聊聊最近两起RISC-V初创公司收购的新闻。（一）12月10日，高通宣布收购一家

聊聊最近两起RISC-V初创公司收购的新闻。（一）12月10日，高通宣布收购一家RISC-V初创公司Ventana（图1）。10月1日，Meta透露将以20亿美元收购另一家RISC-V初创企业Rivos（图2）。Ventana和Rivos，都是专注于研发高性能RISC-V处理器，都是RISC-V国际协会理事会成员，如今均被大厂收购，可以说都找到了不错的归属。高通、Meta在近期分别收购高性能RISC-V初创企业，正是看到了RISC-V在AI时代的机遇。（二）在信息领域，除了广为人知的摩尔定律，还有一个在过去半个世纪同样经受住时间检验的产业规律——贝尔定律。该定律指出，大约每10到15年，就会出现一类新计算机（或新计算范式），推动新编程平台、新网络连接方式、新用户接口及新使用模式等一系列技术革新，最终形成新产业。贝尔定律揭示了信息产业发展的时代性特征：不同的计算时代拥有各自不同的技术体系。从处理器生态角度看，每个计算时代都会孕育出与之匹配的生态体系。但无论在哪个时代，构建一个新的处理器生态，实现高性能都是不可或缺的前提。回顾信息技术的发展历程：在个人计算机（PC）时代，Intel与AMD沿着摩尔定律持续提升处理器性能，支撑起超3000万个Windows桌面应用和Linux服务器应用，造就了至今仍十分庞大的x86生态；进入移动计算时代，ARM实现了从嵌入式芯片到高性能应用处理器（AP）的跨越，从而支撑起约1000万个手机APP，形成了今天繁荣的ARM生态。（三）如今，AI时代已经来临。未来将会涌现数百万乃至上千万的智能化应用，而开放而灵活的RISC-V指令集，为构建面向AI时代的新处理器生态带来了重要机遇。与智能应用有所区别，智能化应用将会呈现出以下几个特点：· 内嵌智能体（Agent），以智能体作为人机交互的新接口。智能体成为连接用户、应用、大模型的桥梁。· 智能体将与存量应用紧密结合。在当前应用基础上叠加AI能力，使其具备更强的人机交互能力、更自动化的流程处理能力，从而将大量存量应用升级为智能化应用。例如，微软Office等应用中嵌入Copilot，旨在升级为智能化应用；飞书通过结合AI NAS设备，将升级为智能化应用。这也意味着智能化应用依然离不开CPU。· 算法变化快。Transformer不是终极算法，未来还将不断演进。总结来说，上述特征对AI芯片提出诸多新需求，包括：需考虑与CPU的协同设计，需根据不同需求实现高效定制。而RISC-V比x86/ARM具有更强的灵活可定制优势，有望形成面向AI时代的RISC-V生态。（四）近年来，几乎全球企业都选择基于RISC-V研制AI处理器芯片。根据不完全统计，Google、Meta、Microsoft、Tesla等AI领域系统与应用巨头，均宣布或者已经基于RISC-V指令架构搭建自有AI芯片与系统。。近期高通与Meta收购RISC-V初创企业，正是为了加快在RISC-V + AI方向上的布局。事实上，RISC-V国际协会也在积极布局。2023年10月，RISC-V国际协会成立AI/ML SIG组，推动全球 RISC-V AI指令架构、基础软件和核心应用技术的研究与标准化。目前，RISC-V向量（Vector）已形成全球统一的标准（RVV1.0指令集标准），正在推动矩阵（Matrix）和张量（Tensor）标准制定。2026年上半年，矩阵扩展指令标准制定工作将会形成重要进展。在形成统一的基于RISC-V的AI扩展指令集后，那就有望在软件生态上形成合力，从而形成一个RISC-V + AI新生态（图3）。（五）这两起美国大厂收购初创公司案例，标志着RISC-V发展进入到新阶段：1）高性能RISC-V的需求越来越迫切，虽然目前尚未形成规模化市场，但可以预见即将实现量产市场突破；2）大厂争取入局RISC-V，将会带来一系列连锁反应，刺激众多此前处于观望的企业积极下场，RISC-V整个生态投入将得到加强；3）RISC-V在AI场景的应用落地将会进一步得到加速。PC时代孕育出x86生态，移动计算时代孕育出ARM生态，AI时代将孕育出RISC-V生态。包云岗