RISC-V在AI HPC市場真的發展起來了嗎？

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RISC-V中國峰會2025上，《EE Times》中國版就RISC-V在AI HPC市場的發展，採訪了RISC-V International CEO Andrea Gallo。這樣的高價值、高難度市場，RISC-V真的能有所建樹嗎？

www.eettaiwan.com, Aug. 07, 2025 – 

諮詢公司VDC Research今年4月在《Embedded Processor Architectures》(嵌入式處理器架構)中寫過這樣一句話：「RISC-V的成果已經擴展到嵌入式運算之外，進入到了存儲技術和高效能運算(HPC)，表現出這種架構更廣泛應用的趨勢。」這句話也在今年RISC-V歐洲峰會、中國峰會上由RISC-V International CEO Andrea Gallo所引用。

之所以RISC-V能獲得現如今的發展成果，與時代走向「應用導向」的晶片設計有莫大關聯––RISC-V的開放、可裁剪、可擴展特性，令其能夠更好地適配應用；與此同時，開放性也意味著社區合作，集眾家之長來完善生態，令其有能力向現有市場統治者發起挑戰。

Andrea在演講中也說，時代已經從傳統的SoC設計走向了「基於負載做設計」(workload-designed)，「專注於負載、設計出最好的架構，RISC-V就能做到。」因此與Andrea的採訪中，就AI HPC的話題做了進一步的探討––看看在高附加值、高難度的市場上，RISC-V的準備工作進行得怎麼樣了。

AI HPC應用發展進度

RISC-V之父、RISC-V International首席架構師、SiFive首席架構師、加州大學柏克萊分校研究生院名譽教授Krste Asanović在峰會上說：「RISC-V是個能做一切的ISA，它將會是比任何ISA應用範圍更廣的指令集。」

雖然RISC-V中國峰會現場，不少企業和專家都認為RISC-V格外適配AI應用，但不得不承認，RISC-V現階段在AI資料中心及其他HPC類的應用是相對受限的。雖然本文沒有HPC市場不同指令集處理器的市場佔比資料：但Omdia在峰會上呈現了一組2024年中國國內的微控制器(MCU)市場上，不同指令集在不同領域的份額資料，如下圖所示。

英富曼資料服務首席分析師許松評論，RISC-V已經在消費電子領域，尤其音訊、穿戴式等領域表現出相當好的發展態勢，「工業控制等市場也在持續積極佈局，但部分高門檻、高附加值領域，如車用、HPC等，市場佔比依舊較低。」

不過許松也明確提到IP供應商正在諸如車規級、HPC、高速連接和AI加速器領域做相關佈局。「RISC-V向下可以適配多樣化羽量級端側應用；向上發展可以適應高運算密集場景，提供優異能效比。」

所以Andrea在主題演講中援引SHD Group的資料：2031年預計RISC-V SoC晶片出貨量會達到200億顆，並在SoC市場獲得超過25%的滲透率。與此同時，RISC-V在消費、電腦、汽車、資料中心、工業、網路(networking)六個市場的比重會達到26~39%之間。

本文首先定義，文章提到的「HPC」是廣義的HPC，就像台積電在財報中把PC處理器也劃歸在HPC方向一樣；在這一定義下，不同類型的資料中心，包括超級運算中心、企業運算資料中心、超級集群、雲端運算資料中心、AI工廠、邊緣資料中心...等都可算作HPC。

通常狹義的HPC可能僅包含其中的1~2類，尤指超級電腦，解決諸如氣候科學、流體動力學、核聚變反應等各類複雜問題。聚焦AI方向時，AI HPC作為某種子類涵蓋了各種AI資料中心，以及Nvidia及不少GPU企業現在熱衷於談的「AI工廠」。

Andrea介紹RISC-V在資料中心的近況：「這方面的新聞挺多的，包括Rivos、Canonical合作在資料中心領域提供可擴展的RISC-V解決方案；玄鐵也發佈了最新的伺服器級別晶片(C930)；Fedora資料中心的RISC-V Koji實例也上線了；進迭時空針對新一代AI應用開發了伺服器CPU晶片V100；還有Ventana Veyron V2資料中心處理器...等。」

「最近在RISC-V生態內，我們批准了(ratify)伺服器SoC規格，也在和伺服器平台協作。價值就在於我們圍繞著RISC-V核心定義了共同的硬體周邊；一起對軟硬體介面做定義和標準化；如此一來，作業系統供應商會更容易移植到RISC-V平台。」

針對狹義的HPC，Andrea除了談到歐盟DARE SGA1專案––由巴賽隆納超級運算中心領銜，獲得2.4億歐元注資、基於RISC-V、針對HPC和AI的軟硬體設施的超級運算堆疊，還提到北京開芯院的香山專案也有基於RISC-V的HPC處理器，「RISC-V在該領域的發展相比其他垂直市場都更快，很多研究實驗室都在致力於HPC方向的工作。」

