“算力門檻下降近20倍”！DeepSeek爆火有望帶動RISC-V發展 多家上市公司已加入生態聯盟

《科創板日報》2月28日訊（記者 黃心怡）由達摩院舉辦的2025玄鐵RISC-V生態大會上，《科創板日報》記者獲悉，玄鐵首款服務器級RISC-V CPU C930將在3月開啓交付。目前，RISC-V的落地正從嵌入式系統挺進高性能、AI算力等領域。在RISC-V國際基金會2024年批准的25項標準中，超過一半與高性能或AI相關。玄鐵團隊也在推動超過30%的RISC-V高性能處理器落地應用。

活動現場，國電南瑞、經緯恆潤等上市公司加入“RISC-V無劍聯盟”。此前的首批聯盟夥伴還包括：Arteris（AIP）、Imagination、新思、達摩院玄鐵、中國電信、海爾科技、芯昇科技等。

多名業內人士在採訪中表示，DeepSeek的出現，爲算力市場帶來了更多的可能性。DeepSeek通過MOE架構讓激活參數比大幅下降，降低的算力需求可以達到近20倍，這給國產芯片帶來的機會，未來所有芯片都有希望具備適配大模型能力。

▌RISC-V邁向高性能、AI算力領域

《科創板日報》記者現場瞭解到，即將在3月交付的玄鐵最高性能處理器C930，其通用算力性能達到SPECint2006基準測試15/GHz，面向服務器級高性能應用場景。此外，C930搭載512 bits RVV1.0和8 TOPS Matrix雙引擎，將通用高性能算力與AI算力結合，並開放DSA擴展接口以支持更多特性要求。

達摩院還披露了C908X、R908A、XL200等玄鐵處理器的新品研發計劃，重點面向向AI加速、車載、高速互聯等方向。具體而言，C908X定位爲玄鐵首款AI專用處理器，支持4096 bits超長數據位寬RVV1.0矢量擴展；R908A面向車規級芯片的高可靠需求；XL200則將提供更大規模、更高性能的多簇一致性互聯。

在產業上下游合作生態方面，圍繞玄鐵高性能RISC-V處理器，勞特巴赫提升問題診斷和性能優化效率，兆松科技支持編譯優化，Arteris的NoC互聯IP提供高性能互聯，紐創信安提供eHSM模塊和完整的安全啓動流程，服務複雜RISC-V芯片的設計開發。此外，愛芯元智提供愛芯通元NPU集成IP模塊，openKylin打造適配RISC-V的AI PC操作系統。

在高性能和AI場景的落地應用方面，中科院軟件所正在開展“如意BOOK乙巳版”、智能機器人、AI PC等RISC-V高性能應用。其中，基於玄鐵C920處理器的AI PC概念機已經跑通Llama、Qwen、DeepSeek等開源模型。

中科院軟件所RISC-V行業生態負責人郭鬆柳在採訪中介紹，“我們基於RISC-V架構做的AI PC的概念機，可以跑一個7B的DeepSeek大模型，用來做編程助手，同時還具備多模態的能力，比如文生圖，做圖像的修改和修復等。未來，生態夥伴將其作爲參考設計來面向領域內做定製，這是未來RISC-V面向高性能落地的機遇。”

RISC-V無劍聯盟在會上官宣了一批新成員，Cadence、西門子EDA、經緯恆潤、普華基礎軟件、本站有道、國電南瑞加入。其中，經緯恆潤將基於RISC-V提供芯片定義、AUTOSAR基礎軟件和自研工具鏈開發，構建從芯片到軟件的完整車規級解決方案。普華基礎軟件發佈的首個規模化、量產級開源安全車控操作系統小滿（EasyXMen）已完成與RISC-V架構適配，並將持續跟蹤支持最新RISC-V架構相關規範，共建軟硬協同的技術生態，推動RISC-V“上車”；本站有道和國電南瑞則將各自在教育硬件和電網領域探索RISC-V架構。

