RISC-V架构发展前景 - RISC-V将在AI计算领域成为主流架构，未来5年迎来转折点，采用曲线将非常陡峭 [3][4][8] - AI技术革命需要全新计算架构，RISC-V因其开放性和定制化能力成为最优选，与移动时代Arm的崛起路径相似 [7][8][13] - RISC-V社区将在AI架构中扮演更重要角色，吸引Arm背景资深人士加入 [3][10][11] RISC-V对比Arm的竞争优势 - RISC-V开放架构允许用户掌握控制权，可自由调整指令集和微架构，而Arm创新受限于大客户兼容性需求 [11][13] - Arm授权模式复杂且存在市场限制，RISC-V提供差异化设计空间，适合特定领域优化 [12][13] - AI新范式需要定制化架构，RISC-V的灵活性与Arm标准化设计形成鲜明对比 [11][13][15] 行业参与者战略布局 - 吴雄昂创立CoreLab公司，聚焦RISC-V定制处理器IP解决方案，提供Arm级品质与RISC-V灵活性结合的端到端服务 [14] - CoreLab与Tenstorrent合作开发高性能RISC-V CPU，目标2027年推出全球最快产品，并联合推动生态兼容性 [15][16] - 行业资深人士认为RISC-V生态不成熟是短期问题，Arm早期同样经历类似阶段 [17] AI技术变革驱动因素 - AI产生全新数据类型（如摄像头数据），传统X86/Arm架构难以满足计算需求，催生架构革新 [7] - 大模型军备竞赛推动算力争夺，英伟达市值突破4万亿美元印证底层硬件重要性 [7] - AI程序需基于开放架构开发，RISC-V的Vector/Matrix特性适配多种处理器场景 [13][15]

核心观点 - Arm架构正在快速替代x86，成为AI时代的主流计算平台，从智能手机到云端AI算力，Arm正迎来"第二增长曲线" [1] - Arm通过架构创新、生态强化和性能跃迁，逐步从架构提供者转变为"AI计算范式"的塑造者 [1] 从"边缘"崛起：端侧AI不再是"伪命题" - 过去18个月内已有超过150个涵盖语音、图像、文字与视频生成的基础模型面世，AI模型正从云端向端侧设备转移 [3] - 约70%的AI工作负载仍常驻于CPU之上，Arm凭借低功耗、高效能优势占据端侧AI高地 [4] - AI正下沉至更低成本的终端设备，如售价不足140美元的AI手机，Arm正在助力实现"AI普惠" [4] - Arm架构在PC与平板市场需求大幅成长，预估2025年将占整体出货量的40% [4] 撕开云计算主战场：Arm突破x86高墙 - Arm预测2025年头部云服务提供商的算力中将有近一半基于Arm架构 [7] - AI导致的数据中心能耗已从兆瓦级飙升至吉瓦级，Arm架构芯片可实现高达40%的能效提升 [7] - AWS、微软、谷歌、阿里等已推出基于Arm技术的处理器产品 [7] - NVIDIA Grace Blackwell将Arm架构推入高性能AI推理与训练的中心战场 [9] 软硬结合才是竞争护城河 - Arm推出"计算子系统"(CSS)，帮助合作伙伴提升性能、降低成本并加快产品上市周期 [10] - 终端CSS为AI智能手机与新一代AI PC带来两位数IPC性能提升 [10] - Arm已有超过2200万名开发者在Arm平台上进行开发 [10] - Kleidi软件库安装量已突破80亿次，并与腾讯混元Angel等主流AI框架完成集成 [11] 下一代旗舰CPU Travis：为AI推理而生 - Arm将发布下一代旗舰CPU Travis，在Cortex-X925基础上实现两位数IPC提升 [13] - Travis将首次引入Armv9的可伸缩矩阵扩展（SME），加速处理AI工作负载 [13] - 叠加Arm精锐超级分辨率技术（Arm ASR），旗舰手机将具备媲美主机的游戏画质与AI推理能力 [15] 行业影响 - 基于Arm架构的芯片出货量已累计超过3100亿颗，广泛应用于消费电子、AI汽车及数据中心 [16] - Arm的崛起是架构、生态、能效与软件的系统性胜利，正在重塑芯片世界 [16] - Arm成为"AI计算范式"的重要塑造者，推动从云端到边缘的无处不在的AI平台 [16]