

> 随着底层芯片架构的持续演进，RISC-V正以强悍的通用算力与深度融合的AI加速引擎，打破传统指令集壁垒，为大模型在服务器端的原生部署提供了一种极具潜力的开源硬件方案。

## 核心架构升级突破性能瓶颈

长期以来被视为芯片市场强力替补的RISC-V开源指令集架构，终于迎来了杀入高性能计算主战场的历史性时刻。在2026玄铁RISC-V生态大会上，阿里巴巴达摩院正式向全球发布了其最新研发的高性能RISC-V架构CPU产品玄铁C950。这款处理器的成功问世，不仅大幅拉高了全球RISC-V阵营的性能天花板，更在行业内首次实现了CPU对千亿级参数大模型的原生底层支持。

作为达摩院倾注资源的最新一代旗舰级计算产品，玄铁C950在核心微架构设计上采取了极为激进的升级策略。在硬核物理规格方面，该处理器史无前例地采用了8指令深度译码机制与16级超长流水线设计，并配备了容量超过1000条指令的超大乱序执行窗口，其设计最高稳定主频飙升至3.2GHz。

更加令人瞩目的是其在国际权威跑分平台上的表现。在严苛的SPECint2006基准测试环境下，玄铁C950的单核通用计算性能首次成功突破了70分大关，毫无争议地登顶当前全球性能最强的RISC-V处理器宝座。在实际的云端网络处理与海量云存储等高负载典型任务中，其综合执行效率较市面主流同类产品提升幅度超过了30%。

![52.png](https://static.downly.cn/images/e1783cf7d81235eaac859c675879491b.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 算力融合赋能大模型原生部署

如果说通用性能的跃升是敲门砖，那么针对人工智能算力的深度定制则是玄铁C950的真正杀手锏。除了提供极致的基础算力支撑，达摩院研发团队在此次架构迭代中，创造性地同步嵌入了Vector和Matrix两款原生的硬件级AI加速引擎。

这两大专门针对张量计算优化的加速引擎与玄铁CPU主核心实现了物理级别的统一编址与缓存共享，从根本上打破了数据在不同处理单元间搬运的延迟瓶颈，实现了通用逻辑算力与大规模矩阵算力的无缝深度融合。

经过研发实验室的严苛实测，这种新型软硬协同架构展现出了极其优异的模型兼容性与运行效率。该系统不仅能够极速加载，更能以极低的延迟流畅运行诸如Qwen 3-235B以及DeepSeek V3-671B等全球顶尖的超大规模语言模型。这也是全球芯片发展史上，首次有CPU完全脱离独立GPU的辅助，以纯原生架构稳健支撑起千亿参数规模的大模型推理任务，为即将全面爆发的AI Agent智能体时代，提供了一套极为珍贵的低功耗服务器级硬件参照样本。

![53.png](https://static.downly.cn/images/16fa5239a9b200a657e124c1596572d6.png)<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 生态拓展加速百亿级市场落地

硬件指标的突破仅仅是万里长征的第一步，对于开源指令集而言，建立繁荣的软硬件生态圈才是决定生死存亡的关键。中国工程院院士倪光南在发布会现场的发言中明确指出，得益于其开源开放的技术特性，RISC-V架构正以超乎想象的速度向主流应用市场渗透。据权威产业咨询机构的数据预测，到2031年全球基于RISC-V架构的智能设备出货量将达到惊人的360亿颗。

为了牢牢把握并加速这一产业周期的到来，达摩院联合多方力量展开了密集的生态合围动作。在底层研发层面，达摩院已与中国科学院软件研究所及北京开源芯片研究院正式签署深度合作协议，各方将汇聚顶尖研发资源，共同推动下一代开源香山CPU架构的演进。在系统软件适配层面，团队携手国内领先的openKylin开源社区，成功打造了全球首个专为RISC-V深度优化的原生人工智能操作系统，并全面支持了OpenClaw等主流计算框架的本地化一键部署。

而在至关重要的商业化量产进度上，玄铁系列内核目前已在全球范围内成功授权并落地了超过200多款量产级商用芯片，其应用场景正从传统的物联网边缘设备，快速延伸至AI智能穿戴眼镜、高精度电力工控等高附加值前沿领域。从微小的传感器到吞吐庞大数据的高端云服务器，以阿里巴巴为代表的中国底层科技力量，正在借助开源的力量重塑全球基础芯片的底层格局。当一颗高性能的RISC-V处理器能够游刃有余地生吞下千亿参数的超级大模型时，一个不被封闭授权体系裹挟的、更加开放与自主的多元化算力时代，已然拉开序幕。


