然而，随着人工智能、具身智能等新兴技术的爆发式增长，传统架构的封闭性、授权壁垒等痛点日益凸显，开源架构 RISC-V 应运而生。RISC-V 架构的出现也正以 " 技术平权 " 的姿态打破既有格局，开启全新的算力时代。现阶段，包括 Western Digital、阿里平头哥、SiFive 等在内的，多家国内外厂商也正竞相发布高性能 RISC-V 产品，RISC-V 已不再局限于 " 低功耗、低成本 " 的标签，正全面吹响向高端进军的号角。
RISC-V架构的 " 前世今生 "
RISC-V（Reduced Instruction Set Computing-V）是一种基于精简指令集（RISC）原则设计的开源指令集架构，与 X86、ARM 架构的核心差异在于其 " 开源开放 " 的基因——既不归属任何企业或机构，也无专利授权枷锁，全球开发者均可自由使用、修改、扩展，并参与到架构标准的制定中。
RISC-V 技术内核遵循 " 模块化、可定制 " 的设计理念，基础指令集仅包含几十条最核心的指令，满足基本计算需求；同时通过可选扩展模块（如向量计算、虚拟化、加密扩展等）适配不同场景，从微控制器（MCU）到高性能服务器芯片，从端侧智能设备到云端数据中心，均可基于 RISC-V 架构实现定制化开发。
与传统架构相比，RISC-V 的开源特性并非简单的 " 免费使用 "，更蕴含着 " 技术平权 " 的核心逻辑。RISC-V 具备 " 平权、参与感和激励机制 " 三大核心逻辑，能够重演开源软件重塑信息时代的历程，将硬件的 " 根技术 " 从特定企业的私有财产中解放出来，让更多企业和开发者摆脱对 X86、ARM 架构的依赖，实现核心技术的自主掌控。这种特性不仅降低了芯片研发的门槛，更推动了全球算力资源的协同创新，形成开放共赢的产业生态。
RISC-V 的发展并非一蹴而就，而是历经数十年的技术积累与生态培育，逐步从学术研究走向产业落地。RISC-V 的开发团队由伯克利大学的 David Patterson 教授领导，他们在 2010 年启动了 RISC-V 项目，旨在创建一个开源、可扩展、模块化的指令集架构，以适应从微控制器到高性能计算的广泛应用场景。2010 年，RISC-V 项目正式启动，团队发布了 RISC-V 的初步设计文档。2015 年，RISC-V 国际基金会（RISC-V International）成立，吸引了谷歌、IBM、高通、华为、三星等全球科技企业加入，标志着 RISC-V 从学术项目走向产业化的关键一步。RISC-V 逐步从学术领域走向产业应用，主要聚焦于低功耗、低成本的 MCU 领域，在物联网、嵌入式设备等场景实现初步落地。同时，架构标准持续迭代，先后发布多个版本的扩展指令集，逐步完善高性能计算、安全加密等功能模块。
RISC-V 的命名来源于 "Reduced Instruction Set Computer"，即精简指令集计算机。RISC-V 的设计理念源于对传统 RISC 架构的继承和创新，它摒弃了传统 RISC 架构的局限性，通过开源和模块化设计，使指令集架构能够灵活适应各种应用场景。
随着人工智能、云计算等技术对高性能算力需求的激增，2020 年之后 RISC-V 开始向高性能计算领域突破，架构标准不断升级，生态逐步成熟。2022 年，RISC-V 基金会发布 RVA22 架构规范，进一步完善了高性能计算相关的扩展模块；2024 年，RVA23 规范正式推出，这是 RISC-V 架构的重大版本升级，首次使 RISC-V 具备高性能计算的完整功能，全球开源软件开始向 RVA23 标准汇聚，包括操作系统、编译器等均逐步转向对 RVA23 的支持。
（RVA23（RISC-V Application Profile 23）是 RISC-V 国际基金会于 2024 年第三季度正式发布的应用处理器标准规范，作为 RVA22 的继任者，旨在解决 RISC-V 生态中的碎片化问题，并为高性能计算（尤其是 AI 和机器学习领域）提供标准化支持。该规范通过统一指令集扩展（ISA），增强了跨硬件平台的开发一致性，显著提升了向量计算、浮点运算等关键能力，为 RISC-V 在高性能计算市场的拓展奠定了基础。）
在此背景下，一批高性能 RISC-V 芯片实现量产，这其中，日前刚刚发布的进迭时空 K3 芯片是全球首颗符合 RVA23 规范的量产芯片（K3 拥有 2 个 4 大核簇，具备 60TOPS 的通用 AI 算力，支持 32GB 内存，可满足 30B 至 80B 参数 LLM 端侧运行需求），标志着 RISC-V 正式进入高性能计算的产业化阶段。
