處理方面更具優(yōu)勢，它們的加入加速了芯片市場的多元化競爭進(jìn)程，打破了高端GPU曾經(jīng)一統(tǒng)天下的局面。

對于國產(chǎn)芯片而言，DeepSeek的崛起無疑也提供了新的發(fā)展路徑。正如阿里巴巴達(dá)摩院資深技術(shù)專家李春強(qiáng)在接受媒體采訪時(shí)所表示，DeepSeek的創(chuàng)新給我們帶來很大的啟發(fā)和促進(jìn)。其通過MOE等技術(shù)，把激活參數(shù)比大幅下降，使得在同等效果下，對算力的需求有了明顯的降低。這樣一個(gè)下降將使芯片的開發(fā)在計(jì)算能力，存儲容量，以及芯片之間互聯(lián)、存儲帶寬等方面都出現(xiàn)新的平衡點(diǎn)。

RISC-V在國內(nèi)取得長足進(jìn)步

RISC-V取得長足進(jìn)步是我國芯片領(lǐng)域的一個(gè)重要發(fā)展趨勢。作為一種開源指令集架構(gòu)，RISC-V具備靈活、開放、可擴(kuò)展等特性，逐漸成為近年來全球半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的新寵。根據(jù)市場研究機(jī)構(gòu)Gartner的報(bào)告，RISC-V架構(gòu)的處理器在未來五年內(nèi)將保持高速增長。

在中國，RISC-V架構(gòu)芯片的創(chuàng)新尤為活躍，出貨量迅速增長。2023年中國RISC-V芯片市場規(guī)模已達(dá)17億美元，預(yù)計(jì)到2030年將達(dá)250億美元，年復(fù)合增長率高達(dá)47.9%。2019年玄鐵910發(fā)布，為RISC-V針對高性能計(jì)算開發(fā)做出有益的嘗試。玄鐵最高性能處理器C930的交付，進(jìn)一步加速了RISC-V在各個(gè)高端領(lǐng)域的滲透。

中國擁有巨大的市場、專業(yè)的工程師團(tuán)隊(duì)和豐富的應(yīng)用場景，為RISC-V的發(fā)展提供了得天獨(dú)厚的優(yōu)勢。此外，中國在市場應(yīng)用中展現(xiàn)出的多樣性和復(fù)雜性，也為RISC-V架構(gòu)提供了豐富的實(shí)踐場景和測試環(huán)境，有助于加速技術(shù)的成熟和完善，推動RISC-V架構(gòu)在更多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破和應(yīng)用拓展。

打造RISC-V標(biāo)桿產(chǎn)品是關(guān)鍵

達(dá)摩院首席科學(xué)家、知合計(jì)算CEO孟建熠在2025玄鐵RISC-V生態(tài)大會上演講時(shí)表示，從趨勢上看，大模型對芯片領(lǐng)域的影響主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面，一是從算力瓶頸變?yōu)榇鎯Φ膸捄腿萘科款i，容量瓶頸正在成為全量大模型最關(guān)鍵的因素；二是降低了對計(jì)算資源的需求，讓幾T、幾十T和幾百T的算力成為可能；三是實(shí)現(xiàn)單機(jī)部署可能，能夠讓開源模型被更多私有數(shù)據(jù)優(yōu)化，形成私有解決方案；四是支持邊緣設(shè)備，使高性能AI應(yīng)用能夠在邊緣設(shè)備上順利運(yùn)行。

這些模型的持續(xù)創(chuàng)新對所有架構(gòu)都是發(fā)展的機(jī)會。但是RISC-V具有開源與開放架構(gòu)。更容易實(shí)現(xiàn)軟硬件的協(xié)同設(shè)計(jì)，具有更優(yōu)的能效比和不斷成熟的生態(tài)。因此，以RISC-V為基礎(chǔ)構(gòu)建處理芯片將是未來的主流。

