国内第一款服务器级CPU问世，阿里玄铁开源RISC-V架构芯片将加速AGI目标｜钛媒体AGI

（图片来源：钛媒体AGI编辑林志佳拍摄）

随着今年2月DeepSeek爆火，AI芯片行业迎来新机遇，而阿里也在加速提升 AI 算力技术能力。

钛媒体AGI获悉，2月28日，阿里巴巴达摩院旗下品牌玄铁（XuanTie）宣布其基于开源RISC-V架构首款服务器级中央处理器（CPU）IP核——玄铁C930，预计将于本月（3月）开始交付。

同时，达摩院披露C908X、R908A、XL200等玄铁处理器家族，其芯片成品将应用于AI加速、车载、高速互联等方向，以及达摩院基于三套主流操作系统（Linux、Android、RTOS）推出三套玄铁SDK软件开发套件。

事实上，今年2月，阿里巴巴集团CEO吴泳铭宣布，未来三年，阿里巴巴将投入超过3800亿元，用于建设云和AI硬件基础设施，总额超过去十年总和。“阿里集团AI战略的首要目标是实现AGI（通用人工智能），AGI的定义是AI能完成80%以上的人类能力。所以如果AGI成真，AI 产业可能成为全球最大的产业。”

作为阿里集团内部唯一基于RISC-V的自研芯片业务，也是阿里达摩院唯一盈利业务，玄铁将锚定与阿里AGI目标一致的高性能、AI两大方向，目前玄铁团队推动了超过30%的RISC-V高性能处理器落地应用，加速RISC-V在各个领域渗透。

会后，阿里云无影事业部总裁张献涛对钛媒体AGI表示，ARM架构用了十年时间把服务器软件生态一步步做起来，而阿里基于ARM架构打造的倚天710的计算能力行业领先水平，以此来看RISC-V产业，

“我觉得经过5-8年的发展，未来在服务器里面的大规模应用应该是不成问题的。很多公司对它的期待很高，一定会加速进程往前发展的。”张献涛表示，RISC-V架构从低功耗IoT终端大规模应用到数据中心，大概5-8年内就能实现。

中国工程院院士倪光南在2025玄铁RISC-V生态大会上表示，RISC-V作为开源、开放的硬件架构，正成为全球芯片产业变革的新引擎，而中国在这一领域的贡献尤为突出。开源正在中国蓬勃发展，并成为引领技术创新的强大动能，以DeepSeek为代表的开源大模型改变了全球AI产业的竞争格局。实践表明，开源不仅实现了全球资源的共享与优化，也加速了技术的持续演进。

中国工程院院士倪光南在2025玄铁RISC-V生态大会上表示，RISC-V作为开源、开放的硬件架构，正成为全球芯片产业变革的新引擎，而中国在这一领域的贡献尤为突出。开源正在中国蓬勃发展，并成为引领技术创新的强大动能，以DeepSeek为代表的开源大模型改变了全球AI产业的竞争格局。实践表明，开源不仅实现了全球资源的共享与优化，也加速了技术的持续演进。

6700亿规模的开源新赛道将爆发

RISC-V是一种开放的指令集架构（ISA），由加州大学伯克利分校的研究团队于2010年首次发布。当前，RISC-V基金会拥有来自全球52个国家的4120多名成员，包括谷歌、英伟达、英特尔、阿里等企业都是其重要成员，并有80多个技术工作组推动RISC-V标准、软件、工具等。

实际上，目前正广泛应用的指令集架构ARM和最新的RISC-V，都源自1980年代的精简指令计算机RISC。区别在于，ARM是一种封闭的指令集架构，应用ARM架构的厂商只能根据自身需求调整产品频率和功耗，不得改变原有设计。同时，ARM CPU 指令数目复杂、版本众多，且彼此之间既不兼容，也不支持模块化，并且存在着高昂的专利和架构授权问题。

不同于存在授权限制的x86和ARM架构，RISC-V具有精简、开源等特性，可开发更适应特定需求的独特芯片，并打破了x86、ARM架构高价授权费、定制化困难的惯例。

作为一个开源标准，RISC-V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，其设计目标是提供一个简单、可扩展且灵活的指令集，同时模块化使得用户可以根据需求自由定制不同的指令子集，适用于从嵌入式微控制器，到高性能计算在内的广泛应用领域。

RISC-V市场规模在逐年增长。早在2022年，全球RISC-V芯片已累计出货量超100亿颗，其中一半来自中国。

中国科学院计算技术研究所副所长包云岗透露，到2030年，全球RISC-V芯片市场规模将达到927亿美元（约合6752.08亿元人民币），年均复合增长率为47.4%。

