高通收购Ventana加码RISC-V，中国半导体迎来弯道超车机遇？

近期，高通低调宣布收购芯片设计公司Ventana Micro Systems（下称Ventana），官方未透露具体金额，但业内人士猜测交易额在2亿至6亿美元之间。

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虽然这笔收购金额相对不算巨大，但考虑到Ventana在2025年的预估收入仅3700万美元，这个价格已相当可观。有媒体认为高通意在“补齐IP库”，但笔者更倾向于认为这是对RISC-V指令集的又一次加码。

高通加码RISC-V，为了服务器市场？

在自研Oryon架构取得出色表现后，高通对自研架构和芯片更加重视，但其主要芯片型号仍以Arm指令集为主。高通与ARM的专利授权诉讼历时3年，今年9月才审理结束，最终高通“完全胜利”，Arm曾威胁撤销相关指令集授权。

关于高通与ARM的指令集授权纠纷暂且不论，但明眼人都能看出，两家公司虽互相依赖，但高通显然不愿被困在ARM生态中，而是希望掌握更多自主资源，为自己留“第二条路”。

因此，他们选择收购Ventana，这家2018年成立的企业虽名气不大，却专注于RISC-V芯片开发，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。

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从Ventana官网信息看，其芯片性能出色，最新的Veyron V2 chiplet单芯片最高32核，测试版主频达3.85GHz，稳定版3.6GHz。

虽然与x86主流芯片相比有差距，但Veyron V2主攻服务器场景，官方称其能效比主流x86服务器平台提升约30%—50%。能效优化对数据中心至关重要。而且，与同指令集芯片相比，Veyron V2主频领先50%以上，甚至超越ARM最新一代服务器芯片。

此外，Veyron V2配备512-bit RVV 1.0向量计算单元和AI矩阵加速单元，测试显示其向量计算性能接近英特尔AVX-512，每个核心提供约0.5 TOPS/GHz (INT8）算力，整颗32核理论峰值可达50—60 TOPS（INT8）。

虽然与英伟达显卡上千TOPS的算力无法相比，但在CPU中已属“遥遥领先”。以主流x86为例，AI推理多依赖独立加速器，而Veyron V2则将AI算力下沉到每个核心，让CPU具备更可观的推理吞吐。

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可以说，高通收购Ventana也是冲着Veyron V2而来，它有望扩展高通在数据中心市场的布局。高通官方公告中，将Veyron V2的RISC-V芯片与Oryon CPU架构相提并论，足见其重视。

高通执行副总裁Durga Malladi明确表示：RISC-V将推动高通在CPU领域的技术边界扩展，此次收购是交付“跨产品线RISC-V CPU技术”的关键一步。

值得一提的是，高通今年5月宣布重返数据中心CPU领域，可能采取Oryon+Veyron V2双步走战略，若RISC-V路线顺利，甚至可能成为主推方向。当然，这取决于高通对RISC-V的投入力度。

RISC-V，中国的弯道超车希望？

RISC-V指令集近年愈发活跃，从幕后走向台前，除高通外，英特尔、阿里、英伟达、三星、联发科等巨头均有布局。

英伟达更是RISC-V重度用户，几乎所有GPU都配备RISC-V核心管理周边硬件。相关报告显示，英伟达每年消耗的RISC-V核心数以亿计，自研指令扩展成熟，是RISC-V生态主要贡献者之一。

据The SHD Group研究，RISC-V核心芯片销售额约520亿美元，渗透率约10.4%，虽不及ARM、x86，但发展迅猛，已从小众变为主流。

更关键的是，RISC-V生态发展超预期，在多个主流企业推动下，“可部署的标准平台”雏形已现。RVA23等强制性标准的推广，终结了各自为战的局面，生态进入正向循环。

在推动RISC-V生态发展上，中国企业最为积极，RISC-V国际协会23家高级会员中，一半来自中国，中国半导体企业已能在一定程度上主导RISC-V生态发展路径，这是ARM和x86无法比拟的。

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掌握话语权背后，是阿里等企业的突破。阿里今年发布玄铁C930，主打数据中心及高性能计算，发布后Canonical宣布与阿里达摩院合作，让Ubuntu深度适配C930。

同时，年初海外报道称，中国业内将RISC-V视为战略机遇，希望通过这一新生芯片生态提升中国企业在全球半导体市场的话语权，这不仅是代工与研发的机会，更关乎底层标准、工具链与软件生态的话语权。

“AI下沉”的新推手

RISC-V生态进入快车道，很大程度上得益于AI产业爆发。路透社曾报道，RISC-V比其他指令集更易添加自定义指令/扩展，在AI推理这类可定制负载中很吃香，英伟达也曾公开表示计划让CUDA支持RISC-V，但目前尚无进展。

在AI层面，RISC-V优势显著，一是“推理下沉”，云端和边缘计算对硬件、网络要求高，但家庭等隐私区域也需要AI功能。RISC-V的可定制与成本结构，让厂商更容易将向量/矩阵能力做进更小、更便宜的芯片里，从而推动AI推理下沉到终端与边缘设备，让交互等依赖固定逻辑的功能设计，也能借助AI大模型提升体验，以可控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有望强化算力多样化，多数AI和半导体企业不愿看到英伟达一家独大，都在寻求替代方案，RISC-V是选择之一。

图源：RISC-V国际基金会

而且DeepSeek这类强调高效率/稀疏化优化的模型，也给RISC-V更多机会。DeepSeek对推理效率的极致优化，使其不依赖高算力硬件，反而对向量扩展单元、矩阵加速单元要求更高，而RISC-V在这方面有独到优势。

所以回到高通这次收购，笔者更愿将其理解为“未来投资”：钱不算多，但买到了未来几年在CPU路线上的选择权。Oryon稳住当下PC与端侧体验，Ventana带来的RISC-V芯片，则可能在数据中心、车端、边缘AI这些看重可定制与能效的战场，为高通开辟新战场。

当然，RISC-V要真正成熟，不能仅靠一两家公司，而需要工具链、系统软件、开发者与客户共同推进，构建完善生态。如今，RVA23、Ubuntu适配、向量与矩阵加速等链条初步补齐，但距离“像Arm一样开箱即用”仍有差距。

笔者认为，对半导体行业而言，RISC-V或许不会立刻颠覆算力格局，但很可能在推理下沉与算力多样化的趋势中，成为最具可行性的新路径。