7月16日第五届RISC-V中国峰会正式启幕。本届大会汇聚全球芯片产业领袖、顶尖学者与生态伙伴，围绕“开放·融合·创新”主题，共同探讨RISC-V开源架构的最新进展、产业落地路径及未来生态格局。
人们会把2025年视为“计算架构分水岭”。这一年，RISC-V从一个“学术界的精致玩具”正式蜕变为“千行百业的数字底座”。今天看似零散的一次次流片、一次次生态修补，正在叠加成一场硅基文明的链式反应。
知合计算CEO 孟建熠带来题为“持续攀登技术高峰，开放引领生态繁荣”。的主题演讲，孟建熠认为，今天的RSC-V，它正在催生新一代计算芯片的无限可能。
通推一体：AI将深度融入业务
AI的价值到底在哪里？是能够让模型跑起来、能够做一个具体的功能还是什么？其实核心芯片单位成本和功耗下能够提供Token数尽可能多。
RISC-V在通用计算领域必定能够落地生根，在推理任务上同样具备出色的发展潜力。基于此，孟建熠先生提出了“通推一体”的概念，即把AI深度融入业务体系之中。
孟建熠先生表示，若采用独立的集成方案或专用芯片来部署AI，将会遭遇诸多难题。当从通用计算环境切换至AI计算时，需要从集群中调取数据并返回结果，这一过程会产生极大的延迟。即便如今CPU与GPU通过PCIe进行连接，依然存在不少问题。因此，将通用计算与推理功能紧密且高效地融合在一起，是当下值得探索的发展方向。
孟建熠先生分析，倘若通用计算能够达到足够高的性能水平，那么AI在成本控制方面也将更具优势。应当切实借助RISC-V架构所具备的可扩展性与可定制性，推动这一目标的实现。在AI领域，有望借助RISC-V架构完成许多以往难以实现的任务，例如统一地址寻址、优化计算效益等，这些都是在RISC-V架构上值得尝试的创新方向。
RVV是关键技术
RVV（RISC-V Vector Extension）是 RISC-V 官方给出的“通推一体”第一块积木。RVV是非常关键的技术，RVV知合计算做了四几大的方向——视频编解码，加解密计算，大模型推理，数据存储。
在多媒体处理领域，孟建熠先生表示，公司尚未在RISC-V架构上实现对Arm和x86的超越，这背后固然存在架构层面的制约因素——当前架构仍需深度优化，才能释放出超越对手的潜能。但值得强调的是，这种差距并非不可逾越：无论是大模型推理的性能突破，还是数据存储效率的显著领先，都证明RISC-V完全具备与高性能处理器正面竞争的实力。
以实际成果为例，即便与当前主流的高性能处理器相比，RISC-V已在多个维度展现出独特优势。当然，我们必须清醒认识到现存短板：比如生态工具链的完善度、特定场景下的能效比优化、软硬件协同设计的精细化程度等。但这些挑战恰恰是技术突破的突破口——通过精准定位问题根源、系统性推进架构创新，我们完全有能力将RISC-V的潜力转化为实际竞争力。
知合计算首代通推一体CPU产品
最后，孟建熠先生透露知合计算首代通推一体CPU产品“阿基米德系列”，产品大概到2026年才能发布。今天我们也发布一个前代的产品、前一代基于“玄铁”处理器的产品——A210，8核12TOP算力的产品。其实在软件生态这一块上，其实会跟下一代产品完全兼容，希望能够给整个RISC-V带来一种新的尝试。
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