江原科技、物奇微電子、憶芯科技、速顯微等多家芯片企業進行了RISC-V芯片新品發佈儀式，涉及AI推理、高性能網絡、SSD主控、GPU SoC等方向。中科重德、泰芯、矽昌、匠芯創、聰鏈等企業則展示了RISC-V芯片在機器人、工控、智能終端等行業的落地應用。

▌推理算力暴增！DeepSeek爲國產芯片帶來新機遇

北京開源芯片研究院首席科學家包雲崗認爲，隨着DeepSeek等大模型的興起，AI推理產生的算力需求將會數量級增長，近期各行各業都在本地化部署DeepSeek，在全國產生了巨大的算力需求。今年1月後國內很多智算中心算力供不應求。

包雲崗表示，AI推理的算力需求呈現兩個特徵，一是與CPU緊密協作，AI推理將會成爲未來各種業務中不可或缺的環節，但業務主程序仍運行在CPU上，通過 API調用將AI推理請求卸載到Al加速器，得到推理結果後，再由CPU返回給用戶。

二是呈現多樣化需求，不同場景產生不同的算力需求，相應的資源約束也不同，比如雲端推理算力要考慮滿血版大模型的高效部署，端側應用場景則往往會部署不同容量的裁剪版。

知合計算CEO孟建熠認爲，DeepSeek的出現，爲整個市場帶來了更多的可能性，使得算力、內存、互聯原有平衡發生劇變，新算力架構機會再次進入同一起跑線。由於MOE架構以更低的激活比達成更低的計算成本，使模型的單機部署成爲可能。

阿里巴巴達摩院資深技術專家李春強也表示，DeepSeek通過MOE架構讓激活參數比大幅下降，使得在同等效果的大模型所需的算力明顯下降，這意味着在芯片設計方面，計算能力、存儲容量、芯片之間的互聯通信都會有新的平衡點。“比如由於所需的算力明顯下降，很多算力可以不需要在算力卡上跑了，可以在CPU裡面做，這個對於RISC-V而言，或者做CPU來說是一個很好的機會。”

阿里雲無影事業部總裁張獻濤在採訪中認爲，DeepSeek降低的算力需求可達到近20倍。

“過去，大模型在算力方面的需求量是極其大的，全世界真正能夠運行比如671b這種參數模型的處理器，可能只有英偉達這些少數芯片。但是DeepSeek大模型出來後，可以看到，對於算力的要求其實沒有以前那麼高了，也給了更多芯片的一些機會。比如671B的模型，在每一個問題裡面調用專家模塊，其激活的模型參數大概只有37B，這個算力起碼降低了近20倍。“

DeepSeek帶來的算力成本降低，有機會讓所有芯片都具有適配大模型能力。孟建熠表示，在scaling law規則下，國產芯片在工藝上、算力上是較爲難以追趕的。“現在大模型算力下降20倍，一方面很多芯片都有機會夠得着，另一方面，大模型也將從雲端部署走向端側，RISC-V無論是Vector還是Matrix形成的這一套算力體系及其生態，是有機會讓所有的芯片都具備大模型的能力。”

談及會否推出基於玄鐵C930芯片的DeepSeek一體機，張獻濤稱“今年還有點懸，可能要明年纔會出來。“

對於RISC-V的未來發展，包雲崗強調，不要老盯着替代Arm，要發揮RISC-V可定製優勢，形成產業競爭力。如果RISC-V的高可定製性優勢若能充分發揮，則有望成爲AI推理算力的最佳搭檔，期待RISC-V與AI未來能形成類似 Windows 與 Intel、Arm 與安卓的組合。

包雲崗也指出，RISC-V在AI領域還面臨着三座大山：第一是工具箱，第二是人才，第三是標杆案例。他表示，RISC-V在工具方面與其他成熟體系相比存在較大差距，亟需完善；人才緊缺，從芯片設計、驗證解決方案到基礎設施各個層次，都需要更多人才投身 Respect 領域；同時，還需要標杆案例來樹立行業信心，就像人工智能領域，如果能夠出現像2016年AlphaGo戰勝李世石那樣的事件出現，讓行業對人工智能充滿信心，在當前領域也需要類似的標杆案例來推動發展。