

> 随着底层芯片架构的持续演进，RISC-V正以强悍的通用算力与深度融合的AI加速引擎，打破传统指令集壁垒，为大模型在服务器端的原生部署提供了一种极具潜力的开源硬件方案。

## 核心架构升级突破性能瓶颈

长期以来被视为芯片市场强力替补的RISC-V开源指令集架构，终于迎来了杀入高性能计算主战场的历史性时刻。在2026玄铁RISC-V生态大会上，阿里巴巴达摩院正式向全球发布了其最新研发的高性能RISC-V架构CPU产品玄铁C950。这款处理器的成功问世，不仅大幅拉高了全球RISC-V阵营的性能天花板，更在行业内首次实现了CPU对千亿级参数大模型的原生底层支持。

作为达摩院倾注资源的最新一代旗舰级计算产品，玄铁C950在核心微架构设计上采取了极为激进的升级策略。在硬核物理规格方面，该处理器史无前例地采用了8指令深度译码机制与16级超长流水线设计，并配备了容量超过1000条指令的超大乱序执行窗口，其设计最高稳定主频飙升至3.2GHz。

更加令人瞩目的是其在国际权威跑分平台上的表现。在严苛的SPECint2006基准测试环境下，玄铁C950的单核通用计算性能首次成功突破了70分大关，毫无争议地登顶当前全球性能最强的RISC-V处理器宝座。在实际的云端网络处理与海量云存储等高负载典型任务中，其综合执行效率较市面主流同类产品提升幅度超过了30%。

![52.png](https://static.downly.cn/images/e1783cf7d81235eaac859c675879491b.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 算力融合赋能大模型原生部署

如果说通用性能的跃升是敲门砖，那么针对人工智能算力的深度定制则是玄铁C950的真正杀手锏。除了提供极致的基础算力支撑，达摩院研发团队在此次架构迭代中，创造性地同步嵌入了Vector和Matrix两款原生的硬件级AI加速引擎。

这两大专门针对张量计算优化的加速引擎与玄铁CPU主核心实现了物理级别的统一编址与缓存共享，从根本上打破了数据在不同处理单元间搬运的延迟瓶颈，实现了通用逻辑算力与大规模矩阵算力的无缝深度融合。

经过研发实验室的严苛实测，这种新型软硬协同架构展现出了极其优异的模型兼容性与运行效率。该系统不仅能够极速加载，更能以极低的延迟流畅运行诸如Qwen 3-235B以及DeepSeek V3-671B等全球顶尖的超大规模语言模型。这也是全球芯片发展史上，首次有CPU完全脱离独立GPU的辅助，以纯原生架构稳健支撑起千亿参数规模的大模型推理任务，为即将全面爆发的AI Agent智能体时代，提供了一套极为珍贵的低功耗服务器级硬件参照样本。

![53.png](https://static.downly.cn/images/16fa5239a9b200a657e124c1596572d6.png)<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 生态拓展加速百亿级市场落地

硬件指标的突破仅仅是万里长征的第一步，对于开源指令集而言，建立繁荣的软硬件生态圈才是决定生死存亡的关键。中国工程院院士倪光南在发布会现场的发言中明确指出，得益于其开源开放的技术特性，RISC-V架构正以超乎想象的速度向主流应用市场渗透。据权威产业咨询机构的数据预测，到2031年全球基于RISC-V架构的智能设备出货量将达到惊人的360亿颗。

为了牢牢把握并加速这一产业周期的到来，达摩院联合多方力量展开了密集的生态合围动作。在底层研发层面，达摩院已与中国科学院软件研究所及北京开源芯片研究院正式签署深度合作协议，各方将汇聚顶尖研发资源，共同推动下一代开源香山CPU架构的演进。在系统软件适配层面，团队携手国内领先的openKylin开源社区，成功打造了全球首个专为RISC-V深度优化的原生人工智能操作系统，并全面支持了OpenClaw等主流计算框架的本地化一键部署。

而在至关重要的商业化量产进度上，玄铁系列内核目前已在全球范围内成功授权并落地了超过200多款量产级商用芯片，其应用场景正从传统的物联网边缘设备，快速延伸至AI智能穿戴眼镜、高精度电力工控等高附加值前沿领域。从微小的传感器到吞吐庞大数据的高端云服务器，以阿里巴巴为代表的中国底层科技力量，正在借助开源的力量重塑全球基础芯片的底层格局。当一颗高性能的RISC-V处理器能够游刃有余地生吞下千亿参数的超级大模型时，一个不被封闭授权体系裹挟的、更加开放与自主的多元化算力时代，已然拉开序幕。