RISC-V基金会首席执行官Calista Redmond于去年底表示，目前有超过20亿个SoC正在使用RISC-V架构内核，到2031年，采用RISC-V内核的SoC数量将激增至200亿个。

目前RISC-V产业主要分为两派：一种是利用RISC-V架构销售IP核；另一种是通过RISC-V架构设计出芯片产品，并流片、量产和销售，或者使用其他RISC-V IP核量产芯片或终端产品。

事实上，英伟达（NVIDIA）也在使用RISC-V技术。去年RISC-V北美峰会上，英伟达多媒体架构副总裁Frans Sijstermans透露，十年前英伟达将Falcon微处理器（用作GPU产品的逻辑控制器）改为RISC-V架构，而目前每个英伟达芯片组包含10-40个RISC-V核心IP，具体取决于配置。2024年，英伟达出货超过10亿台RISC-V处理器。

作为国内重要的科技互联网企业，也是较早布局开源RISC-V架构和芯片半导体领域的公司，阿里巴巴于6年多之前启动了自研芯片项目。

2018年云栖大会上，阿里巴巴集团合伙人、时任阿里CTO、阿里达摩院院长张建锋宣布合并中天微，搭建玄铁团队。

2019年7月，玄铁发布首款RISC-V处理器C910，随后2021年开源玄铁E902、E906、C906和C910和全栈软件工具等，开源无剑100。

2022年8月，阿里发布首个高性能RISC-V芯片设计平台“无剑600”、SoC芯片“曳影1520”，随后还公布C920及更先进的RISC-V IP和软件等。如今，玄铁RISC-V属于阿里达摩院旗下品牌，由张建锋带领团队。

截至目前，玄铁已陆续推出系列处理器IP和芯片，可满足高、中、低全系列性能需求，覆盖包括智能终端、网络通讯、AI智算、服务器以及周边等多个场景。其中，玄铁提供C系列（计算）、R系列（可靠实时）、E系列（嵌入式）、XT-Link网络系列的RISC-V IP核销售和服务解决方案。

据悉，全新C930的通用算力性能达到SPECint2006基准测试15/GHz，面向服务器级高性能应用场景。同时，C930搭载512 bits RVV1.0和8 TOPS Matrix双引擎，将通用高性能算力与AI算力原生结合，并开放DSA扩展接口以支持更多特性要求。

而达摩院玄铁处理器家族新成员当中，C908X定位为玄铁首款AI专用处理器，支持4096 bits超长数据位宽RVV1.0矢量扩展；R908A面向车规级芯片的高可靠需求；XL200则将提供更大规模、更高性能的多簇一致性互联。

此外，会上达摩院还官宣一批“无剑联盟”新成员，包括EDA巨头Cadence（楷登电子）、西门子EDA加入，加上此前Synopsys的加入，使得阿里齐聚了“EDA三巨头”，值得关注。

去年张建锋表示，“随着新型算力需求激增，RISC-V即将进入应用爆发期。”

“RISC-V正是AI时代所需要的开源架构，引领我们走上一条开放的AI革命之路。”瑞士苏黎世联邦理工学院教授Luca Benini认为，市场应该加速拥抱RISC-V架构，而他带领团队基于玄铁C910等处理器，打造开源AI软硬件平台、提升AI计算效率。

据预测，RISC-V芯片未来在消费级 PC、自动驾驶、网络通讯、工业控制、智能设备以及高性能服务器等领域的市场占有率将超过25%，成为全球半导体产业不可忽视的力量。

市场仍处于早期，RISC-V高性能AI芯片“缺一个标杆”

2月28日，阿里巴巴达摩院资深技术专家李春强对钛媒体AGI表示：

“我们还没有看到RISC-V架构在上面有更多的（AI性能释放），其实就是缺一个‘标杆’，包括像芯片层面上也好，整机层面也好，只要有标杆出来，马上就可以应用高性能以及 AI，从而让RISC-V芯片性能能够和x86或ARM能够竞争，最起码有同样的水平，否则人家怎样用你的这个产品呢？”

随后，钛媒体AGI继续问：“玄铁想做标杆吗？”

李春强直言，“玄铁C930肯定是往这个方向走的。”

这段对话凸显出高性能是 RISC-V 架构目前必须突破的挑战。

从嵌入式领域到高性能（HPC）AI 开发，尽管 RISC-V 架构具有开源特性，其参与者也在竭力解决标准化和工具统一的问题，但由于RISC-V生态仍处于发展早期，碎片化问题愈发突出。同时，RISC-V需要先进工艺，因此技术和生态体系的构建较为缓慢，引发市场竞争，目前整个行业仍缺少像DeepSeek、ChatGPT这类标志性技术。

