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英伟达参股SiFive引关注,数据中心CPU市场再掀波澜

来源:未知 作者:佚名 发布时间:2026-04-10 18:24:41

随着代理式人工智能(AI)技术的蓬勃发展,中央处理器(CPU)的核心价值再次被业界所重视,成为各大科技巨头竞相角逐的关键领域。在英国科技企业Arm宣布亲自下场设计面向通用人工智能(AGI)的CPU之后,全球AI算力领军企业英伟达也紧跟步伐,通过参股RISC-V(一种开源精简指令集架构)处理器知识产权(IP)供应商SiFive,进一步加剧了数据中心CPU市场的竞争态势。

4月9日,SiFive对外宣布,公司成功完成了4亿美元的G轮超额认购融资,这笔资金将主要用于推动其高性能数据中心产品线的快速发展。值得注意的是,英伟达是此次融资的重要投资者之一。

在代理式AI的浪潮下,数据中心CPU的调度功能变得尤为关键。电子创新网创始人张国斌在接受《每日经济新闻》采访时指出:“在智能体AI系统中,CPU擅长处理那些GPU和加速器难以高效完成的复杂系统级协调任务,而RISC-V架构相较于传统复杂架构,具有更低的功耗优势。”

CPU重获市场聚焦

在生成式AI时代,通用图形处理器(GPGPU)无疑是行业的焦点所在,而CPU则相对显得黯淡无光。然而,随着代理式AI时代的到来,智能体带来的复杂调度需求使得CPU再次成为市场的热点。

“CPU再次成为行业关注的焦点,特别是在数据中心应用领域。SiFive已经敏锐地捕捉到了这一趋势,并做好了充分的准备,将从行业的变革中持续受益。”The Futurum Group的首席执行官兼首席分析师Dan Newman如此表示。

据华经产业研究院的数据显示,CPU作为计算机的运算和控制核心,其内部的指令集是CPU中计算和控制计算机系统所有指令的集合。目前,CPU市场主要由两大生态体系主导:一是基于X86架构的生态体系;二是基于Arm架构的生态体系。

如果说指令集是CPU的“词汇表”,那么架构就是CPU的“文章大纲”或“写作风格”。以Arm架构为例,Arm公司提供指令集或架构,其客户在获得这些资源后,可以自行设计CPU芯片。例如,苹果公司就使用Arm指令集,并自主研发芯片架构,从而设计出了A系列手机CPU。而联发科等厂商则不仅使用Arm指令集,还使用其公版架构。高通原本也使用Arm的公版架构,但后来逐渐转向了自研架构。

在PC时代,X86架构以及其代表厂商英特尔、AMD无疑是市场的王者;而在智能手机时代,Arm指令集和Arm架构则占据了绝对的统治地位,无论是苹果手机还是安卓手机,都采用了Arm指令集。

那么,在代理式AI时代,谁将成为新的市场王者呢?Arm生态已经率先行动,在2022年的GTC大会上,英伟达就发布了其首款数据中心CPU——Grace CPU。而在2026年的GTC大会上,英伟达又进一步推出了Vera CPU,这款产品定位于大规模数据处理、AI训练和智能体推理场景。

值得注意的是,英伟达推出的数据中心CPU产品都是基于Arm指令集的。而如今,Arm公司也开始亲自下场设计芯片,这意味着Arm公司的数据中心CPU将与英伟达的数据中心CPU形成直接竞争关系。

或许,英伟达此次投资SiFive,正是出于制衡Arm的考虑。

竞争与互补并存?

回顾历史,2020年9月,英伟达曾试图以400亿美元的价格收购Arm公司,然而,这场半导体领域的史诗级并购案却遭到了美国与欧洲国家的集体反对,最终以失败告终。

尽管收购失败,但英伟达并未放弃基于Arm指令集开发数据中心CPU的计划。然而,令人意外的是,英伟达在2026年年初又有了新的动作。

2026年2月,有消息传出英伟达已经清仓了所持有的Arm股份。而在今年1月15日,SiFive宣布将在其高性能数据中心级解决方案中采用并集成英伟达的NVLink Fusion技术。

“通过与SiFive的合作,我们正在将具备缓存一致性的高带宽NVLink互连技术引入RISC-V生态系统。”英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示,“这将使得我们能够灵活地将可定制的RISC-V CPU与英伟达加速器相结合,从而构建出可扩展、高能效且专业化的AI基础设施,并以前所未有的速度将创新推向市场。”

如今,英伟达又通过真金白银的方式入股SiFive,进一步加深了双方的合作。

Dan Newman表示:“尽管传统架构目前仍然占据主导地位,但我们看到主要的芯片公司和云服务提供商都在构想未来拥有RISC-V的数据中心。这笔4亿美元的融资标志着RISC-V已经成为高性能计算领域的主要竞争者,它不仅为传统架构提供了一种灵活高效的替代方案,而且还借助全球生态系统的力量来推动新解决方案的诞生。”

在张国斌看来,RISC-V采用模块化设计,其核心指令集仅40余条,企业可以根据AI工作负载自定义向量(Vector)和矩阵(Matrix)扩展指令。阿里达摩院正是通过自定义Matrix TPE(Tensor Processing Engine)来构建其AI算力基座的。

那么,未来Arm与RISC-V之间是竞争关系还是互补关系呢?张国斌认为:“Arm生态拥有成熟的软件生态、经过验证的服务器级性能以及广泛的商业支持。对于追求快速部署、低风险的企业来说,Arm仍然是首选。然而,在超大规模定制场景(如谷歌、亚马逊的自研芯片)、AI推理优化以及地缘政治敏感的供应链布局中,RISC-V的开放性价值则是无法替代的。”

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