阿里达摩院发布玄铁C950 RISC-V架构首次原生支持千亿参数模型



> 仅需一行命令即可唤醒专属本地AI代理。英伟达最新推出的NemoClaw技术栈，正以操作系统级的生态降维打击，重新定义智能计算的隐私安全与全天候自主运行标准。

## 打造个人AI的底层操作系统
在全球开发者与技术极客的瞩目下，英伟达正式解密了专为OpenClaw代理平台量身定制的NemoClaw技术堆栈。这项技术的核心突破在于极简的部署逻辑，用户只需通过一条简单的终端命令，即可在本地环境中完整安装NVIDIA Nemotron模型与全新的OpenShell运行时。

英伟达创始人黄仁勋在发布环节中给出了极高的历史定位。他将OpenClaw定义为“个人人工智能的操作系统”，认为其在AI时代的地位将完全等同于PC时代的Windows或Mac。随着该技术栈的落地，软件行业正在经历从“被动响应”到由自主AI代理驱动的范式转移。

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## 隐私路由与沙箱隔离机制
长期以来，本地自主代理在数据隐私与扩展性之间难以找到平衡。NemoClaw通过深度集成NVIDIA Agent Toolkit，从底层重构了安全逻辑。

隔离沙箱 借助OpenShell提供的硬件级受保护环境，所有的敏感数据处理均在封闭的沙箱内完成，彻底阻断了隐私外泄的可能。
混合模型策略 该架构创新性地引入了“隐私路由器”机制。代理能够根据任务的复杂度，在运行本地开放模型与安全连接云端前沿大模型之间进行智能调度，同时强制执行严苛的网络防护与策略安全验证。

## 算力无缝下发与全栈支持
为了让AI代理具备24/7全天候自主学习与执行复杂任务的能力，英伟达为NemoClaw打通了其全系硬件生态。

无论是搭载GeForce RTX的消费级笔记本、专业级PC，还是面向企业极致性能需求的RTX PRO工作站，甚至是最顶端的DGX Station与DGX Spark超级计算机，均被纳入了这一操作系统的原生支持列表。这种从端侧到超算中心的无缝衔接，标志着个人智能助手真正具备了人人可用且安全可控的工程基础。

英伟达重磅发布NemoClaw 个人AI操作系统的破局与重构



> 国产AI在底层架构与评测体系上正双向发力。主攻长期记忆的DeepSeek V4与聚焦多智能体生态的腾讯新混元将于4月发布，加速探索大模型在真实生产环境中的落地范式。

## 突破架构瓶颈的长期记忆探索

据《白鲸实验室》独家披露，备受行业瞩目的多模态大模型DeepSeek V4预计于2026年4月揭开面纱。由核心技术领军人物梁文锋主导的这一代模型，经历了漫长周期的底层打磨，其最大亮点在于代码生成能力与长期上下文记忆的突破性进展。这不仅契合了该团队近年来在视觉内容解析与AI原生搜索领域的深耕方向，也标志着国产模型在复杂逻辑处理上的又一次跨越。

梁文锋在核心架构层面的创新为V4的性能跃升奠定了基础。今年1月其发布的论文《Conditional Memory via Scalable Lookup》深入探讨了条件记忆机制，而去年年底的《mHC Manifold-Constrained Hyper-Connections》则针对Transformer底层信息流进行了管线优化。这些基础研究精准切中了当前大模型在超长记忆维持与海量数据训练稳定性上的技术痛点。更值得关注的是，DeepSeek V4在设计之初就深度适配了本土硬件生态，力图打造首个实现从算力底座到算法框架完全依赖国产芯片闭环的核心大模型。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 重塑评测体系的真实场景适配

在DeepSeek冲击架构极限的同时，另一股不可忽视的力量也在悄然蓄势。自2025年末正式接掌腾讯总办首席AI科学家及AI Infra部门的姚顺雨，同样将其操刀的新一代混元模型定档于4月。有别于一味追求千亿乃至万亿级参数的传统路径，姚顺雨团队此次带来的新模型将参数量精简至约30亿，把核心资源全面倾斜于真实业务环境的可用性打磨。

今年2月姚顺雨团队推出的CL-bench评测基准引发了学界的广泛共鸣。该基准摒弃了以往脱离实际的静态题海测试，转而建立了一套专门针对上下文学习与AI智能体执行力的动态考核标准。这表明腾讯新混元在研发理念上已经完成了从“跑分竞赛”向“产业实用”的蜕变。两款标杆级产品的同期亮相，不仅将极大丰富国产大模型的技术图谱，更为行业解答“AI如何真正赋能复杂生产力”这一核心命题提供了两种极具价值的解题思路。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

