环球网

3月24日，阿里巴巴达摩院在2026玄铁RISC-V生态大会上发布新一代旗舰CPU产品玄铁C950，单核通用性能在SPECint2006基准测试中首次突破70分，刷新全球RISC-V CPU性能纪录。值得关注的是，这款芯片首次原生支持Qwen3、DeepSeek V3等千亿参数大模型，尝试在AI Agent时代为CPU重新寻找定位。

“在AI时代，CPU要重新设计了。”达摩院首席科学家孟建熠在会后的采访中如此判断。在他看来，大模型能力跨过阈值后，推理正成为主导场景，而这一转变对CPU提出了全新要求：更强的计算能力、更优的安全机制、更高的访存带宽，以及与AI加速单元更紧密的协同。这也正是玄铁C950设计背后所回应的问题。

AI时代需要怎样的CPU设计

玄铁C950的技术指标颇为亮眼。采用8指令译码、16级流水线，超1000条指令乱序窗口，最高主频3.2GHz，单核SPECint2006 base超过70分，单位性能达22分/吉赫兹(HTZ),。相比上一代玄铁C920，性能提升超过三倍。在电子标准院的通用CPU Bench上，C950达到0.8/GHz以上，SPECint 2017也达到2.6/GHz——这意味着它已进入高性能CPU的第一阵营。

但单纯堆砌跑分已不足以定义一款AI时代的CPU。达摩院首席科学家孟建熠在演讲中强调，C950是“面向Agentic AI而优化的处理器”。它支持RVA23.1标准，内置CoVE安全沙箱，访存带宽较上一代提升四倍以上。这些特性指向一个核心判断：AI推理正在从纯粹的加速计算，转向需要大量通用计算交互的复杂任务。

“Agentic AI要做的是从数据库调取数据、到网上搜索、再存入数据库，这些任务都需要CPU来完成。”孟建熠在采访时说道，黄仁勋在GTC上提出的Vera CPU，同样强调了计算能力、安全性和IO能力，“重新定义了CPU的架构”。在他看来，AI时代CPU需要重新设计，而玄铁C950正是针对这个方向进行的优化。

定制化与标准化的辩证统一

RISC-V架构的最大优势在于开源开放和可定制。但这也带来一个难题：如何在保持生态统一的同时，充分发挥定制化的创新能力？

孟建熠的观点是，标准化是生态的底座，而定制的价值要在生态之上实现。“RISC-V架构的生命力在于如何把标准化和定制化两件事情能够做到辩证的统一。”他举例说，玄铁团队在存储和网络场景中通过加入定制指令，将性能提升了30%。这些定制特性如果被市场广泛接受，未来可以反向推动RISC-V国际标准的演进。

这种“标准化底座+定制化扩展”的模式，正在成为RISC-V芯片在细分市场构建竞争力的关键路径。达摩院此次发布的Flex可扩展平台，正是为了让客户在标准化玄铁生态基础上，扩展出自身行业所需的专属架构。据孟建熠透露，过去一年中，玄铁团队分析了35家客户提出的38项改动需求，其中50%是客户结合应用场景需要做的定制和优化。

RISC-V国际基金会董事会主席Lu Dai对此有更宏观的解读：“RISC-V的标准本身就是从定制化中来的。如果某个定制化方案被市场广泛接受，它就会升级成标准。这个过程不会阻碍创新，反而只有RISC-V能做到这样的创新循环。”

通用计算如何与加速计算协同

从产业角度看，玄铁C950的发布恰逢芯片行业对算力需求重新审视的节点。过去几年，GPU凭借强大的并行计算能力成为AI训练的主导芯片。但随着推理场景的爆发，CPU的角色正在回归。

“原来大家讲如何用RISC-V做加速，但在Agentic AI时代，大家发现需要让AI做得更多。”孟建熠指出，今天最火爆的AI应用涉及大量任务处理，这又重新回到了CPU上。通用计算与加速计算的协同，成为系统级优化的新命题。

这一判断得到了芯片设计企业的认同。全志科技产品研发中心总经理黄少锐表示，全志从2019年开始在端侧产品中应用RISC-V，当时“做产品和软件非常痛苦，整个RISC-V非常不成熟”。但到今天，软件生态已有巨大变化，“内核和中间件的软件包括上面的配套还有AI的部署，已经到了差不多唾手可得的阶段”。他判断，端侧通用CPU加AI的机器人产品，以及四核、八核等更高算力的通用需求，是RISC-V未来大规模落地的方向。

芯翼信息科技CEO肖建宏则从连接芯片的角度阐述了RISC-V的价值。他所在的公司主要做广域物联网连接芯片，覆盖5G、蜂窝、AIoT以及卫星通讯。“这类连接芯片覆盖了很多行业客户，可靠性要求非常高。”2020年决定采用玄铁RISC-V方案时，考虑的是可扩展性和响应速度。“我们提出问题马上就改，这四年来从idea到今年出货量有近亿颗，产品卖到了欧洲、美国。”

进入更深的行业场景

芯片的性能是一方面，能否形成健康的生态是RISC-V走向主流的关键。达摩院此次公布的数据显示，玄铁团队已发布16款覆盖嵌入式到服务器领域的CPU IP，有4款开源，合作伙伴超过400家，250多款芯片在量产过程中。

在软件生态层面，达摩院与中国科学院软件所共建如意社区，内核开源贡献率排名第一，Pytorch贡献超过25%。商业软件生态方面，与编译、调试、工具类合作伙伴合作，计算库性能相对开源提升30%以上，推理性能提升40%以上。

孟建熠将RISC-V生态建设分为三个阶段：第一阶段是移植Linux、安卓等操作系统；第二阶段是应用适配；第三阶段是应用优化。“今天不应该再看底层操作系统这个点了，因为都有了。要在用户上面真正做好。”他以Java为例，通过在底层硬件做支持特性，再优化Java虚拟机，让应用跑得更快。“用户感受到的是你这个东西跑得快，跑分只是一张入场券。”

这种从应用倒推架构优化的思路，正在推动RISC-V进入更深的行业场景。南芯科技资源开发副总裁姜涛介绍，公司做大功率电源芯片，过去七八年一颗电源芯片面积很小，现在面积大了很多，加了大量数字芯片在里面。“如果没有达摩院支持的开源生态内核，我们做不了这个事情，或者需要花很长时间。”经过几年合作，南芯在复杂电源芯片上的出货量已超过1亿颗，产品进入国产大飞机和头部算力企业的供应链。

通用计算还是要回来

面向未来，达摩院宣布与北京开源芯片研究院、中国科学院软件所签署战略合作协议，将在SMT多线程、片上互联、“通推一体”AI新架构等前沿技术上开展合作，联合研发下一代开源香山CPU。

孟建熠在采访中强调，AI浪潮对大家都是公平的，但有一个方向是坚定看好的：“Agentic AI肯定会往前走。这就要求CPU要做强，CPU和GPU到底应该怎么配合，未来AI应该跑在什么上面，如何做系统优化，变成了一个今天要重新回答的问题。”

他认为，通用计算的瓶颈一定会被看到。“这个世界有大量的交互，是需要通用计算去做的，而不是只有一个AI加速计算就可以了。加速计算就是专门特定任务做得非常好，但通用计算还是要回来的。”