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《科创板日报》2月28日讯（记者 黄心怡）由达摩院举办的2025玄铁RISC-V生态大会上，《科创板日报》记者获悉，玄铁首款服务器级RISC-V CPU C930将在3月开启交付。目前，RISC-V的落地正从嵌入式系统挺进高性能、AI算力等领域。在RISC-V国际基金会2024年批准的25项标准中，超过一半与高性能或AI相关。玄铁团队也在推动超过30%的RISC-V高性能处理器落地应用。
活动现场，国电南瑞、经纬恒润等上市公司加入“RISC-V无剑联盟”。此前的首批联盟伙伴还包括：Arteris（AIP）、Imagination、新思、达摩院玄铁、中国电信、海尔科技、芯昇科技等。
多名业内人士在采访中表示，DeepSeek的出现，为算力市场带来了更多的可能性。DeepSeek通过MOE架构让激活参数比大幅下降，降低的算力需求可以达到近20倍，这给国产芯片带来的机会，未来所有芯片都有希望具备适配大模型能力。
▌RISC-V迈向高性能、AI算力领域
《科创板日报》记者现场了解到，即将在3月交付的玄铁最高性能处理器C930，其通用算力性能达到SPECint2006基准测试15/GHz，面向服务器级高性能应用场景。此外，C930搭载512 bits RVV1.0和8 TOPS Matrix双引擎，将通用高性能算力与AI算力结合，并开放DSA扩展接口以支持更多特性要求。
达摩院还披露了C908X、R908A、XL200等玄铁处理器的新品研发计划，重点面向AI加速、车载、高速互联等方向。具体而言，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。
在产业上下游合作生态方面，围绕玄铁高性能RISC-V处理器，劳特巴赫提升问题诊断和性能优化效率，兆松科技支持编译优化，Arteris的NoC互联IP提供高性能互联，纽创信安提供eHSM模块和完整的安全启动流程，服务复杂RISC-V芯片的设计开发。此外，爱芯元智提供爱芯通元NPU集成IP模块，openKylin打造适配RISC-V的AI PC操作系统。
在高性能和AI场景的落地应用方面，中科院软件所正在开展“如意BOOK乙巳版”、智能机器人、AI PC等RISC-V高性能应用。其中，基于玄铁C920处理器的AI PC概念机已经跑通Llama、Qwen、DeepSeek等开源模型。
中科院软件所RISC-V行业生态负责人郭松柳在采访中介绍，“我们基于RISC-V架构做的AI PC的概念机，可以跑一个7B的DeepSeek大模型，用来做编程助手，同时还具备多模态的能力，比如文生图，做图像的修改和修复等。未来，生态伙伴将其作为参考设计来面向领域内做定制，这是未来RISC-V面向高性能落地的机遇。”
RISC-V无剑联盟在会上官宣了一批新成员，Cadence、西门子EDA、经纬恒润、普华基础软件、网易有道、国电南瑞加入。其中，经纬恒润将基于RISC-V提供芯片定义、AUTOSAR基础软件和自研工具链开发，构建从芯片到软件的完整车规级解决方案。普华基础软件发布的首个规模化、量产级开源安全车控操作系统小满（EasyXMen）已完成与RISC-V架构适配，并将持续跟踪支持最新RISC-V架构相关规范，共建软硬协同的技术生态，推动RISC-V“上车”；网易有道和国电南瑞则将各自在教育硬件和电网领域探索RISC-V架构。
江原科技、物奇微电子、忆芯科技、速显微等多家芯片企业进行了RISC-V芯片新品发布仪式，涉及AI推理、高性能网络、SSD主控、GPU SoC等方向。中科重德、泰芯、矽昌、匠芯创、聪链等企业则展示了RISC-V芯片在机器人、工控、智能终端等行业的落地应用。
▌推理算力暴增！DeepSeek为国产芯片带来新机遇
北京开源芯片研究院首席科学家包云岗认为，随着DeepSeek等大模型的兴起，AI推理产生的算力需求将会数量级增长，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。今年1月后国内很多智算中心算力供不应求。
包云岗表示，AI推理的算力需求呈现两个特征，一是与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Al加速器，得到推理结果后，再由CPU返回给用户。
二是呈现多样化需求，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。
知合计算CEO孟建熠认为，DeepSeek的出现，为整个市场带来了更多的可能性，使得算力、内存、互联原有平衡发生剧变，新算力架构机会再次进入同一起跑线。由于MOE架构以更低的激活比达成更低的计算成本，使模型的单机部署成为可能。
阿里巴巴达摩院资深技术专家李春强也表示，DeepSeek通过MOE架构让激活参数比大幅下降，使得在同等效果的大模型所需的算力明显下降，这意味着在芯片设计方面，计算能力、存储容量、芯片之间的互联通信都会有新的平衡点。“比如由于所需的算力明显下降，很多算力可以不需要在算力卡上跑了，可以在CPU里面做，这个对于RISC-V而言，或者做CPU来说是一个很好的机会。”
阿里云无影事业部总裁张献涛在采访中认为，DeepSeek降低的算力需求可达到近20倍。
“过去，大模型在算力方面的需求量是极其大的，全世界真正能够运行比如671b这种参数模型的处理器，可能只有英伟达这些少数芯片。但是DeepSeek大模型出来后，可以看到，对于算力的要求其实没有以前那么高了，也给了更多芯片的一些机会。比如671B的模型，在每一个问题里面调用专家模块，其激活的模型参数大概只有37B，这个算力起码降低了近20倍。“
DeepSeek带来的算力成本降低，有机会让所有芯片都具有适配大模型能力。孟建熠表示，在scaling law规则下，国产芯片在工艺上、算力上是较为难以追赶的。“现在大模型算力下降20倍，一方面很多芯片都有机会够得着，另一方面，大模型也将从云端部署走向端侧，RISC-V无论是Vector还是Matrix形成的这一套算力体系及其生态，是有机会让所有的芯片都具备大模型的能力。”
谈及会否推出基于玄铁C930芯片的DeepSeek一体机，张献涛称“今年还有点悬，可能要明年才会出来。”
对于RISC-V的未来发展，包云岗强调，不要老盯着替代Arm，要发挥RISC-V可定制优势，形成产业竞争力。如果RISC-V的高可定制性优势若能充分发挥，则有望成为AI推理算力的最佳搭档，期待RISC-V与AI未来能形成类似 Windows 与 Intel、Arm 与安卓的组合。
包云岗也指出，RISC-V在AI领域还面临着三座大山：第一是工具箱，第二是人才，第三是标杆案例。他表示，RISC-V在工具方面与其他成熟体系相比存在较大差距，亟需完善；人才紧缺，从芯片设计、验证解决方案到基础设施各个层次，都需要更多人才投身 Respect 领域；同时，还需要标杆案例来树立行业信心，就像人工智能领域，如果能够出现像2016年AlphaGo战胜李世石那样的事件出现，让行业对人工智能充满信心，在当前领域也需要类似的标杆案例来推动发展。
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