聯發科轉投資的晶心,為何大力擁抱開源架構RISC-V?
聯發科轉投資的晶心,為何大力擁抱開源架構RISC-V?
2019.03.08 | 物聯網

台灣RISC-V聯盟於7日舉辦啟動儀式,包括力晶、智成、神盾、晶心、聯發科、瑞相、力積電、力旺、嵌譯等發起企業都是核心成員。

其中晶心是台灣第一家成功商業化的處理器矽智財授權公司,轉投資晶心的聯發科是最大股東,蔡明介也是晶心科技董事長,因此晶心的RISC-V發展動向非常受關注。

不過RISC-V生態系尚未成熟,在伺服器CPU還是lntel x86,而行動通訊裝置等嵌入式CPU則是ARM江山之際,晶心選擇提前布局,大力擁抱還不成熟的RISC-V為的是什麼?

RISC-V是什麼?

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RISC-V指令集特點
圖/ 上海芯原微

RISC是精簡指令集(Reduced Instruction Set Copmuting)的縮寫,源起1980年代,是中央處理器的一種設計架構,將電腦運算指令數量減少,讓CPU架構在設計上能更為簡化。代表第五代的RISC-V(讀音Five), 2010年起源加州大學柏克萊分校。

2015年柏克萊分校與各家企業合組成立RISC-V基金會,作為RISC-V開放架構定義、管理以及推廣的非營利性組織機構。目前全球已經有包括NVIDIA、IBM、恩智浦、Google、Micron、聯發科等200家以上的廠商加入RISC-V聯盟。

RISC-V的特性為,「開源免費、可模組化與指令數簡潔」,被視為Intel x86架構與ARM架構之外的其他選擇。

技術面:適用於AIoT的碎裂化裝置時代

「RISC-V開放架構可以讓IC設計業者依照需要,增加特用指令集,進而針對消費電子、通訊與物聯網、電腦運算與儲存、工業應用與影像監控等領域,推出具備端運算或AI運算能力的嵌入式CPU。」晶心總經理林志明強調。

另外在記憶體晶片當中,透過RISC-V開放架構導入,可以在記憶體晶片系統當中,整合RISC-V核心,「如此一來,就能夠直接在記憶體晶片當中進行資料處理與運算,也就是Computing In Memory的運算方式,進而達到加大記憶體傳輸頻寬且降低耗電,適合大量資料運算與低耗電物聯網環境使用。」力晶副總經理陳冠州表示。

RISC-V.jpg
以RISC-V架構打造的晶片原型。
圖/ Flickr CC by D Coetzee

中美貿易戰,中國另闢蹊徑擁抱RISC-V

從技術層面來看,RISC-V在AIoT時代掌握不少優勢。不過對於RISC-V的普及化來說,政治角力推動力可能更大。

最值得關注的發展場域是中國。中美貿易戰壓力下,中國半導體業者急欲發展「中國芯」,但最上層的矽智財IP受制於美國Intel X86與軟銀旗下ARM架構,風險不小。

免費開源的RISC-V成為近日中國廠商嘗試採用的指令集,如華米推出的黃山一號與中天微系統架構處理器CK902。

中國第三大IC設計業者,上海芯原微董事長戴偉明就指出,「不管是取得X86與ARM架構的IP授權或是架構授權,中國廠商都沒有擁有IP自主權,沒有IP自主權也就無法談創新,RISC-V是中國能夠自主可控的好機會。」

台灣晶心科已經布局RISC-V超過五年,但林志明坦言,「推了RISC-V一段時間,還不是很普及。」但不普及這三個字,給了晶心一個發展的好機會。因為RISC-V不僅在台灣半導體業不普及,在中國也不普及,「RISC-V在中國發展落後,甚至比印度還要慢。台灣在RISC-V走在中國前面,其中晶心科技就是一個典範。」戴偉民指出。

晶心已經推出GNU工具鏈與LLVM編譯軟體等產品,而且晶心的RISC-V相關IP在全球已經累積20個授權客戶,其中AI與IoT以及儲存業務是主流應用。

因此RISC-V成為中國與台灣合作的好機會。在這次的研討會戴偉民即以「海峽兩岸電子產業的歷史機遇」為題,強調兩岸的合作優勢。而在接受台灣媒體採訪時,戴偉民更強調,「美中貿易摩擦將是長期戰,但不能改變一個事實,就是中國是全球最大的市場,且也將是未來人工智慧與物聯網最大的市場。」

由此來看,中美貿易戰對晶心來說,將以中國龐大市場為銷售核心,發展RISC-V的好契機。去年中國高雲半導體即宣布採用晶心RISC-V IP。

搶進嵌入式CPU市場,RISC-V市占率將超越85%

力晶集團創辦人黃崇仁指出,「台廠的優勢就在於設計製造速度快,若能在技術上也頂尖,將能推升競爭力。RISC-V的開源性質,剛好可以彌補台廠在軟體與系統架構技術弱點,也不用再受制於Intel X86與ARM架構。」

不過RISC-V生態系統尚未成熟,廠商又已經投入龐大資源在X86與ARM架構上,轉換不易,加上開放指令集生態系帶來的新遊戲規則台廠也不熟悉,RISC-V要能和X86與ARM抗衡挑戰不小。

但晶心對於RISC-V未來發展仍然看好,林志明雖然沒有給出時間表,但樂觀看待,「在未來嵌入式CPU領域中能有85%以上市占率,剩下的才是ARM等業者。」

關鍵字: #聯發科
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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