DeepSeek：开源AI模型的算力革命
DeepSeek作为一款开源AI模型，凭借其创新的MoE（混合专家模型）架构，大幅降低了算力需求。据阿里云无影事业部总裁张献涛介绍，DeepSeek的算力需求降低了近20倍，这使得更多芯片能够适配大模型，为国产芯片带来了新机遇。这一突破不仅改变了算力市场的格局，也为RISC-V架构的发展提供了新的动力。
RISC-V迈向高性能计算
在2025玄铁RISC-V生态大会上，达摩院宣布其最高性能处理器C930即将在3月开启交付。C930的通用算力性能达到SPECint2006基准测试15/GHz，面向服务器级高性能应用场景。此外，C930搭载512 bits RVV1.0和8 TOPS Matrix双引擎，将通用高性能算力与AI算力原生结合，并开放DSA扩展接口以支持更多特性要求。
开源AI全链路的打通
中科院软件所RISC-V行业生态负责人郭松柳介绍，基于玄铁C920处理器的AI PC概念机已经跑通Llama、Qwen、DeepSeek等开源模型，打通了从开源硬件架构到开源操作系统、再到开源AI模型的“开源AI全链路”。这一成果不仅展示了RISC-V在高性能计算领域的潜力，也为未来RISC-V在AI领域的应用提供了参考。
RISC-V生态的挑战与机遇
尽管RISC-V在AI领域展现出巨大潜力，但其生态系统的成熟度仍落后于X86和ARM。北京开源芯片研究院首席科学家包云岗指出，RISC-V在工具箱、人才和标杆案例方面仍面临挑战。然而，随着DeepSeek等开源AI模型的兴起，RISC-V的灵活性和可扩展性使其在AI推理算力领域具有独特优势，有望成为AI时代的最佳搭档。
未来展望
DeepSeek的出现为RISC-V架构带来了新的平衡点，使其在高性能计算和AI领域展现出巨大潜力。随着玄铁C930等高性能处理器的推出，RISC-V有望在数据中心和高性能计算市场占据一席之地。未来，RISC-V与开源AI模型的结合将进一步推动算力格局的重塑，为全球技术发展带来深远影响。
相关文章
