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 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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