中国工程院院士倪光南

倪光南表示，中国在开源大模型领域已走到世界前列，包括Qwen、DeepSeek、Kimi在内的中国模型均在全球评估平台排名靠前。他强调，在国家大力支持、开发者积极参与下，中国通过开源在AI时代取得了相当大的话语权。

他指出，开源技术的影响力正从软件延展到硬件领域，其中以RISC-V为代表的开源指令集经过14年快速发展，已经成为世界主流CPU，与X86、ARM三分天下。在AI推动硬件加速定制化的趋势下，RISC-V凭借开放、精简、模块化和可扩展的优势，将迎来更大的发展空间。

开源RISC-V在AI领域已有显著进展。倪光南提到，2025年7月英伟达宣布CUDA将全面支持RISC-V，随即在业界引发高度关注；10月，谷歌也推出了基于RISC-V架构的全栈开源NPU平台Coral NPU，以开源性与低功耗架构应对低功耗AI设备的性能、碎片化和隐私等瓶颈。

在谈到算力体系演进时，倪光南指出，随着摩尔定律和登纳德定律逐渐到达天花板，依赖工艺迭代提升性能的路径已难以持续。处理器性能增长趋缓，使得面向特定领域的体系结构（DSA）成为提升算力效率的关键方向。他表示，RISC-V天然适合构建DSA，是推动AI算力创新的重要技术基础。

与此同时，Chiplet技术正在加速这一趋势。Chiplet通过将大芯片拆分成多个功能芯粒，使芯片组合能在先进制程受限的情况下继续创新。随着UCIe等通用Chiplet标准成熟，这项技术将对我国半导体产业发展及DSA架构落地产生关键意义。

倪光南进一步指出，AI时代的芯片演进呈现出四大趋势：一是工艺发展更多依赖堆叠架构等新技术；二是随着推理需求扩张，芯片将向低功耗、低成本、高能效的定制化方向发展；三是存算一体、异构计算、光子计算、类脑计算等新架构快速突破；四是AI带来的新型安全挑战使芯片设计需集成更多安全机制。总体来看，未来芯片将走向系统级优化和生态化演进。

他还强调，AI计算正经历从云端到边缘、从单模态到多模态、从二维交互到三维空间、从面向人类到面向智能体的全面变化。面对多样化、快速增长的计算需求，传统封闭架构难以灵活适配，而RISC-V的开放与可定制化优势能够有效满足新技术场景。倪光南认为，RISC-V有望在未来AI芯片领域承担更加核心的角色，成为引领AI新算力潮流的关键力量。