从2018年开始重点布局RISC-V，2019年发布玄铁C910，25年发布C930，到如今的C950，阿里在RISC-V CPU领域发展神速，每代产品都堪称跨越式的升级。与之相对的，RISC-V作为被业界看好的除ARM、x86之外的第三极近几年的发展也是有目共睹，以嵌入式领域为原点，正逐步拓展至服务器、数据中心等高性能计算领域，去年出货量也高达69 亿颗，显示出极快的扩张速度。

随着RISC-V国际基金会正式批准RVA23 Profile，为Android和企业级Linux发行版提供了稳定的架构基线，使操作系统和软件开发者能够面向一组相对稳定的硬件能力进行开发，越来越多产业巨头和创业公司进入RISC-V领域，产业链也从CPU IP逐渐向工具链、操作系统、SoC以及应用生态延伸。

在阿里达摩院玄铁RISC-V硬件研发负责人陈晨看来，过去七八年，RISC-V最大的变化是整个产业正在经历一次从开放指令集到完整处理器架构，再到产业生态的演进。

RISC-V最初的目标是服务于科研和教学。做一套足够简洁、高效、可扩展，并且可以自由使用的ISA。

2014年，RISC-V基础规范冻结；2015年，RISC-V国际基金会成立，开始以开放、协作的方式推动架构发展。此后，RISC-V逐渐从一个大学研究项目走向全球产业。

如果只从技术层面看，RISC-V的核心优势并不复杂，开放的基础ISA、模块化的扩展机制，以及允许用户进行自定义扩展。但正因其开放和高度灵活性，让处理器开发从相对封闭的生态之中有了另一条路径。

传统处理器架构往往由少数公司掌握核心定义权，芯片企业需要在既有架构框架下开发产品。而RISC-V试图把架构本身变成一个开放的公共基础设施，企业、科研机构和开发者可以共同参与标准制定，也可以在标准基础上进行创新。

陈晨在接受采访时用了一个很形象的比喻：" 通常，主流处理器架构背后，存在一本'非常昂贵的架构手册'，而RISC-V让大家共同来写这本书，共同定义处理器应该是什么样子。"

这也是阿里较早就笃定RISC-V的重要背景。

2018年前后，阿里开始重点布局RISC-V，在此之前阿里的团队已经拥有多年的处理器研发经验。

换句话说，阿里选择RISC-V，是看到了开放架构背后的产业价值。

2019年7月，首款旗舰处理器产品玄铁C910重磅发布，是当时全球性能最强的RISC-V处理器。玄铁C910采用RISC-V架构，面向5G、AI、自动驾驶等高性能端侧场景，支持16核，单核性能达到7.1CoreMark/MHz，主频达到2.5GHz。

当时玄铁C910还有一个重要动作，宣布开放玄铁910 IPCore，并推出面向领域定制的芯片平台，希望降低芯片设计门槛。

这与传统CPU产业的封闭授权模式形成了明显差异，也解释了为什么RISC-V对于当时正在快速碎片化的AIoT市场具有吸引力。如今，以阿里达摩院为首的IP公司其下游出货量达60亿，遥遥领先。

过去几年，RISC-V活跃在一系列嵌入式应用场景，这些场景大多设计专用、需求简单明确，但面向高性能计算领域，通用CPU对整体软硬件生态的要求更高，比起成熟的x86和ARM生态，碎片化成为了阻碍RISC-V建全生态的绊脚石。

陈晨认为，RISC-V这几年最明显的变化之一，是架构本身正在变得越来越完整。

最初的RISC-V非常简洁。它提供的是一套基础指令集，以及围绕不同需求进行扩展的能力。陈晨形容RISC-V正在经历一个"把书越写越厚" 的过程，从最初几十页、上百页的基础架构，逐渐扩展为涵盖更多处理器实际需求的完整体系。

2024年正式批准的RVA23Profile，面向64位应用处理器定义了一组更加明确的强制和可选扩展，其目的之一就是让不同RISC-V处理器在基础能力上更加一致，使软件生态能够拥有相对稳定的目标。RVA23还将向量扩展列为应用处理器的必选能力之一，并纳入了与虚拟化等高性能计算相关的能力。

这意味着RISC-V正在解决一个长期存在的问题，即开放不能等于没有标准。

如果每家企业都从零开始选择不同的扩展，那么RISC-V虽然足够灵活，却很容易走向碎片化。而Profile的意义，就是在开放和统一之间建立一个基础边界。

与此同时，RISC-V处理器的性能也在持续提升。

陈晨回忆道，玄铁C910发布时单核性能达到7.1Coremark/MHz，在一众RISC-V芯片里已经是顶级的存在，但与ARM和x86相比还是有差距，最新发布的玄铁C950 SPECint 2006已达22分/GHz，SPECint2017达2.6/GHz，性能水位线已与当今最先进的ARM/x86处理器基本持平。

从玄铁C910开始，阿里不断推动RISC-V向更高性能的微架构演进。陈晨认为， 今天再看RISC-V，单纯讨论能不能做高性能CPU已经没有过去那么大的意义。真正的处理器性能，也不是一个简单的跑分数字。

