美國 AI 芯片巨頭英偉達，憑借“GPU 硬件+CUDA軟件生態”優勢，正在以95%的占比壟斷著全球 AI 加速芯片市場。
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但最近一個月，英偉達市值卻蒸發超8000億美元。背后的核心原因在于，Meta開始購買大量谷歌TPU替代GPU，而后者發起了一場反英偉達“GPU+CUDA”的架構壟斷。
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相對于谷歌TPU，開源RISC-V架構也正在扮演著同樣的壟斷角色，在芯片指令集架構賽道中沖擊行業壟斷格局。
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據珠海舉行的2025 RISC-V大會暨RDSA國際論壇公布的最新數據顯示：2025年，全球基于RISC-V的芯片解決方案的市場滲透率已達到25%，逐步覆蓋全場景領域；預計到2030年，全球RISC-V芯片出貨量將突破162億顆，年復合增長率超40%，而中國將持續占據全球RISC-V產業增長的核心地位。
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隨著中國逐步成為全球RISC-V發展的核心陣地，疊加 AI 算力與應用需求的持續攀升，基于國產非GPU芯片的 RISC-V+AI 并行計算生態，有望打破美國在芯片架構領域的壟斷格局。
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RISC-V工委會戰略指導委員會主任、中國工程院院士倪光南指出，RISC-V在 AI 并行計算領域的核心角色或將進一步增強，有望引領 AI 算力產業發展。
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2025 RISC-V大會并行計算分論壇上，RISC-V工委會重磅宣布，清微智能與中國科學院軟件研究所、清華大學集成電路學院、北京開源芯片研究院、阿里達摩院、知合計算共同成立“RISC-V并行計算領航創新聯盟”，旨在打造基于開源RISC-V架構的并行計算生態，推動架構標準統一與技術協同創新，加速AI算力芯片研發、算法優化及行業應用落地，打破技術壁壘、匯聚產業合力，為國產開源算力生態構建提供核心支撐，助力中國在全球AI算力領域搶占技術制高點與產業話語權。
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（圖注：“RISC-V并行計算領航創新聯盟”成立儀式，右一是清微智能副總裁李彬）
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實際上，作為AI算力的核心要素，芯片的架構和性能決定了算力能力，并進一步決定數據處理能力的強弱。
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這場RISC-V并行計算分論壇上，清華大學集成電路學院院長尹首一教授發表《晶圓級芯片研究進展——面向異構并行的高算力芯片發展路徑探討》的主題演講。
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尹首一教授在演講中指出，AI 大模型時代算力需求激增，重要性較以往提升百倍，但傳統工藝提升算力路徑受阻，面臨物理極限與國內制造限制，而晶圓級芯片成為突破單芯片算力限制的重要技術，而包括美國Cerebras、特斯拉Dojo等在內已經有成功案例。
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尹首一教授帶領清華大學團隊，在計算芯粒、晶圓基板、集成系統等領域提出新的技術突破，基于可重構計算架構和RISC-V核，研發出一款新的晶圓級算力芯片，服務器單機算力達到4 PFLOPS，單服務器支持“滿血版”DeepSeek-671B AI大模型運行，并在國內供應鏈支持下完成相關樣機與系統驗證。
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尹首一教授在演講中引述近期媒體評論文章觀點，稱微芯片（The Microchip）時代即將結束。未來，數據中心將采用晶圓級芯片技術，數據中心將是一個盒子大小，而不是巨大的能源消耗結構，晶圓級芯片時代即將到來。
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從RISC-V到晶圓級芯片，再到可重構芯片，一系列創新技術探索的背后，清微智能等中國企業正以實際行動，成為打破英偉達GPU“神話”的鮮活例證。
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論壇圓桌環節，清微智能副總裁李彬表示，RISC-V 擴展支持高性能 AI 計算已逐步形成行業共識，由于RISC-V 指令集架構的靈活性優勢顯著，并且成為軟硬件之間的核心接口，未來RISC-V在并行計算層面還將涌現更多機遇與挑戰。
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作為源自清華大學的全球可重構架構計算領導者，清微智能持續深耕AI算力芯片領域，以“非GPU”的原創技術路徑突破行業瓶頸，出貨量躋身國產第一梯隊，為國產算力產業開辟了高效節能的新賽道。
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李彬指出，自去年以來，清微智能TX81系列芯片在軟件生態層面主要采用"三層兼容"策略：1、與英偉達CUDA的API兼容；2、Triton兼容；3、在芯片最底層，即類似英偉達PTX那一層，用戶可以用RISC-V的指令集去做整個芯片的編程，深度將RISC-V與AI并行計算相結合，讓開發者更容易利用開源技術進行性能極致調優。
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未來，清微智能表示將繼續聚焦可重構技術的深度創新，加快下一代高算力芯片研發進程，并讓國產算力芯片在更多場景落地應用，加速夯實國產AI算力第一梯隊重要地位。
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