2026 玄铁 RISC-V 生态大会在上海落下帷幕，阿里达摩院发布的玄铁 C950 刷新全球 RISC-V CPU 性能纪录，更实现 CPU 首次原生支持千亿参数大模型，成为行业焦点。

大会期间，阿里巴巴达摩院首席科学家孟建熠、RISC-V 国际基金会董事会主席 Lu Dai、芯翼信息科技 CEO 肖建宏、南芯科技资源开发副总裁姜涛、全志科技产品研发中心总经理黄少锐等核心嘉宾接受媒体群访，围绕 RISC-V 发展卡点、AI 时代算力布局、物理 AI 新机遇、生态建设与定制化平衡等行业核心问题展开深度探讨，勾勒出 RISC-V 在通用高性能计算与 AI 计算领域的发展蓝图。

发展卡点与算力布局：时间筑基础，重构 CPU 适配 AI 新需求

谈及当下 RISC-V 发展的现实卡点，孟建熠直言核心在于时间。

从 RISC-V 标准到 IP、芯片再到规模化落地，整个产业周期需要沉淀，而生态的成熟更需要企业集群的成长——如芯翼信息科技这样与玄铁合作四年的企业，如今 RISC-V 产品年出货量已近亿颗，孟建熠认为，当国内出现上百家这样的企业，RISC-V 的群众基础便真正成型。

面对大模型时代算力需求的精细化变革，以及英伟达提出的 " 今年是推理大年 " 的行业判断，孟建熠表示，模型能力突破阈值后，Agentic AI 成为重要发展方向，这对算力交互、任务处理提出了更高要求，也推动 CPU 架构迎来重构。

黄仁勋提出的面向 AI 的新型 CPU，强调强计算、高安全、优 IO 的特性，正是行业变革的信号。而达摩院此次发布的玄铁 C950，正是针对这一趋势优化打造，凭借高性能、高访问能力和高安全性，成为适配 AI 时代算力需求的核心产品。

孟建熠进一步指出，AI 浪潮下通用计算的价值将重新凸显，未来的核心课题是做强 CPU，并探索 CPU 与 GPU 的协同模式、AI 算力的落地载体，实现整个系统的算力优化，而非单一依赖 AI 加速计算。

物理 AI 新机遇：RISC-V 凭开放与能效占得先机

在倪光南院士提出的 " 物理 AI 过渡阶段 " 背景下，RISC-V 在物联网领域的深厚积累，使其迎来全新发展机遇。

全志科技黄少锐结合端侧与边缘侧的实践经验表示，RISC-V 软件生态已实现跨越式发展，从早年的不成熟、开发难度大，到如今内核、中间件、AI 部署等基础功能唾手可得，低成本、高适配的软件体系为其大规模落地奠定基础。

在物理 AI 时代，RISC-V 的机遇集中在两大方向：一是机器人等产品的端侧场景，通用 CPU 搭配轻量 AI 的组合，成为 RISC-V 的核心发力点；二是端侧通用算力需求的持续提升，如 OpenClaw 部署对芯片核数的要求从三核、四核提升至四核、八核，这类场景成为 RISC-V 规模化落地的关键。

孟建熠补充道，物理 AI 比 Agentic AI 更具挑战性，其核心要求是单芯片解决问题 + 超高能效，这与数据中心依赖 CPU+ 多 GPU 集群的模式截然不同。而 RISC-V 的开放架构，能够快速适配快速演进的物理 AI 模型，成为探索这一领域的天然优势。

RISC-V 国际基金会董事会主席 Lu Dai 则从技术特性层面分析，物理 AI 要求端侧 AI 算力足够强、功耗足够低，X86 功耗过高，ARM 生态封闭难以快速适配 AI 变化，而 RISC-V 的开放生态支持深度定制，能快速响应不同客户的需求，完美契合物理 AI 的技术要求。

生态建设：上海成开源沃土，千问入盟深化 AI 协同

作为两届玄铁 RISC-V 生态大会的举办地，上海在 RISC-V 开源社区生态中的优势成为关注焦点。

芯翼信息科技肖建宏表示，上海已成为国内半导体产业的研发核心，几乎所有优秀半导体企业均在此布局研发；同时，上海对新技术的吸收、推广速度远超传统认知，兼具技术深度与市场活力。更重要的是，上海的开源氛围浓厚，芯翼 2020 年便决定采用 RISC-V 架构，成为玄铁的早期合作伙伴，四年间实现从概念到年出货近亿颗、产品远销欧美的突破，正是上海生态优势的缩影。

肖建宏还指出，物理 AI 的落地离不开连接、边缘 AI、深度定制三大核心，而这正是 RISC-V 的优势所在。

卫星通讯、蜂窝网络等无时无刻的连接是基础，端侧与边缘侧 AI 的低功耗算力需求为 RISC-V 提供了试验田，而深度定制能力则能满足各行业物理 AI 化的差异化需求，这也让 RISC-V 在卫星通讯、智能驾驶等领域迎来广阔空间。

在 AI 与芯片的协同方面，孟建熠透露了重磅消息：千问模型已加入达摩院牵头的 " 无剑联盟 "，未来千问的每一轮新模型都将与玄铁芯片率先适配。目前千问模型已在玄铁芯片上实现推理应用，虽暂未涉及训练环节，但这一合作将进一步打通 AI 模型与 RISC-V 芯片的协同链路，推动大模型在端侧、边缘侧的落地。

