文章核心观点 - 全球半导体巨头高通完成对Ventana Micro Systems的收购，强化其在RISC-V领域布局，印证了AI时代RISC-V开源架构的广阔前景 [1] - 中国珠海市通过前瞻性战略布局，以RDSA产业联盟等为抓手，系统化构建RISC-V产业生态，正从蓝图走向具有重要国际影响力和示范性的“RISC-V生态之城” [1][3] 产业趋势与巨头动态 - 高通于12月10日晚宣布完成对专注于高性能RISC-V计算芯粒解决方案的Ventana Micro Systems的收购 [1][4] - 行业分析认为，高通收购Ventana是瞄准AI时代的算力重构机遇，开放灵活的RISC-V指令集为构建面向AI时代的新处理器生态带来重要机遇 [5] - 高通的入局是对“RISC-V+芯粒+DSA”创新方向的高度认可，能为技术标准与解决方案提供更广阔的全球落地场景 [6] - 市场预测显示，RISC-V全球市场渗透率将从2021年的2.5%飙升至2031年的33.7%，到2030年全球RISC-V芯片出货量将突破162亿颗，年复合增长率超40% [12] 珠海市的战略布局与生态构建 - 珠海市委市政府前瞻性押注“RISC-V+DSA+芯粒”的RDSA路径，以破解AI、物联网时代算力需求从“通用化”向“定制化”转型的痛点 [5] - 2023年12月，珠海提出以开源体系等为重点大力培育新质生产力，2024年9月进一步提出要借助RDSA产业联盟等平台，将珠海打造为RISC-V创新高地 [1] - 2023年9月，Ventana携手珠海科技产业集团、跃昉科技在珠海牵头成立了全球首个基于RISC-V的DSA产业创新合作组织——RDSA产业联盟 [1] - 截至目前，RDSA产业联盟已吸引近50家行业领军企业和机构加入，覆盖芯片设计、制造、应用全产业链 [6] - 随着Ventana被高通收购，RDSA联盟将直接对接高通覆盖全球的客户网络、芯片架构设计经验及生态协同资源，迎来国际化发展的重要契机 [1][6] 珠海的产业基础与平台建设 - 2024年珠海集成电路产业营收达184.87亿元，规模位列全省第三，2025年1—9月主营收入135.68亿元，同比增长12.6%，其中集成电路设计业营收占比超七成，规模稳居全省第二 [8] - 珠海整合珠海、横琴、澳门三地资源，全力打造国家级RISC-V生态创新载体——粤港澳大湾区RISC-V开源生态发展中心 [8] - 该中心构建“三大平台”生态闭环：基础研究平台攻关芯粒互联、DSA开发等前沿技术；应用创新平台打通技术落地“最后一公里”；开源社区平台链接全球创新资源 [8] 应用场景开放与企业培育 - 珠海创新性地将整座城市作为RISC-V技术的“试验场”，通过“云上智城”建设系统性地开放了20余个高价值城市应用场景，涵盖智算中心、低空经济、海洋经济等领域 [9] - 这种“城市即实验室”的模式降低了企业创新成本与市场门槛，形成“以场景牵引研发、以应用迭代技术、以市场培育生态”的良性循环 [9] - 珠海已培育一批具备核心竞争力的创新主体，例如跃昉科技专注于RISC-V、AI和DSA，在珠海科技产业集团赋能下，短短五年间芯片累计销量已超600万颗，并围绕智慧能源、智慧物流等领域推出了30余种行业解决方案 [9][10] 未来发展规划与目标 - 珠海市委九届十次全会明确，RISC-V开源生态成为构建具有鲜明珠海标识的现代化产业体系的核心抓手，要在RISC-V开源架构等新赛道强化制度供给，加快探索“科技特区”建设 [12] - 珠海计划全域开放城市级应用场景，谋划打造一批示范性、标志性“超级场景”，全面打通技术和产业、创新与市场的连接桥梁 [12] - 随着平台建设和产业生态完善，叠加高通等全球巨头的资源注入，珠海有望持续放大“技术研发+场景应用+国际合作”的协同效应，不仅巩固国内领先地位，更有望成为全球开源芯片创新网络中的重要枢纽 [13]

半导体产业变革 - 半导体产业正经历前所未有的变革，摩尔定律渐趋极限，AI爆发式增长对计算架构带来全新机遇与挑战 [1] - 传统通过摩尔定律实现半导体缩放的方法已达物理与经济极限，产业转向定制芯片、计算子系统(CSS)及芯粒(chiplets)等创新方案 [3] - 芯片技术演进路径：从超大规模集成电路(VLSI)到移动SoC，再到AI定制芯片，每次跃迁均深刻影响设计逻辑与产业策略 [2][6] AI计算底层逻辑质变 - AI工作负载需求推动能效成为首要考量，芯片设计整合优化内存结构、先进封装及电源管理技术以降低能耗 [3] - 安全威胁随AI技术演进，行业构建多层次防护体系，包括嵌入式芯片加密和AI强化安全监测系统 [3] - 芯片设计与制造关联更紧密，先进封装技术成为未来创新关键驱动力 [3] 定制芯片趋势 - 全球四大云服务商占2024年云服务器采购支出近半数份额，定制芯片成为满足多样化场景需求的核心解法 [8] - 微软Azure Cobalt和Google Cloud Axion均基于Arm Neoverse平台打造，体现定制芯片与Arm架构的紧密关联 [10] - 定制芯片设计关键在可复用性，Arm Neoverse CSS提供已验证核心功能与灵活接口配置，加速产品上市 [10] Chiplet技术发展 - Chiplet技术通过模块化设计提升定制芯片灵活性，可快速增加算力或升级现有芯粒，提高良率并减少浪费 [11] - Chiplet优势包括设计灵活性、功能优化能力、生产良率提升及产品复用潜力 [12] - 标准化是Chiplet关键挑战，Arm推动芯粒系统架构(CSA)和AMBA CHI协议实现互操作性 [12][13] 算力与能效平衡 - AI工作负载需大量电力资源，主要能耗来自计算和数据传输，需优化热量冷却处理 [15] - 行业转向"全栈式优化路径"，从晶体管层到软件层实现智能负载均衡，减少数据传输 [18] 未来芯片设计要素 - 成功要素包括产业链紧密合作、系统级优化、接口标准化、专用架构及强大安全框架 [20] - 软硬件生态需整合各方专长，基于标准与复用建立正循环，AI技术成为抵御安全攻击的新工具 [20] Arm行业定位 - Arm以SoC设计能力、标准化生态及开放合作策略，引领下一代AI计算架构演进 [22] - 从移动芯片到数据中心，Arm平台化姿态推动智能计算普及与创新 [23]