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mp.weixin.qq.com – Oct. 14, 2026 –

AI算力竞争正从芯片参数转向架构与软件栈的系统能力。2026年，市场拐点已现：谷歌TPU在AI服务器出货占比升至78%，OpenAI用博通定制芯片构建10吉瓦算力集群，摩根大通预计AI ASIC市场规模达600亿至700亿美元。"唯GPU论"被改写，芯片不再越通用越好，而是越来越"为场景而生"。

推理规模化与端侧AI爆发，要求算力平台不是"一颗芯片打天下"，而是"一套平台适配多种场景"。传统芯片供应商擅长物理实现与IP整合，却缺AI算法架构与编译器深度。当客户要的是能跑通自家模型、持续优化算子效率的算力体系，掌握AI架构与编译器技术的供应商正成稀缺资源。

为什么"为场景而生"是必答题？三股推力同时发生：一是摩尔定律退位，先进制程逼近极限、流片成本高企，架构优化取代制程演进，DSA进入黄金时代；二是场景裂变，端侧AI面临场景碎片化、模型持续演进、功耗面积实时性硬约束，通用平台难在功耗、延迟、成本上平衡；三是主导权转移，芯片架构决定权从芯片公司转向AI公司与系统厂商，模型正在决定芯片架构。

三重推力指向同一结论：算力必须可定制。而可定制的前提，是有一个可自由扩展的指令集底座。这正是RISC-V的价值：开放，即主权，它正从备选项变成计算第三极；模块化，让设计者把向量、矩阵、AI调度指令加入通用核，同一架构适配不同场景，省去CPU与加速器间内存拷贝；但开放不等于免费，真正门槛在工具链––编译器、架构探索、验证体系，以及把AI模型、算子与硬件资源联合优化的软件层。

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