到AI應用，「Nvidia預計去年就出貨了超過10億顆RISC-V處理器；Ahead Computing首輪融資2.15億美元；Axelera AI獲得超過6100萬美金的補助，用以開發用於HPC的AI chiplet與平台；晶心科技(Andes)和Meta一起合作開發AI加速器...等。」Andrea說，「很多企業都在開發基於RISC-V、針對AI的創新架構。」

僅是RISC-V中國峰會主論壇，就看到Tenstorrent、阿里達摩院、北京開源晶片研究院、知合計算、中興微電子等企業或機構，談到他們在HPC與AI應用方向基於RISC-V指令集的技術成果和產品規劃。阿里巴巴達摩院玄鐵負責人在演講中就很有信心地表示，「我們要往HPC方向上發展，我相信基於這樣的趨勢，RISC-V在各領域都會三分天下」，包括「高性能、大算力領域。」

憑什麼能在HPC AI領域發展？

如果「RISC-V正在AI HPC領域高速發展，乃至在未來有可能與x86和Arm三分天下」；那麼關鍵就是「RISC-V究竟憑什麼」了。借用中國科學院運算技術研究所副所長，中國RISC-V聯盟秘書長，北京開源晶片研究院首席科學家包雲崗在峰會主論壇上提出的一個問題：「Arm用得好好的，為什麼要換RISC-V？」這個問題的答案必然不單是由於RISC-V的開源特性可達成技術自主––雖然Andrea也特別提到RISC-V讓企業不再需要被單一供應商綁定。如果RISC-V沒有真正的技術或商業優勢，那麼在電子產業也只會叫好不叫座。

首個要素必然是RISC-V指令集的靈活性。「靈活性讓企業能夠針對特定負載來開發創新解決方案。對於AI而言，RISC-V之所以能夠產生吸引力，從客製化開發角度來看就在於晶片設計者可以依照需要，對特定擴展做調整：留下有需要的、拋棄不需要的。」Andrea談到，「如此一來，就能做到die size、功耗的最小化，同時針對需要在RISC-V處理器上跑的特定負載和操作做出性能優化。」這一特性與時下「應用導向的晶片設計」是完美契合的。所以才會看到Nvidia現在的GPU晶片也選擇採用RISC-V核心作為控制器。

Tenstorrent執行長Jim Keller和Tenstorrent首席架構師練維漢都在不止一個場合提過，選擇RISC-V就是因為其開放與靈活性。其中，練維漢在2022年的RISC-V峰會上就說過，他在剛加入公司時，對機器學習(ML)處理器的companion CPU進行評估。他去找了Arm詢問能否支持某種特定的資料類型，Arm的答覆是不行。據說Arm對於這種程度的支援需要2年時間的內部討論和與合作夥伴之間的磋商。於是RISC-V很快成為新選擇。

其次「在於商業模式」。「有關於RISC-V指令集的授權模式：我們的所有規格都是公開發佈。無論是矽谷、歐洲、印度，還是中國的任何人，都可以免費用RISC-V規格和標準。」Andrea在採訪中說，「隨後他們就能基於RISC-V標準，在當地做開發了。且新創公司也能更容易地基於RISC-V創造價值、快速打造創新產品。」

一方面，這帶來了晶片設計成本的降低：包雲崗在主題演講中說，RISC-V的開放性，使用開源實現和開源工具鏈，能「結構性降低成本」。他舉例談到研發一款量產10萬顆的64核心伺服器晶片，開發成本「保守估計約人民幣7.5億元」，其中「IP授權費用和版稅約人民幣2.5億元，佔33%」。如果「基於開源的聯合開發模式，就能為企業降低30%左右的成本，企業完全可以將這些成本用在其他地方。RISC-V能夠帶給我們新機會。」

另一方面，這樣的商業模式也意味著「合作」。「因為是全球標準，就能和所有RISC-V生態內的企業一起合作。」Andrea談到，「在其他垂直領域投入在RISC-V生態，也能為AI所用；大家都能受惠於諸多IP供應商的資源」，加上作業系統、基礎軟體、工具鏈、編譯器等方面的資源共建，也更有機會挑戰原有市場統治者。

Tenstorrent今年在演講環節提到的「AI民主化」，以及自家軟硬體各組件的全面開放開源，外加開放式chiplet架構(OCA)標準，強調的都在於多樣化需求的AI應用面臨晶片及系統開發、AI技術使用的高成本，故而需要藉由RISC-V整個生態的「合作」與「共建」，來做到AI使用成本的降低與「AI的普及」。這個邏輯的根基就是RISC-V生態合作產生的價值，也是x86、Arm這樣的生態難以達成的。

與此同時，RISC-V標準的統一也一樣重要。在同時具備開放性，且標準統一的前提下，「投入到RISC-V的企業才會有信心建構未來和藍圖。」這也是峰會上，算得上能這樣做HPC市場的企業認為，合作與共識將讓RISC-V生態的參與者有機會挑戰CUDA生態的原因。

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