RISC-V之后，MIPS又在下一盘什么棋？从IP走向物理AI全栈

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www.eetrend.com – Sept. 30, 2026 –

当AI从数据中心走向汽车、机器人、工业设备和各种智能终端，处理器IP的竞争逻辑正在发生变化。

过去，客户采购CPU IP，关注的是指令集、性能、功耗、面积以及生态；但进入物理AI时代，仅仅提供一个CPU内核已经越来越难以满足需求。感知、推理、实时控制、安全、通信以及软件工具链，需要被放到同一个系统里进行协同优化。

这也是MIPS在GTS 2026上释放出的一个重要信号：MIPS正在从一家传统意义上的处理器IP供应商，向"工作负载原生"的全栈技术平台供应商转型。其背后的关键词，是"物理 AI"和"Workload Native"。

MIPS首席执行官Sameer Wasson在媒体沟通会上明确表示，MIPS希望从IP供应商进一步走向全栈技术解决方案供应商，并将定制芯片战略作为未来业务的重要组成部分。

MIPS并不是一家新公司，它拥有40多年处理器技术积累的MIPS，在与ARC整合之后，正在重新定义自己的业务边界。目前，MIPS将业务划分为四大支柱：RISC-V处理器IP、AI加速器与DSP、软件，以及定制芯片。这个变化非常值得关注。

因为传统IP公司的商业模式，本质上是把一个"标准化模块"授权给芯片厂商，由客户完成后续SoC设计、软件适配、流片以及量产。

而MIPS现在试图向产业链下游再走一步。IP只是起点，芯片才是交付终点。这意味着MIPS的竞争对象，也正在从传统CPU IP供应商扩展到更广泛的芯片平台公司。据MIPS首席执行官Sameer Wasson介绍，公司目前拥有超过750名工程师，在美洲、亚洲和欧洲建立研发体系，中国上海、武汉，以及印度、欧洲和美国均有研发布局。

与此同时，MIPS目前已经服务超过500家客户，覆盖汽车、航空航天、AI基础设施、机器人和工业自动化等领域。更重要的是，MIPS透露，其RISC-V平台已经在AI数据中心领域实现量产。

这背后实际上体现了一个产业趋势：当芯片越来越围绕具体工作负载设计，IP与芯片之间的边界正在变得模糊。

为什么MIPS强调"工作负载原生"？

过去我们谈CPU，更多是谈"CPU有多少核、频率多高、IPC多少"。但物理AI的计算需求并不是单纯追求峰值算力。一辆汽车需要实时处理摄像头、雷达、激光雷达等传感器数据，同时完成AI推理、决策和控制；一个机器人需要同时处理视觉、语音、运动控制和传感器数据；工业设备则需要在确定性的实时约束下完成感知和执行。

这些场景的共同特点是：计算不是孤立存在的，而是嵌入整个物理系统。因此，MIPS提出的"工作负载原生"，实际上是在回答一个问题：与其先设计一个通用处理器，再想办法让它适应不同工作负载，不如从工作负载出发反向设计处理器、软件和芯片平台。

这也是MIPS所谓"软件优先"和"模块化工作负载扩展"的意义。其技术路线可以简单理解为：工作负载 → 软件 → 处理器IP → 加速器/DSP → SoC → 芯片交付。这比单纯提供CPU IP显然更接近最终应用。

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