精简指令集计算 (RISC)-V 处理器架构开始解决边缘人工智能 (AI) 工作负载，并且这一趋势将在未来十年持续下去。全球科技情报公司ABI Research的报告显示，虽然 RISC-V 对 AI 工作负载的渗透才刚刚开始，但在未来十年内将保持稳定增长，推动边缘 AI（不包括 TinyML）领域的 RISC-V 芯片出货量到 2030 年将达到 1.29 亿。
ABI Research 行业分析师 Paul Schell 表示：“该架构解决特定工作负载的灵活性以及可扩展性增强了其吸引力。” “RISC-V International 一直在努力推动和培育这个生态系统，而 RISE 项目现在寻求通过包括Google、MediaTek和Intel在内的行业之间的合作来开发软件方面。”
Axelera AI和Tenstorrent等领先初创公司展示了 RISC-V 在解决要求更高的人工智能推理工作负载（例如汽车和安全应用中的计算机视觉）方面的潜力。从Qualcomm到Microchip 等传统厂商也希望开发使用指令集架构 (ISA) 的处理器。其开源使更多供应商能够参与竞争，并刺激了其在中国的扩散。由于美国的制裁限制了市场领先的人工智能加速器的使用，中国希望实现半导体自给自足。
出货量的一个关键驱动因素是边缘人工智能网关，其中大部分包括连接家庭传感器并对其进行推理的系统。另一个驱动因素是机器人技术，其中大部分将用于关键任务用途不需要的消费产品。制造商将寻求 RISC-V 处理器提供的价值和灵活性，以降低消费者网关和其他设备的价格，因为它们需要解决越来越多的人工智能工作负载，例如自然语言处理和计算机视觉。
“RISC-V 处理器正在进入主流，社区热切期待在开源 ISA 中添加矩阵扩展（AI 工作负载的关键组成部分）。Google 对 RISC-V 处理器上的 Android 的全面支持以及主要厂商的参与RISC-V International 工作组中的英特尔和恩智浦半导体等参与者指出了更广泛行业的长期承诺。然而，该生态系统缺乏 Android 等其他流行开源项目的治理，这可能会导致碎片化并阻碍采用尽管如此，鉴于该架构的市场份额不断增加，原始设备制造商和硬件供应商应该关注该架构的进展，这会取代一些传统架构，例如Arm开发的架构。”Schell 总结道。
这些发现来自 ABI Research 的RISC-V for Edge AI Applications应用分析报告。该报告是该公司人工智能和机器学习研究服务的一部分，其中包括研究、数据和 ABI 见解。应用分析报告基于广泛的初步访谈，对特定技术的关键市场趋势和因素进行了深入分析。