DeepSeek V4与腾讯新混元定档 国产大模型双星破局



> 逾越被动接收指令的传统交互模式，格力以累计出货超两亿颗的底层芯片矩阵，向外界展示了其解决供应链隐患并重塑全屋智能体验的核心战略。

## 算力内置打破传统家电交互壁垒

在家电行业的智能化进程中，多数企业倾向于依靠外部云端算力实现简单的语音交互控制。而格力选择了一条更底层的路径，通过自研核心计算单元重构设备的运转逻辑。最新展出的系列新品中，内置计算芯片赋予了设备独立处理环境数据的能力。冷暖设备与环境系统不再需要等待用户的明确语音或按键指令，而是能够通过持续监测空间变量与用户行为习惯，在感知到微小环境变化时提前介入，完成最佳运行模式的自动切换。这种体验上的升维，本质上是边缘计算在家电领域的深度延展。

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## 逾越出货量大关构筑双引擎护城河

关于自主研发底层硬件的商业价值，市场曾有过诸多讨论。但最新的出货量数据构筑了坚实的护城河。其中专为智能家电打造的芯片累计销量已突破八百万量级，而负责核心控制的工业级产品更是逼近两亿大关。这一庞大的基数不仅证明了其底层技术的良品率与稳定性，更意味着其内部供应链已实现了高度的抗风险能力。在工业制造与消费级家电双轨并行的战略下，底层的自主算力正成为驱动庞大硬件生态闭环的关键引擎。

格力电器披露自研AI芯片数据 算力底座驱动家电步入主动感知时代



> 硅谷算力霸主正从通用硬件商向深度定制架构商转型 通过整合前沿语言处理技术 新一代定制处理器将重塑AI模型实时响应的效率极限

## 推理性能实现底层跨越

此次硬件巨头并未选择单打独斗 而是引入了极具侵略性的外部技术基因 新系统将整合由硅谷初创企业Groq设计的极速芯片 该技术在处理大模型推理速度上曾多次刷新行业纪录 不同于以往侧重于训练的传统系列 这款新平台专门针对模型实时响应用户请求的推理计算过程进行底层重构 官方计划于下个月的开发者大会上正式揭开这款新硬件平台的神秘面纱

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## 算力护城河的防御与反击

对于硬件提供商而言 这是一场及时且关键的防御战 核心客户已同意成为该处理器的首批及最大买家之一 在过去数月间 顶尖AI企业一直在积极寻找芯片的替代方案 并于近期涉足其他初创公司的硬件生态 通过提供定制化与高效率的硬件解决方案 算力霸主成功将核心大客户从自研芯片的边缘拉回自身的生态体系内

## 商业落地进入效率比拼周期

此次策略调整释放了一个明确信号 当模型规模达到万亿参数后 单纯堆砌算力已不再是唯一解 推理效率将成为通用人工智能商业化落地的生死线 通过引入尖端技术并针对大客户定制 硬件巨头正试图在群雄并起的市场中通过定制化服务建立起更加坚固的竞争壁垒

英伟达重构算力边界 联手外部独角兽定制专属推理架构



> 国产底层算法赛道资本化进程显著提速。由科技巨头前高管掌舵的初创企业正积极筹备赴港上市，预期高达五亿美元的募资规模，将为其后续的万亿参数研发与终端落地注入强劲资金动能。

## 行业老兵掌舵 软硬协同构筑技术护城河
这家备受瞩目的初创企业拥有极其深厚的技术底色。其核心创始团队曾在全球顶尖科技企业担任要职，凭借卓越的学术号召力与工程经验，为公司确立了极高的行业起点。在技术路径的选择上，该企业坚守基础大模型研发，并超前布局人工智能与智能终端融合的战略，致力于将云端算力无缝嵌入海量硬件生态，从而在同质化的竞争中开辟出独特的商业落脚点。

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## 巨头重金押注 独角兽上市潮拉开序幕
向二级市场发起冲击的底气，源自一级市场资本的鼎力支持。在近期完成的巨额融资中，不仅有多家国有产业基金领投，更有国内头部互联网巨头及一线创投机构的集体加码，彰显出市场对其长期商业价值的坚定信心。随着底层算法迭代进入算力密集型的深水区，通过公开募股获取持续的资金补给已成为头部选手的必然路径。此次资本运作若顺利推进，势必将极大提振国内创新科技板块的整体估值预期。

阶跃星辰冲击港股IPO 中国AI独角兽加速挺进资本市场



> **导语**
> 阿里巴巴旗下平头哥半导体官网正式上线高端 AI 芯片“真武810E”，标志着阿里在算力底座上实现软硬件全自研突破。该芯片已在阿里云内部万卡集群稳定运行，并与通义实验室、阿里云共同构成了阿里 AI 战略稳固的“黄金三角”。

