会上，多家国内厂商展示了 RISC-V 领域最新进展。阿里达摩院发布首个车规增强 E908A 芯片，并发布面向自动驾驶和具身智能的处理器产品路线图。中兴微旗下砺睿微面向智算中心打造的高性能 RISC-V CPU 芯片——珠峰 200 首次对外露出。进迭时空发布首颗完整符合 RISC-V 服务器级规范的计算芯片 V100。
▍ RISC-V 在 AI 时代的机遇
图灵奖得主、RISC-V 国际开源实验室主任大卫 · 帕特森教授给出的判断颇具代表性：AI 时代指令集依然重要，RISC-V 在 AI 时代能真正得到回报，是具备商业可行的指令集。面对推理这一巨大增长市场，应打造完整 AI 软件栈，并利用 AI 缩短 RISC-V 硬件开发时间和成本，以迎接 AI 时代。
当然，挑战同样明显，生态成熟度、软件调优、工具链完善，仍需要全球社区共同开源协作。
Tenstorrent 产品战略副总裁 Aniket Saha 从生态协作角度补充了产业视角。Aniket Saha 表示，RISC-V 让整套软件栈完全透明、可视，从高层操作系统到底层工具链，客户可以获取所需的全部访问权限，不会被封闭黑盒限制，这是 RISC-V 生态带来的一大优势，公司在功能安全、优质 IP、图形处理等方面与生态内众多伙伴开展合作，加速技术落地。
RISC-V 国际基金会 CEO Andrea Gallo 表示，RISC V 成为大势已是必然，高性能 RISC V 应用处理器正在登场。今年以来，完善指令集规范，落地高性能 RISC V 芯片产品，持续打磨软件生态，整体进展顺利。接下来抓住 RISC-V 的机遇，要聚焦持续迭代 RISC V 指令集规范、推动交付高性能芯片方案、各方协同共建丰富完善的软件生态三大核心方向。
▍ " 中国时刻 " 开启，生态在场景中闭环
RISC-V 进入商业化快车道的同时，中国已成为核心增长引擎。弗若斯特沙利文数据显示，中国 RISC-V 主控芯片市场规模从 2021 年的 11 亿元上升到 2025 年的 377 亿元，年复合增速 139.5%，预计 2030 年将达到 2194 亿元。
深圳市 " 十五五 " 规划委员会专家容志诚把 RISC-V 放在四十年的指令集演进史中观察，核心判断是，中国有不同的公司基于 RISC-V 开发下一代产品，远远超过 x86 和 Arm 赛道，未来在做核心 IP 的过程中，要善用不同的 Know-how，用 AI 自动化设计，RISC-V 开放平台使多应用定制成为可能。
中国电子工业标准化技术协会 RISC-V 工作委员会执行秘书长周萌则从标准和产业数据层面给出更具体的坐标。周萌表示，中国芯片设计行业保持近 30% 的增速，开放的 RISC-V 应用场景已超过 300 个，未来 RISC-V 产业发展仍有很大增长空间；今年国内有 20 多项规范正在推进，表明物联网侧和控制类生态不断成熟，为国内企业向全球作出更多贡献奠定了产业基础。
在这样的机遇下，中国厂商的创新路径也愈发清晰，围绕各类高价值场景做软硬协同。
作为开源 CPU 指令集架构，RISC-V 正逐步追赶 X86 和 Arm，并进入 AI、服务器、车载等高价值领域。
在 RISC-V 中国峰会期间，阿里达摩院首席科学家孟建熠表示，迄今，玄铁芯片目前已经稳定出货超 60 亿颗，阿里达摩院还在会上发布首个车规增强 E908A 芯片，可用于安全岛、域控、车载网关等场景，并发布面向自动驾驶和具身智能的处理器产品路线图，下一代 C950A 目标性能将达到现有 RISC-V 车规产品的 5 倍。
在今年刚把搭载自研 K3 芯片的人形机器人送进马拉松场景的进迭时空，正式发布业内首颗完整符合 RISC-V 服务器级规范的计算芯片 V100，并同步推出计算、智算、存储三类服务器整机方案。进迭时空创始人兼 CEO 陈志坚表示，RISC-V 是未来的终局，公司按照每年推出新一代芯片的节奏，推动 RISC-V 算力的前进，坚持做各个芯片平台的软件优化和开发者运营。
中兴微旗下砺睿微面向智算中心打造的高性能 RISC-V CPU 芯片——珠峰 200 首次对外露出。珠峰 200 是行业首款面向智算中心场景的 RISC-V CPU 芯片，聚焦 Agent 集群、推理超节点 Host、企业级智算混合推理三大场景，原生搭载 RISC-V AI 指令加速，针对 KV Cache、长上下文大模型推理做优化，可适配 RISC-V 原生 AI+GPU 加速卡的 MoE 大模型混合推理方案，据悉，珠峰 200 详细产品规格将于今年底正式发布。
蓝芯算力已推出全球首创 RISC-V+AI 智通融合 CPU、智能体一体机、超节点服务器产品，是中国少数同时具备研发高性能 " 大芯片 " 和智算系统整机的企业之一。据了解，蓝芯算力全球首款 RISC-V+AI 智通融合 CPU 芯片及智能体一体机已批量化交付国内外客户，成功适配 NVIDIA CUDA 核心工具链、AMD ROCm 生态、国产寒武纪 AI 加速卡等，为用户提供一条从 CUDA 体系向开源 RISC-V 架构平滑迁移的可行路径。
▍物理 AI 也是重要机会
根据 Omida 预测，RISC-V 处理器年出货量正保持 50% 的高速增长，到 2030 年市场占有率将达到约 25%。
在市场机会与竞争判断方面，孟建熠认为 Physical AI（物理 AI）是重要机会，难度比 Agentic AI 更大，对算力和实时性要求更高。" 今天的通用计算架构肯定不够，需要在此基础上扩展，更好地面向 Physical AI 的算法、模型和硬件架构，这也是 RISC-V 的一个特质。C950 提供通用计算能力，同时提供 AI 扩展，把这些能力结合起来就会形成 Physical AI 的整体解决方案。"
在这方面，孟建熠认为 RISC-V 可以比传统架构走得更快。落地顺序上，更快落地的是自动驾驶，因为自动驾驶更强调算力，而计算、算力是 RISC-V 的优势；多媒体座舱等场景更强调娱乐，生态壁垒较多，对计算要求相对没那么强。
而在机器人领域，机会不仅在 " 小脑 "，也在 " 大脑 "，" 小脑 " 现有架构已经证明可以做，" 大脑 " 的关键则是 AI 能力和可靠性，RISC-V 可以做更好的定制化。至于 RISC-V 进入主流计算市场的时间，孟建熠判断还需要挺长时间，至少需要三年。