孟建熠也強(qiáng)調(diào)，從RISC-V的成長路徑上看，打造標(biāo)桿產(chǎn)品是成功的關(guān)鍵之一。2019年，阿里達(dá)摩院即發(fā)布了玄鐵910。2022年發(fā)布基于玄鐵910的4核產(chǎn)品，性能達(dá)到6DIMPS/MHz，優(yōu)于Arm Cortex-A73，并超越當(dāng)時(shí)業(yè)內(nèi)已發(fā)布的其他亂序RISC-V處理器。2023年發(fā)布的嘉楠K230采用玄鐵908，也推動了RISC-V軟硬件生態(tài)的發(fā)展。本次最新推出的玄鐵最高性能處理器C930將進(jìn)一步鞏固RISC-V高性能計(jì)算中的地位。

在國際上，近年來也開發(fā)出許多RISC-V的標(biāo)桿產(chǎn)品，如Tenstorrent公司最新的RISC-V核“Ascalon”采用了CPU中少見的8-Wide指令集解碼器設(shè)計(jì)；VENTANA公司最新的CPU產(chǎn)品VEYRON V2，性能超過Arm Neoverse V2。

進(jìn)一步加強(qiáng)生態(tài)與標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)

無論是消費(fèi)電子、通信設(shè)備、工業(yè)控制還是物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域，都展現(xiàn)出對RISC-V架構(gòu)技術(shù)的強(qiáng)烈需求和旺盛活力。各大業(yè)界公司也在積極開發(fā)下一代RISC-V的標(biāo)桿產(chǎn)品。孟建熠表示，未來的機(jī)遇在于，如何在DeepSeek推動下，在推理與新的模型架構(gòu)上做出更好的性價(jià)比產(chǎn)品。

李春強(qiáng)則強(qiáng)調(diào)，對于RISC-V來說，它本身就是開源、開放、可拓展的。尤其是最近RISC-V在AI方向上，進(jìn)行了大量創(chuàng)新包括在Vector、Matrix等方面。未來進(jìn)行多線程多核、重核等方向的開發(fā)，采用RISC-V將存在很多很好的契合點(diǎn)。

國內(nèi)企業(yè)應(yīng)該抓住DeepSeek等大模型帶來的發(fā)展機(jī)會，大力推進(jìn)RISC-V在軟硬件以及生態(tài)上的發(fā)展。“近年來，RISC-V的生態(tài)建設(shè)已經(jīng)有了長足進(jìn)步，更多的生態(tài)與企業(yè)、機(jī)構(gòu)都參與進(jìn)來，包括達(dá)摩院、知合等都在積極進(jìn)行AI相關(guān)的軟硬件開發(fā)，并牽頭在RISC-V工委會當(dāng)中推動AI硬件指令集的定義以及上層軟件棧、軟件框架的設(shè)計(jì)，使得AI開發(fā)者在做算子的開發(fā)以及上層應(yīng)用框架定義、設(shè)計(jì)的時(shí)候，能夠有一個(gè)統(tǒng)一的軟件生態(tài)?！崩畲簭?qiáng)表示。

此外，標(biāo)準(zhǔn)的建設(shè)也是RISC-V下階段發(fā)展的重中之重。這些年來，RISC-V國際基金會的Profile Standard不斷發(fā)展和完善，從RVA20到RVA23逐步擴(kuò)展了RISC-V架構(gòu)的應(yīng)用領(lǐng)域和性能水平。這些Profile不僅為RISC-V處理器的設(shè)計(jì)提供了標(biāo)準(zhǔn)化的指導(dǎo)，還促進(jìn)了RISC-V生態(tài)系統(tǒng)的繁榮和發(fā)展。隨著RISC-V技術(shù)的不斷成熟和應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展，未來還將有更多的Profile Standard發(fā)布，以滿足不同應(yīng)用場景的需求。

孟建熠指出，國際上在指令集架構(gòu)上的貢獻(xiàn)明顯高于國內(nèi)，國內(nèi)力量的參與度不夠。目前國內(nèi)雖然已經(jīng)建立多個(gè)組織，都在進(jìn)行相關(guān)的指令集的制定工作，但需要聯(lián)合起來，統(tǒng)一到一個(gè)平臺工作。從技術(shù)路線上要考慮相對集中，可以以AI為目標(biāo)先做一套國內(nèi)制定標(biāo)準(zhǔn)的嘗試。計(jì)算原理是相類似的，所以CPU、GPGPU、TPU在擴(kuò)展上要形成一定的梯度，不能把指令集做成很多套并行大而全的擴(kuò)展，這樣生態(tài)無法形成。