## 全栈自研的硬核突围

2026年1月29日，平头哥半导体低调但有力地展示了其最新成果——真武810E。这不仅仅是一款新品的发布，更是阿里在高端 AI 计算领域技术独立性的宣言。

真武810E 定位为高性能 AI 训练与推理芯片，实现了从底层硬件架构到上层配套软件工具链的全链路自主研发。在实战检验方面，该芯片并非停留在实验室阶段，而是已经在阿里云内部完成了多个万卡规模集群的部署。在支撑高强度的深度学习任务时，其稳定性与算力效能经受住了严苛的实战考验。

![Google_AI_Studio_2026-01-29T03_09_08.620Z.png](https://static.downly.cn/images/014736c1612e02ec0bf4535d3f539514.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 商业化落地的规模效应

凭借强大的算力表现与完善的生态兼容性，真武810E 迅速打开了商业化局面。数据显示，目前已有包括国家电网、中科院、小鹏汽车及新浪微博在内的超过 400 家头部机构与企业接入使用。

这一广泛的客户群体覆盖了能源、科研、自动驾驶与社交媒体等关键行业，证明了该芯片在处理大规模深度学习训练与复杂推理任务时的通用性与可靠性。从内部自用到外部赋能，平头哥正在将算力技术转化为实实在在的商业价值。

## 通云哥：构建算力闭环

随着真武芯片的公开亮相，阿里巴巴在 AI 时代的顶层架构——**“通云哥”黄金三角**——终于完整浮出水面

*   **通（算法）** 通义实验室，专注于前沿算法探索与大模型能力的持续迭代。
*   **云（平台）** 阿里云，提供全球领先的弹性计算基础设施与云端服务平台。
*   **哥（算力）** 平头哥半导体，负责攻克最底层的自研芯片硬件难关。

这种“算法+平台+芯片”的垂直整合模式，让阿里在面对全球 AI 算力紧缺的挑战时，拥有了更强的自主权与成本控制能力，为国产 AI 产业的长期发展夯实了底座。

阿里真武810E芯片正式上线 平头哥补齐黄金三角最后拼图



> **导语**
> 微软 AI 硬件战略再落一子，Maia 200 推理芯片凭借台积电 3nm 工艺与单片千亿晶体管规模，将 4 比特算力推升至 Petaflops 级别。这款芯片不再单纯追求参数堆砌，而是剑指企业级 AI 大规模落地的高昂运营成本。

## 工艺跃迁 4比特算力进入 Petaflops 时代

作为 Maia 100 的迭代产品，Maia 200 在硬件规格上实现了质的飞跃。该芯片基于台积电最先进的 **3纳米制程工艺** 打造，单片集成超过 **1000亿个晶体管**，为复杂的逻辑处理构建了坚实的物理基础。

在算力表现上，Maia 200 展现了惊人的数据吞吐能力。其 **4比特精度算力** 突破 **10 petaflops** 大关，即便在 **8比特精度** 下也能维持约 **5 petaflops** 的高性能输出。相较于前代产品，这种指数级的性能提升，使其在处理大规模语言模型（LLM）的实时推理任务时更加游刃有余。

![Google_AI_Studio_2026-01-27T03_19_56.774Z.png](https://static.downly.cn/images/88a5602f764db122b8bad260dc51741a.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 战略卡位 终结推理烧钱模式

对于当下布局 AI 的企业而言，模型训练只是入场券，推理阶段的高昂持续成本才是真正的痛点。微软 Maia 200 的设计哲学正是为了解决这一“烧钱”难题。

该芯片的核心使命是 **降本增效**，通过定制化架构显著降低大型 AI 模型的运营开支（OpEx）。在互联技术上，Maia 200 采用了以太网连接方案，这种设计不仅保证了优于同类产品的性能，更支持灵活高效的 **组网策略**。通过降低集群能耗提升系统稳定性，微软试图为企业提供一种比购买通用 GPU 更具性价比的替代方案。

## Copilot 实战验证 生态对外开放

Maia 200 并非停留在实验室的概念产品，而是经过了微软内部大规模业务的实战洗礼。目前，该芯片已全面接入微软旗下的明星产品 **Copilot** 及多个核心 AI 项目。

在验证了其在复杂业务场景下的稳定性与扩展潜力后，微软选择将这一算力平台向外开放。目前，Maia 200 已面向开发者提供试用，旨在吸引顶尖技术团队加入其硬件生态，共同构建基于微软自研芯片的算力未来。

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