值得注意的是，RISC-V 的发展始终与全球科技产业格局的变化深度绑定。近年来，中美科技竞争加剧，各国对核心技术自主可控的需求日益迫切，RISC-V 作为开源、中立的架构，成为各国突破技术封锁、构建自主算力体系的重要选择。中国也将 RISC-V 纳入国家重点支持的科技方向，为其发展提供了政策与资本支持，推动国内企业在 RISC-V 领域的技术研发与产业落地。
RISC-V 改变算力格局
在 X86 与 ARM 架构长期垄断的市场中，RISC-V 能够快速崛起，核心在于其具备传统架构无法比拟的竞争优势，这些优势源于其开源特性与模块化设计，具体体现在四个维度：
第一，开源开放打破授权壁垒，实现技术自主可控。X86 架构由英特尔、AMD 主导，采用封闭授权模式，企业不仅需支付高额授权费用，还受限于架构设计，难以进行深度定制；ARM 架构采用层级化授权模式，核心 IP 授权门槛高，企业对架构的修改空间有限，且存在 " 卡脖子 " 风险。而 RISC-V 基于开源协议，企业无需支付授权费用，可自由修改架构设计、定制指令集扩展模块，从根本上摆脱对第三方企业的依赖，实现核心技术的自主掌控。而进迭时空坚持核心技术自研，正是依托 RISC-V 的开源特性，将市场需求与产品迭代紧紧抓在自己手中。
第二，模块化设计适配全场景需求，具备极致灵活性。X86 与 ARM 架构为适配多场景需求，指令集日益复杂，导致芯片设计难度增加、功耗上升。RISC-V 最根本的技术优势在于其开源的模块化设计。它采用了一种 " 基础指令集 + 标准扩展 " 的模式。基础整数指令集（RV32I/RV64I）极其精简，确保了最低限度的硬件开销和功耗。而所有高级功能，如矢量计算、虚拟化、位操作、加密等，都以可选扩展的形式存在。这种设计带来了前所未有的灵活性，企业可根据不同场景需求，选择适配的扩展模块，实现芯片的定制化开发。例如，在端侧智能设备中，可选择低功耗扩展模块，降低芯片功耗；在云端高性能计算场景中，可选择虚拟化、向量计算扩展模块，提升算力性能。这种灵活性使 RISC-V 能够覆盖从 MCU 到高性能服务器、从端侧到云端的全场景需求，成为 " 全场景适配 " 的架构方案。
芯片设计者可以根据特定应用场景（如 AI 推理、网络处理、汽车控制），像 " 搭积木 " 一样，只选择必要的扩展指令集进行组合，从而设计出最贴合场景需求、面积与功耗最优的专用处理器。这与 x86（为向后兼容而日益臃肿）和 ARM（虽精简但商用 IP 核配置相对固定）形成了鲜明对比。例如，进迭时空的 K3 芯片为应对智能机器人场景，不仅在 CPU 核中集成了 RVV 向量扩展，还专门设计了包含实时核与大容量 TCM（紧耦合内存）的 " 实时计算子系统 "，以及多达 10 个 CAN-FD 接口，这种深度定制能力是传统架构难以高效实现的。
第三，软硬件协同优化效率更高，加速技术迭代。RISC-V 的开源特性使硬件开发者与软件开发者能够深度协同，硬件设计可根据软件需求进行针对性优化，软件也可基于硬件架构进行定制化开发，形成 " 硬件 - 软件 " 协同迭代的良性循环。
以加密场景为例，通过矢量加密扩展的方式，可以大幅提升加密算法的运算效率。" 进迭时空 K3 芯片在实现 RVA23 规范的矢量加密扩展时，通过坚持硬件与软件协同迭代优化，最终使相关算子加速比达到 5-6 倍，显著提升了应用的数据安全与运算效率。" 陈志坚介绍道。相比之下，传统封闭架构中，软硬件分属不同企业，协同优化难度大，技术迭代周期长。
第四，生态协同效应显著，降低研发与落地成本。RISC-V 开源生态汇聚了全球的企业、开发者与科研机构，形成了多元化的协同创新网络。企业可基于开源社区的技术积累，快速开展芯片研发，无需从零开始；开发者可共享软件工具、算法模型，加速软件生态的完善。这种生态协同效应不仅降低了企业的研发成本，还缩短了产品的落地周期。例如，进迭时空 K3 芯片深度适配 llamacpp、vLLM 等主流大模型推理框架，无需额外编译操作，即可保留开发者使用习惯，大幅降低了客户的应用迁移成本。
综合来看，RISC-V 通过开源开放、模块化设计，实现了 " 全场景适配、高性能与低功耗兼顾、自主可控 " 的综合优势，而这些优势恰恰填补了传统架构的短板。
机遇与挑战并存