在高性能计算场景中，多核通信、虚拟化、中断处理、访存、预取等微架构细节，都可能影响最终应用性能。某一个看似很小的环节没有做好，就可能导致特定应用的实际性能出现明显下降。

陈晨强调，即使RISC-V正在不断完善，高水平微架构仍然是处理器厂商必须跨过的一道门槛。但如果硬件性能差距正在逐渐缩小，那么RISC-V下一步真正需

要解决的，就不再只是硬件问题。

而是生态。

"处理器不是一颗孤立的芯片。"尤其进入服务器和高性能计算领域之后，处理器背后连接的是操作系统、编译器、数据库、中间件、驱动和大量应用软件。陈晨指出，如果从x86或者ARM迁移到RISC-V，并不是企业内部简单做一个决定就能完成的事情，数据中心中大量软件和中间件都需要重新适配和优化。

这也是为什么，RISC-V过去几年已经完成了从"教育项目"到"商业处理器"的跃迁，但如果要真正进入通用高性能计算市场，仍然需要持续补足软件生态。

AI时代，RISC-V的机会在哪里？

AI正在改变CPU本身的角色，特别是Agent AI来临以后。

传统计算体系中，CPU更像一个"管家"：负责通用计算、任务调度，再把大量并行计算任务交给GPU 等加速器。

但随着大模型、Agent以及复杂AI工作负载的发展，CPU与GPU之间的关系正在发生变化。

陈晨认为，AI时代CPU可能逐渐从一个"管家"，变成AI计算体系中的"合作伙伴"，需要实时处理AI反馈、调用工具、查询数据库等，进入整个Agent workload关键路径中。

一方面，微架构必须针对新的AI工作负载持续优化；另一方面，CPU与GPU、NPU等加速器之间的互联、数据一致性、带宽和延迟也会越来越重要。

陈晨提到，传统CPU与GPU之间可以通过PCIe等成熟标准连接，但AI时代对带宽和延迟提出了更高要求，因此CPU-GPU之间的互联方式，以及CPU自身的互联能力，都可能成为下一阶段架构创新的方向。

存储同样如此。

大模型对内存容量和带宽提出了前所未有的要求，传统CPU不断提高计算性能，却可能受制于存储系统。片上存储、内存扩展以及新的存储架构，因此都可能成为处理器创新的重要组成部分。

从这个角度看，AI实际上正在重新定义CPU在整个计算系统中的位置，而这恰恰可能给RISC-V带来新的机会。

AI算法、模型和计算模式仍处于快速变化阶段，一套高度固定的架构未必能够快速适应所有新的需求。而RISC-V允许在标准基础上进行扩展，这种灵活性可能成为AI时代的一项重要优势。

当然，这种优势又会放大RISC-V自身的矛盾点，开放带来创新，但过度定制可能破坏生态。

对此，陈晨给出的答案是寻找两者之间的边界。

在玄铁的实践中，他把这种思路概括为两个方向："定制的标准化技术"和"标准化的定制平台"。

前者解决的是：客户提出的需求虽然来自某个具体场景，但如果判断其具有普遍价值，就应该将其沉淀下来，形成更通用的技术，并进一步推动进入社区和标准。

后者则解决另一种情况：如果客户的需求高度个性化，并不具备标准化价值，那么就提供一个标准化的定制平台，让客户在统一的基础框架上完成自己的差异化设计。

这提供了一个很有意思的RISC-V产业化路径：

标准化负责建立共同生态，定制化负责创造差异化价值。

二者应该形成一个循环，创新产生于定制，成熟于实践，最终沉淀为标准；而标准又为下一轮创新提供基础。

过去谈CPU，更多关注的是单核性能、主频、功耗以及微架构；而AI时代的高性能处理器，竞争越来越像是一场系统级竞争。

陈晨也提到，未来CPU竞争会越来越体现为与其他芯片的联动，以及软硬件协同，甚至逐渐走向"软件定义芯片"或者"系统定义芯片"的时代。

这或许也是阿里今天继续推动RISC-V的真正原因。

它所面对的已经不只是"做一颗RISC-V CPU"，而是如何围绕RISC-V建立一套从处理器、软件到互联和存储的计算体系。

回头看2018年，阿里开始重点布局RISC-V时，这套架构距离今天的产业成熟度还有很长距离。

七八年之后，RISC-V已经证明了几件事情：它可以做出商业处理器，可以做高性能CPU，可以建立标准化架构，也能够吸引越来越多产业力量参与其中。

但它距离真正意义上的通用高性能计算生态仍然存在差距。

陈晨表示，未来玄铁会重点关注几大方向，一是继续牵头RISC-V矩阵指令的发展，对标ARM SME/Intel AMX，解决碎片化问题；二是推进RVA23 Profile及后续大版本（如RVA30）的标准化，确立软硬件交互基线，保障生态兼容性；三是完善类似Intel TDX/ARM CCA的安全框架（RISC-V CoVE），满足云计算和AI场景下的数据隐私与安全需求；最后，持续推进架构创新，形成独特的竞争优势。

从玄铁C910到今天，阿里对RISC-V的探索也正在从一颗CPU、一个IP，逐渐走向微架构、软件生态、AI计算、互联和存储。

开放架构能不能真正成为AI时代计算系统创新的基础，这可能是RISC-V真正的下一站。