在人工智能技术飞速发展的今天，算力需求呈现爆发式增长，而传统计算架构的局限性日益凸显。RISC-V作为新兴的开源指令集架构，凭借其独特的优势，正在成为AI时代数字基础设施的“天选之子”。
日前，据路透社与财新最新消息称，中国计划发布政策指导以鼓励在全国范围内使用开源RISC-V芯片。
该政策由国家互联网信息办公室、工信部等八个部门联合起草，预计最快可能在本月发布。RISC-V技术允许任何个人或组织自由使用、修改和扩展，无需支付专利费用，这使得它成为一种极具吸引力的选择，尤其是在当前中美技术竞争加剧的背景下。
01
开源基因
自主可控的底层突破
RISC-V作为首个开源指令集架构（ISA），以“硬件领域的Linux”之姿，打破了x86和ARM的长期垄断格局。其完全免费开放的特性大幅降低了芯片设计的门槛，使中小企业和初创公司能够参与高性能处理器开发。这种开放性不仅加速了技术迭代，更推动了全球协作生态的形成。
在2024年RISC-V国际基金会批准的25项标准中，超过半数聚焦于AI和高性能计算（HPC），展现了开源社区对技术趋势的快速响应能力。
在AI时代，算法的多样性和硬件需求的碎片化使得传统封闭架构难以适应快速变化的市场。RISC-V的模块化指令集允许开发者根据特定场景裁剪功能，例如通过自定义指令优化神经网络推理效率，或通过向量扩展（V-extension）提升并行计算能力。这种灵活性为AI芯片的定制化提供了底层支撑，使其成为边缘计算、物联网设备等低功耗场景的优选架构。
02
模块化设计
AI算力的“积木式”创新
RISC-V的模块化特性是其与AI深度融合的核心竞争力。开发者可将不同功能模块（如AI加速单元、安全协处理器）集成于同一芯片，形成面向垂直领域的专用计算架构（DSA）。
结合Chiplet技术，RISC-V能够将计算、存储和通信单元以“搭积木”方式组合，既降低开发成本，又实现能效比的最大化。
在算力需求爆炸的AI领域，这种设计哲学尤其关键。大模型训练虽仍需依赖GPU集群，但推理端的多样化场景（如自动驾驶实时决策、智能家居语音识别）更需兼顾算力与能效。
RISC-V通过精简指令集和可扩展接口，支持从微控制器到多核处理器的平滑升级，完美适配边缘AI设备的异构计算需求。数据显示，2022年时RISC-V芯片出货量已突破130亿颗，仅用12年就走完了传统架构30年的发展历程。
03
生态裂变
从技术孤岛到全球协作网络
RISC-V的崛起不仅是技术突破，更是生态共建的典范。中国科技企业在这一进程中扮演了关键角色：阿里巴巴达摩院推出的玄铁系列处理器，通过集成Hypervisor虚拟化、AI框架和高性能算子库，构建了覆盖云端到终端的全栈式解决方案；奕斯伟计算等企业则基于RISC-V开发出AI PC芯片，推动端侧推理应用落地。
这让RISC-V 的生态扩张呈现 “双螺旋” 结构：一方面，中国企业正成为关键推动者。截至 2024 年，全球 170 亿颗 RISC-V 处理器中，中国贡献占比达 58%，涵盖智能家居、工业机器人等 20 余个领域；另一方面，RISC-V 国际基金会吸纳了谷歌、高通等科技巨头，其批准的 HPC（高性能计算）扩展标准已应用于超算领域。这种全球化协作机制，使 RISC-V 在 AI 训练芯片领域快速缩小与 GPU 的差距，清华大学研发的 “天机” AI 芯片采用 RISC-V + 存算一体架构，算力密度达到英伟达 A100 的 80%，而能效比提升 2.3 倍。
此外，行业联盟的合力同样显著。2025中国RISC-V生态大会上，“RISC-V+AI”成为核心议题，产业界正通过统一标准、共享工具链和开源IP核，加速技术商业化。这种协同效应让RISC-V在智能汽车、工业自动化等新兴领域快速渗透。例如，AI推理任务与CPU的紧密协作模式，使得RISC-V既能处理通用计算负载，又能通过API调用高效调度AI加速器资源。
04
写在最后
重构计算秩序的新引擎
RISC-V的崛起，本质上是AI时代对计算架构的一次自然选择。其开源基因、技术特性和生态活力，使之成为打破传统垄断、推动普惠算力的关键力量。随着政策红利释放、技术迭代加速，RISC-V或将与X86、ARM形成三足鼎立之势，成为数字基础设施的“水和电”。
这场架构革命不仅关乎技术路径，更是一场全球科技话语权的重新分配——而中国，正站在浪潮之巅。
