靈睿智芯李華慶：智能體時代CPU價值回歸，RISC-V是最佳指令集選擇

今年初，OpenClaw（"小龍蝦"）橫空出世之后，大家忽然發現，AI從簡單的聊天變成了可以做事、能干活的生產力。這背后是計算范式的重大轉變：傳統Chatbot"能聊天"，是計算密集型負載，以GPU為中心、CPU配合做控制，沒有外部工具調用，系統交互簡單；而以OpenClaw為代表的智能體"能干活"，是控制和IO密集型負載，以CPU為中心、GPU配合做計算，外部工具調用頻繁，系統交互復雜。在Agentic AI時代，CPU是價值回歸的"總指揮"，與GPU的分工格局正在重塑。

市場數據印證了這一趨勢。IDC預測，2030年全球企業將擁有22億個活躍Agent；Morgan Stanley估計，Agentic AI將為CPU帶來325億-600億美元的增量市場機會。

計算范式重大轉變？CPU成為智能體落地的關鍵支撐

為什么CPU如此關鍵？

靈睿智芯聯合創始人、副總裁李華慶在由芯原微電子和上海開放處理器產業創新中心主辦的"RISC-V和物理智能論壇"上用"智能體=Model+Harness"的公式來解釋：Model即大模型推理，而Harness是讓智能體真正能干活的關鍵——智能體沙盒的頻繁創建、銷毀、權限管理和狀態監控，多智能體之間的協同調度，都由CPU承擔。

靈睿智芯聯合創始人、副總裁李華慶

具體來看：在記憶管理上，超長上下文的KV cache龐大，需要從HBM卸載到CPU主存，長期記憶則依賴CPU協助管理檢索向量數據庫、知識圖譜等外部知識庫；在工具調用上，無論是抓取網頁、執行腳本還是查找數據庫，控制流主導的大量分支判斷和系統交互都是CPU的強項；在大模型效率提升上，CPU高效調度、協助AI計算，例如DeepSeek的Engram技術讓CPU負責靜態知識查詢，即"CPU管記憶、GPU管推理"；多智能體協作則需要CPU處理復雜的系統調用和安全隔離。正因如此，CPU正成為智能體運行過程中新的性能焦點。

李華慶在演講中還系統闡述了智能體（Agent）時代計算范式的轉變、CPU的價值回歸，以及RISC-V架構在其中的歷史性機遇，并介紹了公司首款高性能RISC-V CPU內核P100的進展。

場景定義芯片大勢所趨，RISC-V是最佳指令集選擇

面對復雜多樣的應用場景和放緩的摩爾定律，如何繼續有效提升計算效率和能效？李華慶給出的答案是"場景定義芯片"——回歸物理極限，緊扣場景需求，提升芯片效率和能效，實現成本與性能的全局最優。從傳統云計算到以OpenClaw為代表的智能體框架，從智慧教育到智慧醫療和智慧家居，從自動駕駛到以人形機器人為代表的物理智能，業務特性復雜多樣，而摩爾定律已逼近極限，通用芯片無法僅靠工藝紅利提供高性價比方案，芯片必須結合場景定制優化，通過軟硬協同設計，在通用性與專用性之間取得平衡。

在這一趨勢下，RISC-V是最佳指令集選擇。李華慶從四個維度展開：開放——指令集開放是RISC-V與Arm和x86的顯著區別，無需授權、可免費使用，社區活躍、創新能力強，且社區總部在瑞士，中國公司參與力度高、政策風險低，自主可控，"既可控，又兼容；從跟隨，到引領"；模塊化、可擴展——基礎指令加標準擴展可按需實現，支持從AIoT、嵌入式、邊緣計算、云計算、高性能計算，到自動駕駛、具身智能和低空經濟的泛在智能計算；原生支持"場景定義芯片"——指令集預留編碼空間，允許廠商和客戶針對目標業務場景自定義擴展指令、基于工作負載優化芯片設計；支持架構融合創新——可以在同一流水線上集成標量單元、向量單元和客戶自定義張量單元，融合計算效率高、數據IO功耗低，同時提供向前兼容性和統一的軟件生態。

從市場看，RISC-V發展形勢大好：據The SHD Group數據，2031年RISC-V SoC預估出貨量將達到359億顆，市場規模達3180億美元，總體市場占有率超過30%（31.8%），可謂"三分天下有其一"。

但李華慶同時指出，2025年之前絕大部分RISC-V產品落地偏端側——IoT、AIoT或嵌入式小核小芯片，即便像英偉達這樣年出貨超10億顆RISC-V內核的公司，其內核也像"航母上的螺絲"，處于高價值場景但自身價值不高。RISC-V必須從"成本節約"走向"高價值創新"，高性能產品成為價值鏈提升的關鍵。

