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（来源：雷科技）

前段时间，高通悄然发布了一份收购公告，宣布将收购芯片研发企业Ventana Micro Systems（以下简称Ventana），不过公告并没有披露具体的收购金额，而相关从业者猜测收购金额应该在2亿到6亿美元之间。

虽然花的钱不算多（相对而言），但是对于一家在2025年的预估收入也就3700万美元的企业来说，这个价格也不算少了。一些媒体猜测，高通收购Ventana主要是想“补齐IP库”，但是小雷并不这么认为，而是觉得更像是对RISC-V指令集的再次下注。

在自研Oryon架构取得了出色的表现后，高通对于自研的架构和芯片都明显更加上心，但细数高通旗下的主要芯片型号，会发现其核心产品仍以Arm指令集为主。而高通与ARM的一项专利授权诉讼案历时3年才在今年9月完成审理，最终结果是高通“完全胜利”，Arm也曾放话要撤销相关指令集授权。。

关于高通与ARM的指令集授权纠纷这里就先按下不表，不过明眼人都能看出来，两家公司虽然都离不开对方，但是高通明显不想被困在ARM生态中，而是希望掌握更多的自主资源，给自己留“第二条路”。

所以，他们选择收购Ventana，这家成立于2018年的企业虽然名声不显，不过却专注于RISC-V芯片的开发，可以提供高性能RISC-V计算chiplet方案，以及CPU IP/平台IP授权两条路径。

从小雷在他们官网查询到的信息来看，Ventana的芯片性能相当不错，其最新的Veyron V2 chiplet单芯片最高可做到32核，测试版的主频高达3.85GHz，而稳定版的主频则是3.6GHz。

虽然看起来和x86指令集的主流芯片有很大差距，但是Veyron V2主攻服务器场景，官方宣称其能效相较主流x86服务器平台可提升约30%—50%。能效上的优化对于数据中心来说是非常关键的。而且，与同指令集的主流芯片相比，Veyron V2的主频也领先50%以上，甚至超过了目前ARM的最新一代服务器芯片。

此外，Veyron V2还配备了512-bit RVV 1.0向量计算单元和AI矩阵加速单元，从测试结果来看，在向量计算方面的性能表现与英特尔的AVX-512十分接近，并且每个核心可提供约0.5 TOPS/GHz (INT8）的算力，按官方给出的算力表现来推算，整颗 32 核配置的理论峰值可达到50—60 TOPS（INT8）量级。

虽然与英伟达显卡动辄上千TOPS的算力没得比，但是与其他CPU比就算得上是“遥遥领先”了。以主流的x86芯片为例，在主流x86服务器上，AI推理更多依赖独立加速器或专用单元，而Veyron V2的思路更像把AI算力下沉到每个核心，让CPU本身也具备更可观的推理吞吐。

可以说，高通收购Ventana，一定程度上也是冲着这颗芯片而来的，Veyron V2有望扩展高通在数据中心市场的产品布局。而在高通的官方公告里，则是直接将Veyron V2的RISC-V芯片与Oryon CPU架构（目前高通的PC、手机、汽车等主要业务的旗舰芯片均采用该架构）相提并论，可见对其的重视。

高通的执行副总裁兼技术规划、边缘解决方案与数据中心总经理Durga Malladi则是直接表态：RISC-V会推动高通在CPU领域的技术边界扩展，这次收购是交付“跨产品线RISC-V CPU技术”的关键一步。

这里就不得不提到，高通在今年5月份公开表示将重返数据中心CPU领域，目前来看可能会采取Oryon+Veyron V2的双步走战略，若后续 RISC-V 路线推进顺利，它甚至可能成为高通数据中心产品线的主推方向之一。不过，以上都只是猜测，具体还得看高通对RISC-V指令集的投入能达到什么程度。

RISC-V指令集这两年也是越来越活跃了，并且逐渐从幕后走到了台前，除了前文提到的高通，英特尔、阿里、英伟达、三星和联发科等半导体巨头都在RISC-V指令集上有不少布局。

其中英伟达更是RISC-V的重度使用者，几乎所有GPU都配备了RISC-V指令集的核心用来管理周边硬件。相关报告显示，英伟达每年要消耗的RISC-V核心数量以亿计数，内部自研的RISC-V指令扩展也非常成熟，可以说是RISC-V生态的主要贡献者之一。