技术布局与产业合作：标准化为基，定制化赋能，共推算力升级

针对 AI 算力布局，尤其是 CPU 与 NPU、AI 加速器的结合问题，孟建熠表示，传统 NPU 存在生态封闭的痛点，而达摩院推出的 Vector 和 Matrix 两大 AI 加速引擎，基于 RISC-V 标准化架构打造，如 RVV 已成为 RISC-V 标准，能兼容所有 RVV 程序，解决了传统 NPU 的生态难题。未来达摩院的 NPU 研发也将基于 RISC-V 标准化界面，通过一代又一代的技术积累，实现算力的持续提升。

南芯科技姜涛则从电源芯片的角度，阐述了与达摩院的合作逻辑。

随着算力需求提升，电源芯片从单一模拟芯片升级为融合大量数字芯片的复杂产品，若无 RISC-V 开源生态的支持，企业难以实现这一转型。

目前南芯与达摩院合作的电源芯片出货量已超 1 亿颗，产品覆盖国产高端动力电池、大飞机、头部算力企业等场景，未来南芯将重点布局服务器、车载电源等大功率、高附加值产品，与达摩院在核心理念上深化合作，共同支撑算力升级。

孟建熠直言，当国内出现上百家如南芯这样的企业，RISC-V 产业规模将实现质的飞跃。

在 RISC-V IP 行业的头部效应问题上，孟建熠表示，当前 RISC-V 发展需要长期、大量的研发投入，达摩院四年间持续深耕，从早期推出产品到帮助客户定制化，再到推出新平台支持客户自主定制，始终走在行业前列。而小公司受限于生存压力，难以实现长期投入，因此头部企业的持续发力对生态成熟至关重要，阿里达摩院也将继续承担起技术探索、生态铺路的角色。

核心命题解答：平衡定制化与标准化，聚焦应用层打造核心价值

此次达摩院发布的玄铁 C950，实现了通用性与定制化的协调统一，成为行业标杆。

孟建熠解释，玄铁 C950 在 SPECint2006 等通用性能测试中跻身全球第一阵营，同时在云计算典型场景中实现业界领先；在此基础上，通过在存储、网络领域增加指令集、优化结构，实现 30% 的性能提升，这正是定制化的价值。而这些定制化的指令集，未来将逐步推动成为行业标准，实现 " 定制化创新→标准化普及 " 的循环。

定制化与标准化的平衡，是 RISC-V 发展的核心命题。Lu Dai 表示，RISC-V 的核心优势在于 " 标准基础上的定制化 "，其架构分为必选扩展、可选扩展和自主定制三个层级，自主定制的功能若被市场广泛接受，便可升级为行业标准。这一模式既保证了生态的统一性，又为创新保留了空间，是 RISC-V 独有的创新活力所在。

孟建熠补充道，RISC-V 要求企业遵守基础标准，保障操作系统、软件库的兼容性，而在标准之上，企业可充分发挥定制化能力，若定制化成果成为行业共识，便会成为新的标准，形成 " 标准 - 定制 - 新标准 " 的正向循环。

对于玄铁的合作伙伴而言，选择玄铁的核心原因在于其长期的投入与完善的生态。

黄少锐表示，全志科技 2019 年便与玄铁合作，看中的不仅是 IP 本身，更是达摩院在软件、工具链、生态建设上的持续投入；同时，玄铁的产品矩阵与全志的多场景产品需求高度匹配，能快速响应定制化需求，解决场景痛点。

姜涛则认为，RISC-V 为南芯这样的企业提供了 " 弯道超车 " 的机会，而达摩院作为头部企业，其技术实力、研发投入与地域优势，让合作更具效率；合作带来的核心价值则是产品升级、客户拓展与成本优化，RISC-V 的模块化优势让南芯能在通用市场打造高附加值产品，兼顾性价比与定制化。

孟建熠还提出，当前 RISC-V 生态的底层操作系统已趋于完善，未来的核心发力点在于应用层优化。

因为操作系统对用户而言是无感的，真正决定客户价值的是应用体验，跑分只是 " 入场券 "，让应用在 RISC-V 芯片上跑得更快、更流畅，才是核心竞争力。例如针对 Java 的硬件优化与虚拟机适配，能大幅提升上层应用的运行效率；而云计算领域的基础组件优化，更是成为 RISC-V 赋能行业的关键。

这也是 " 无剑联盟 " 向下游行业渗透的原因——每个行业都有专属的应用场景，需要针对性的优化，才能真正释放 RISC-V 的价值。

从物联网到物理 AI，从通用计算到 AI 算力，RISC-V 正从 " 备选 " 走向 " 主流 "。

此次专访中，嘉宾们的分享不仅解答了行业当下的核心困惑，更展现出 RISC-V 生态的活力与潜力。以玄铁 C950 为代表的高性能产品，以开放、定制为核心的生态模式，以应用层为焦点的优化方向，将推动 RISC-V 在 AI 时代实现更大突破，而企业间的深度合作、产学研的协同创新，也将为 RISC-V 的产业化进程注入持续动力。