RISC-V（开放指令集架构）

RISC-V 的历史可追溯到 1980 年代 RISC 概念的诞生。2010 年，加州大学伯克利分校的 Krste Asanović 教授团队启动第五代 RISC 指令集项目，命名为 RISC-V（V 代表罗马数字 5）。

2015 年，RISC-V International 基金会在瑞士成立，负责治理和维护 RISC-V 标准。2019 年，SiFive 推出首款商用 RISC-V 高性能处理器核心。2020-2022 年，阿里巴巴达摩院推出玄铁系列 RISC-V 处理器，中国厂商大规模布局。

2025 年，高通收购 Ventana Micro Systems（RISC-V 数据中心 CPU 公司），正式进入 RISC-V 赛道。

2026 年 6 月，高通以 80-100 亿美元洽谈收购 Tenstorrent，后者基于 RISC-V 设计了 Blackhole AI 加速器——每颗集成 768 个 RISC-V 核心，32 颗组成 Galaxy Blackhole 平台（6U 机箱），2026 年初已量产出货。

RISC-V 从学术项目走向数据中心 AI 算力核心，用了 16 年。

RISC-V 的核心竞争力在于「开放免费」——与 ARM 每年收取巨额授权费、NVIDIA CUDA 形成封闭生态不同，RISC-V 完全开放，任何人可以基于它设计芯片而无需支付版税。

对高通而言，这提供了摆脱 ARM 依赖的战略退路——高通的 Snapdragon 处理器使用 ARM 指令集授权，数据中心战略命脉掌握在 ARM 及其大股东软银手中。

与 CUDA 生态对比：CUDA 拥有 400 万+开发者、数十万个预训练模型、PyTorch/TensorFlow 深度绑定，转换成本极高。

RISC-V 的挑战策略是不在 CUDA 的地盘上赢，而是换一个战场——Tenstorrent 的 RISC-V 核心专为 AI 工作负载设计，通过软件定义的数据流实现可编程性（GPU 的 Tensor Core 是固定功能的）。

RISC-V 的短板在于软件生态远不如 CUDA 成熟，即使硬件效率更高，软件迁移成本仍是最大障碍。

Tenstorrent 是 RISC-V 在 AI 领域最成功的实践者。

其核心创新是 Tensix 核心架构：每个 Tensix 核心包含 6 个 RISC-V 处理器（处理控制流、数据调度和标量计算）、矩阵乘法单元（MXM，执行 AI 推理的核心矩阵运算）和软件定义的数据流（通过 RISC-V 程序动态调度数据在核心间的流动）。

这种设计的优势是可编程性——GPU 的 Tensor Core 只能按 NVIDIA 定义的方式使用，但 Tenstorrent 的 RISC-V 核心可以通过软件重新定义数据流，针对不同模型架构（Transformer、CNN、MoE）优化执行路径。

旗舰产品 Galaxy Blackhole 平台：32 颗 Blackhole 加速器通过高速互联组成统一计算池，每颗 768 个 RISC-V 核心，总计 24,576 个 RISC-V 核心/机架，自有软件栈 TT-Metalium 直接操作硬件，绕过传统驱动层。

2026 年 4 月，Tenstorrent 宣布 Galaxy Blackhole 在 AI 视频生成上比领先 GPU 系统快 10 倍。