根据The SHD Group的研究报告数据，RISC-V核心的芯片销售额约520亿美元、渗透率约10.4%，虽然还无法与ARM、x86等传统主流指令集相比，但是其发展速度也非常恐怖，已经从小众指令集变成主流指令集之一。

更关键的是，RISC-V生态发展比预想的更加顺利，在多个主流企业的共同推动下，一个“可部署的标准平台”雏形已经形成。随着RVA23等强制性标准的推广，一定程度上也终结了RISC-V芯片企业各自为战的问题，这些举措让整个生态终于进入到正向循环的周期中。

而在推动RISC-V生态发展这件事上，中国的企业是最积极的，RISC-V国际协会的23家高级会员企业中，有一半来自中国，可以说中国半导体企业已经能够在一定程度上主导RISC-V生态的发展路径，这是在ARM和x86芯片上所无法得到的成果。

掌握话语权的背后，是阿里等企业在RISC-V芯片上的突破与布局，阿里今年发布的玄铁系列旗舰芯片C930，主打数据中心及高性能计算领域，而在玄铁C930的发布后，Canonical也宣布与阿里达摩院合作，让RISC-V软件生态的核心系统之一Ubuntu能够深度适配这颗芯片。

同时，在年初的海外报道中，也有消息人士指出中国业内正在将RISC-V视作战略机遇之一，希望通过这个新生的芯片生态来提升中国企业在全球半导体市场中的话语权，这不仅是代工与研发层面的机会，更关乎底层标准、工具链与软件生态的话语权。”

RISC-V生态之所以能够进入发展的快车道，很大程度上也是受AI产业的爆发影响。路透社曾有一篇报道指出，RISC-V比其他主流指令集都更容易添加自定义指令/扩展，这在AI推理这种高度可定制的负载里很吃香，甚至英伟达也公开表示计划CUDA支持RISC-V，只不过目前还没有进一步的动作。

在AI层面，RISC-V的优势其实颇为显著，一个是“推理下沉”，目前不管是云端计算还是边缘计算，其实都对硬件、网络有着高要求，虽然多数情况下现代社会的基建都可以满足AI功能对算力的要求，但是我们也需要考虑到家庭等较为隐私的区域的AI功能使用问题。

RISC-V 的可定制与成本结构，让厂商更容易把向量/矩阵等能力做进更小、更便宜的芯片里，从而推动AI推理下沉到终端与边缘设备，让交互等原本依赖于固定逻辑的功能设计，也能够借助AI大模型来得到体验升级，以更可控的成本，在本地搭建更贴近日常场景的推理与交互能力。

此外，RISC-V也有望进一步强化算力的多样化，多数AI企业和半导体企业其实都不想看到英伟达在算力市场一家独大，所以也都在寻求更多的替代方案，而RISC-V就是大家的选择之一。

而且DeepSeek这类强调高效率/稀疏化优化的模型，也给了RISC-V更多的机会。因为DeepSeek对推理效率的极致优化，使其并不依赖于高算力的硬件，反而对向量扩展单元、矩阵加速单元等周边配置要求更高，而前面我们也提到，在这方面RISC-V是有独到优势的。

所以回到高通这次收购，小雷更愿意把它理解为一笔“未来投资”：钱不算多，但买到的是未来几年在CPU路线上的选择权。Oryon负责稳住当下的PC与端侧体验，而Ventana带来的RISC-V芯片，则可能在数据中心、车端、边缘AI这些更看重可定制与能效的战场里，让高通能够开辟一个新的战场。

当然，RISC-V要真正走向成熟，也不可能仅靠一两家公司来实现，而是工具链、系统软件、开发者与客户的共同推进，才能构建一个完善的生态。如今，RVA23、Ubuntu适配、向量与矩阵加速等链条虽然都得到了初步补齐，但是距离“像Arm一样开箱即用”仍有不小差距。

小雷认为，对半导体行业来说RISC-V或许不会立刻颠覆算力格局，但却很可能在推理下沉与算力多样化的趋势里，成为最具可行性的新路径。