單臺人形機器人通常需要20至40個高性能伺服電機，這意味著芯片需求將隨整機放量呈指數(shù)級增長。

CMS傳統(tǒng)方案往往采用FPGA或通用SoC，需要多顆芯片組合實現(xiàn)圖像采集、處理與顯示功能，不僅成本高、功耗大，且延遲難以滿足實時安全需求。芯片的"專用化"成為降本增效的必然方向……

隨著Transformer架構(gòu)趨于統(tǒng)一、大模型量化技術(shù)逐步成熟，邊緣側(cè)AI推理正迎來“爆發(fā)前夜”。

大模型推理從云端向端側(cè)下沉的趨勢，正在重塑邊緣計算芯片的需求結(jié)構(gòu)——設(shè)備側(cè)不僅需要傳統(tǒng)的CPU通用算力，還需要能承載數(shù)十億至數(shù)百億參數(shù)模型本地推理的AI算力。

RISC-V服務(wù)器能不能進核心機房，取決于RAS（可靠性、可用性、可服務(wù)性），而不是主頻。

2025年全球RISC-V SoC出貨量約為69億顆，預(yù)計到2031年將增長至約360億顆，年復(fù)合增長率（CAGR）達31.7%；市場規(guī)模將從約940億美元增長至約3130億美元，CAGR達22.5%……

RISC-V正在物理AI的新賽道上，從“可選項”加速變?yōu)椤靶逻x擇”。

x86抓住了"大型機-小型機-個人機"的機會，Arm抓住了從高性能計算到移動領(lǐng)域的機會。RISC-V如果去做PC和手機，會面臨生態(tài)不成熟的種種問題；但如果做機器人、做AI，從編程語言到操作系統(tǒng)的技術(shù)棧都是全新的，"做全新的東西，它就有新的機會"。

不久前，格羅方德正式完成了對新思科技ARC處理器業(yè)務(wù)的整合，ARC處理器IP業(yè)務(wù)正式并入MIPS。

具身機器人對芯片的要求是典型的"既要、又要、還要"——要高性能、低功耗，還希望價格低，這恰好適合定制芯片市場。