行業也已在行動：2024年RVA23 Profile正式發布、全面支持服務器特性；2025年玄鐵C930、昆明湖v2交付；2026年，靈睿智芯P100和玄鐵C950相繼發布，數據中心級別的高性能RISC-V CPU內核正紛紛涌現。

智能體時代的高性能CPU

那么，一個面向智能體時代的高性能CPU應該具備什么樣的微架構特性？李華慶將其歸納為五點：深度亂序超標量流水線、同時多線程、企業級RAS、向量計算和可擴展接口。

超深、超寬亂序超標量流水線。 CPU流水線與工廠組裝流水線同理——工序再合理，如果物料供給不足，實際產量仍受制于供給。超寬設計正是為了保證充分的流水線供給。靈睿智芯P100的流水線深度大于20級，是業內最深的流水線設計之一；取指和譯碼寬度為8，每周期可分派8條指令、發射10條指令，是目前業界最寬的設計之一，并支持TAGE分支預測器。

動態同時多線程（SMT4）。 多線程要解決的，是IO密集型或控制密集型場景下計算資源利用率不足的問題——數據IO速度遠慢于計算速度，計算資源經常在"等數據"。李華慶以廚師和配菜作比：配菜流程要1小時，大廚炒菜只要15分鐘，給大廚多配幾個配菜人手，單位時間產出就能大大提升。對于典型的IO密集型負載，多線程可帶來50%-80%的提升。相比同等配置的多核結構，SMT的單位面積性能更高（P100 SMT4結構性能/面積比為1.2，四核Cluster為1），且線程間零時延切換、中斷響應更快。這一方向也得到巨頭印證：英偉達Vera CPU專為數據搬運和智能體處理而設計，88個定制Olympus內核支持176線程（SMT2）；DeepSeek Engram技術則確立了"CPU管記憶+GPU管推理"的協同范式。

企業級RAS特性。 智能體長時間運行、決策鏈長，硬件故障可能被無限放大，可靠性變得前所未有的突出。靈睿智芯構建了覆蓋檢測（Cache Parity/ECC、GPR ECC）、隔離（錯誤隔離寄存器）、恢復（內核恢復）三個層次的企業級RAS設計——其中內核級硬件錯誤恢復機制雖然復雜，但能極大提高硬件計算效率，因為大部分錯誤都是瞬態的。這構成了數據完整性、計算可信性和業務連續性的保障。

向量計算與可擴展。 針對智能體混合計算和專用邏輯的需求，P100設計了可擴展的矩陣和張量計算引擎，與標量、向量單元共享流水線前端、緊耦合集成，滿足云端訓練和推理的高密度算力需求，并可選定制專用數據通路，以融合架構實現統一的軟件棧和編程模型。

填補國產RISC-V高性能核的空白

公開資料顯示，靈睿智芯2025年1月成立于上海張江，定位"自研中國RISC-V強核領導者，領域增強處理器解決方案開拓者"，目標是填補國產RISC-V高性能核的空白，支撐人工智能時代新域新質算力。團隊主要來自IBM，擁有多年超大規模芯片研發經驗，在軟硬協同設計和端到端應用方案交付方面積累深厚。公司已先后完成近億元天使輪融資和數億元Pre-A輪融資。

技術進展上，2025年7月公司FPGA原型系統成功進入OS；2026年第一季度，首款產品P100v1版本發布——P100于2026年1月15日正式發布，功能工作正常，固件和OS整體拉通，在FPGA和仿真加速器上均可正常進入Linux，目前早期客戶可用。

作為國產服務器級別RISC-V CPU內核，P100全面支持RVA23，具備四大特點：高并發——國產唯一支持動態同時多線程（SMT4）的RISC-V內核，支持1-4個硬件線程無感動態切換，可根據客戶需求裁剪線程數；高性能——流水線最深、指令吞吐量最大的國產RISC-V內核，發射寬度支持超過10-12發射，支持在多種工藝下達到極限主頻；高可靠——企業級RAS特性，具備從芯片到軟件、從固件到系統的全棧式RAS設計能力；可擴展——自研增強模塊接口全方位接入核心流水線，支撐RISC-V領域和AI增強模塊的高效研發。此外，公司還擁有自研的一致性網格化總線（支持先進的CHI一致性協議）和全自主分布式3級緩存技術。

應用場景上，P100內核對標ARM N2/N3，策略是"平替ARM，超越ARM"：一方面"ARM可往，P100亦可往"，可平替、可"以少抵多"，覆蓋智能體CPU、通用服務器CPU、智駕芯片、具身大腦芯片和領域增強芯片；另一方面"ARM不能往，P100仍可往"，利用RISC-V的可擴展性進行架構層級的融合創新，與光計算、存內計算等新型計算范式結合，通過架構創新驅動計算效率提升。P100可廣泛應用于邊緣計算、云計算、人工智能、具身智能、低空經濟、高性能計算和自動駕駛等場景，為客戶提供高性價比的國產CPU解決方案。