虽然 RISC-V 具有很多优势，但与 X86 和 ARM 架构相比，RISC-V 就像是刚出生宝宝，一方面，RISC-V 仍有很多的发展空间，另一方面，RISC-V 发展过程中也面临了一些挑战。
从市场规模来看，RISC-V 具备广阔的增长空间，将逐步成长为万亿级市场赛道。根据 SHD Group 预测，到 2031 年，RISC-V 系统级芯片累计出货量将超过 350 亿颗，复合年增长率达到 31.7%。
除此之外，《RISC-V 开源生态发展报告（2025）》（简称《报告》）中统计，2025 年 RISC-V 领域投融资与并购活动十分活跃。一方面，初创企业持续获得资本青睐，如睿思芯科、进迭时空等公司完成了亿元级融资；另一方面，产业巨头通过并购加速布局 RISC-V，提前抢占未来计算版图。比如，Meta 公司宣布收购高性能 RISC-V AI 芯片初创企业 Rivos；高通公司完成了对高性能 RISC-V 芯片初创企业 Ventana 的收购。
随着应用场景的持续渗透与生态的成熟，市场规模将快速增长。长期来看，所有终端电子产品都将通过本地大模型实现智能化重构，人形机器人、云端 AI 芯片、AI 计算机、具身智能等领域的市场规模将大幅扩张，构筑万亿美金的市场空间。其中，边缘端智算设备将成为短期内的核心增长引擎，进迭时空等企业聚焦的边缘端场景，预计将成为 RISC-V 营收的主要支柱。
分场景来看，不同领域的市场增长潜力各有侧重：在消费电子领域，RISC-V 将逐步替代部分 ARM 架构芯片，应用于智能手机、平板电脑、智能穿戴等设备，尤其是在中低端机型与智能硬件中，凭借成本与定制化优势占据市场份额；在工业与物联网领域，RISC-V 的低功耗、高可靠性优势将使其成为嵌入式设备、物联网终端的主流架构，市场规模将持续增长；在云端计算领域，RISC-V 服务器芯片将逐步实现规模化应用，预计 2030 年后进入快速增长期，挑战 X86 架构的市场主导地位；在汽车电子领域，随着智能汽车的渗透率提升，RISC-V 将在车载控制器、自动驾驶芯片等场景实现应用，成为汽车电子领域的重要架构选择。
虽然 RISC-V 发展空间很大，但 RISC-V 的发展也面临诸多挑战。一是生态成熟度不足。相较于 X86、ARM 数十年积累的完善生态，RISC-V 的软件工具链、应用场景适配仍有差距，尤其是在高端服务器、专业软件等领域，生态建设需要长期投入；
二是技术壁垒仍存。高性能 RISC-V 芯片的研发涉及架构设计、后端电路实现、软硬件协同优化等多个环节，对企业的技术实力与工程经验要求极高，并非所有企业都能突破核心瓶颈，对此，陈志坚告诉笔者，RISC-V 的向量计算技术在具体硬件实现时也有如时序、功能稳定等诸多挑战，" 目前可以实现 RISC-V RVV 256bit 位宽量产的全球芯片并不多，K3 继 K1 之后不仅实现且持续优化了 RVV 向量计算 " 陈志坚如是说；
三是巨头竞争压力。虽然 RISC-V 目前尚未引发巨头的大规模布局，但随着市场规模扩大，英特尔、ARM、华为等企业大概率将进入赛道，凭借技术、生态与资金优势，对初创企业形成竞争压力；
四是成本与量产难题。芯片初创企业规模较小，难以形成规模效应，成本控制能力弱于行业巨头，且高性能芯片的量产良率控制难度大，影响商业落地效率。
面对这些挑战，RISC-V 企业需要采取针对性策略：技术层面，坚持核心 IP 自研，持续突破高性能、安全化等技术瓶颈，积累工程与量产经验；生态层面，加强与软件企业、开发者社区的合作，加速软件适配与工具链完善，构建差异化生态壁垒；商业层面，聚焦增量市场，通过差异化产品创造价值，逐步形成规模效应，降低生产成本；合作层面，加强产业链协同与国际合作，共同推动架构标准完善与生态建设，提升行业整体竞争力。
未来，随着架构标准的持续完善、生态的逐步成熟、应用场景的广泛渗透，RISC-V 将逐步成长为与 X86、ARM 并列的主流计算体系，在人工智能、云计算、机器人、汽车电子等领域发挥核心作用，构建开源浪潮下的算力新秩序。虽然过程中面临生态、技术、竞争等多重挑战，但 RISC-V 的开源基因与全场景适配能力，使其具备长期发展的潜力。正如陈志坚所言——人类社会对算力的需求将持续增长，而开源开放的 RISC-V 架构具备长期生命力。
在这场算力革命中，RISC-V 不仅是一种技术架构，更是一种全新的产业协作模式，将推动全球科技产业走向更加开放、协同、共赢的未来。
（文｜Leo 张 ToB 杂谈，作者｜张申宇，编辑丨盖虹达）