包云岗指出，RISC-V开发的软硬件工具箱还不够丰富，跟x86和ARM架构相比还有很大差距。此外，RISC-V芯片设计、验证、解决方案、技术支持等各个层次的人才也面临短缺。为了建立行业信心，打造RISC-V标杆产品案例，将是RISC-V生态成长的关键。

不过，RISC-V如今非常确定的是：RISC-V参与者会越来越多，而且，整个技术方向需要往基于RISC-V的高性能计算发展。

包云岗在2月28日晚表示，AI、 智能驾驶汽车领域将成为RISC-V新兴应用场景，具有巨大的潜力。

“随着大模型的兴起，AI推理产生的算力需求将会数量级增长。特别是近期各行各业都在本地化部署DeepSeek，在全国产生了巨大的算力需求。AI推理的算力需求呈现两个特征：1、与CPU紧密协作。AI推理将会成为未来各种业务中不可或缺的环节，但业务主程序仍运行在CPU上——通过API调用将AI推理请求卸载到AI加速器，得到推理结果后再由CPU返回给用户。2、呈现多样化需求。不同场景产生不同的算力需求，相应的资源约束也不同。比如云端推理算力要考虑满血版大模型的高效部署，端侧应用场景则往往会部署不同容量的裁剪版。因此，AI加速器需要考虑与CPU的协同设计，需要能根据不同需求实现高效定制。RISC-V的灵活性优势若能被充分发挥，有望成为AI推理算力的最好搭档，RISC-V+AI将成为未来新组合。”包云岗写道。

要知道，目前Arm公司卖的最多的是CPU IP核，该公司希望作为英伟达3万亿市值的“竞争对手”。尽管向英伟达授权设计仅占Arm业务的一小部分，但该公司对英伟达可能并不中立，据报道， Arm 正在开发自己的 AI 芯片。

2月27日，Arm CEO雷内·哈斯（Rene Haas）表示，英伟达依然有很多竞争对手，比如做通用计算、推理和边缘AI芯片，而其他 AI 芯片的销量也实现大幅增长只是时间问题。

哈斯强调，在未来几年里，随着模型变得越来越大，AI算力领域会出现“分化”。其中，越来越多的资金将投入到专门GPU或训练解决方案中，但同时，基于推理 AI 的CPU通用计算芯片依然有很大的发展前景。

如今，随着DeepSeek热潮来袭，英伟达CEO黄仁勋已经表示AI算力需求并没有减少。因此，RISC-V瞄向AI是一个重要的发展前景。

李春强对钛媒体AGI表示，DeepSeek的创新给行业带来了很大的启发与促进。在其创新中，通过类似MoE的技术，DeepSeek大幅降低了激活参数比，这使得在实现同等效果的大模型时，所需算力明显下降。这种算力的下降，从芯片设计维度来看，会促使计算能力、存储容量、芯片间互联通信以及存储带宽等方面形成一个新的平衡点。而这个新平衡点对于 RISC-V 而言，是一个非常好的机会。例如，由于 DeepSeek 算力显著下降，借助 MOE 技术，很多算力无需在算力卡上运行，转而可以在 CPU 中完成，这对 RISC-V 或者说对 CPU 的发展来说，是个绝佳机遇。

李春强强调，RISC-V 本身具有开源、开放、可拓展的特性，尤其是在 AI 领域，近期在 Vector、Matrix 等方面有诸多创新，甚至还包括多核、重核等方式。采用 RISC-V 来开展相关工作，在这些方面能找到很好的契合点。

随着全球AI产业已进入“算力军备竞赛”阶段，Meta、亚马逊、苹果等公司纷纷加码 AI 算力基础设施投入。此外，软银、OpenAI、甲骨文已经宣布合资公司Stargate“星际之门”项目，旨在为美国开发 AI 数据中心，并承诺在未来四年投入5000亿美元。

基于RISC-V开源架构，自主研发的玄铁系列处理器有望成为行业 AI 算力生态当中的关键引擎。

目前，阿里开源模型Qwen系列衍生模型超10万个，居全球首位。而作为亚洲最大的云服务厂商，也是未来中国 AI 不可忽视的力量，阿里将持续投入算力设施，势必将重构AI格局。

倪光南表示，阿里达摩院玄铁团队为推动全球RISC-V生态发展做出了卓越的贡献。从早期的C910高性能核，到C920 以及更先进的RISC-V IP，玄铁团队的努力让更多开发者能够在高性能 RISC-V 处理器上进行创新，推动整个生态的进步。

倪光南强调，“我们大力支持发展开源RISC-V，因为它不仅是一项技术创新，更是一场影响未来计算架构的全球化变革。我们要加强国际合作，广泛吸纳全球优秀的技术人才和资源，共同推动RISC-V产业和生态的繁荣发展。”

（本文首发于钛媒体App，作者｜林志佳）