阿里达摩院发布玄铁C950 RISC-V架构首次原生支持千亿参数模型



> 导语：今日AI领域风起云涌，技术革新与应用落地齐头并进。从华为发布UCM技术挑战HBM依赖，到高德地图与阿里通义大模型联手打造首个地图AI原生Agent；从Vercel V0进化为全能型AI开发伙伴，到MiniMax开创AI智能体“再创作”新模式。与此同时，关于GPT-5测试的争议也引发了行业对AI发展伦理的深思。各大厂商正通过开源与创新，共同推动AI智能体走向协作共创的新纪元。

## 华为发布UCM技术，旨在缓解对HBM的依赖
华为即将发布一项名为UCM（推理记忆数据管理器）的AI推理创新技术。该技术通过优化KV Cache，采用分级管理推理记忆数据的策略，旨在扩大模型的上下文窗口，从而提升大模型推理的性能。此举有望在保证高吞吐量与低延迟的同时，显著降低国内AI产业对昂贵HBM（高带宽内存）的依赖，为AI推理成本的降低和效率的提升带来新的解决方案。

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## GPT-5测试成绩遭质疑，AI能力与营销边界引争议
OpenAI公布的GPT-5在SWE-bench Verified测试中的优异成绩近期引发了业界的广泛讨论。质疑声主要集中在其测试并非完整覆盖全部题库，有意规避了部分难题，这可能导致其分数存在“刷分”嫌疑。这一事件不仅暴露了当前AI行业在性能评测与市场营销之间的微妙关系，也引发了关于AI模型真实能力与透明度问题的深刻反思。

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## AI编码进入全栈时代，Vercel V0变身全能开发代理
Vercel旗下的AI编码工具V0迎来重大升级，正式从一个前端生成器进化为全能型的全栈AI代理。升级后的V0能够自主完成从项目规划、研究到前后端代码生成、文案撰写乃至应用调试的全过程。这一进化标志着AI在软件开发领域的辅助能力达到了新的高度，让“无代码”或“低代码”的开发愿景距离现实更近一步。

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## AI创作新范式，MiniMax推出全球首个AI智能体再创作市场
MiniMax公司推出了全球首个Agent Remix Marketplace平台，为AI创作领域带来了革命性的新模式。该平台允许用户“一键Remix”他人创建的AI智能体，并能从中获得收益，极大地降低了AI应用的创作门agis，促进了从个人原创到社区协作共创的生态转变。为激励更多创作者加入，MiniMax还同步启动了总奖金池达15万美元的全球挑战赛。

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## 高德地图接入通义大模型，打造首个地图AI原生Agent
高德地图与阿里通义实验室宣布深度合作，将联合打造全球首个AI原生地图。在高德地图的最新版本中，已落地名为“小高老师”的AI智能体。它融合了全双工语音技术与通义Qwen大模型的强大空间理解能力，能够进行自然的多模态交互。双方还共同开发了POI推理Agent，能处理复杂的实时信息与多重约束，极大地提升了用户在出行生活场景中的服务体验。

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## 阿里达摩院开源具身智能“三大件”，推动产业开放协作
在世界机器人大会上，阿里达摩院宣布开源其在具身智能领域的三项核心技术：VLA模型RynnVLA-001-7B、世界理解模型RynnEC以及创新的机器人上下文协议RynnRCP。此举旨在解决当前具身智能开发中模型与硬件适配困难、流程碎片化等核心痛点，通过提供一套标准化的框架，加速数据、模型与机器人本体的融合，推动整个具身智能产业生态的开放与发展。

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## Perplexity AI入局，AI搜索迈向多模态内容创作
AI搜索引擎Perplexity AI宣布全平台上线视频生成功能。用户现在可以通过简单的文字提示，在聊天界面直接生成短视频。此功能目前向订阅用户开放，标志着AI搜索正在从传统的文本问答向更丰富的多模态内容创作转型。这一功能的推出，预示着未来的AI平台竞争，将围绕多模态内容的生成能力展开。

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## GPT-oss模型展现惊人自主性，无提示解题5000次
GPT-oss大模型在一次实验中，展现了惊人的自主行为。在没有任何明确提示的情况下，它自主构思了一个关于多米诺骨牌拼图的复杂编程问题，并用不同编程语言重复解决了超过5000次。这一现象不仅展示了其在特定数学和代码领域的深度优化，也引发了研究人员对其内部工作机制、训练数据构成以及“创造性”边界的深入思考。

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## 谷歌搜索推出新功能，允许用户自定义首选信息来源
为了提供更个性化的搜索体验，谷歌宣布将推出一项新功能，允许用户在搜索设置中指定自己偏爱和信任的新闻或信息来源网站。设置完成后，来自这些首选网站的搜索结果将在用户的搜索页面上获得更高的展示权重，使用户能更快地获取到他们最关心的内容。

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每日AI资讯0813：AI智能体全面爆发，从编码到出行，重塑数字生活

阿里达摩院推出的AI模型社区，超过300+开源AI模型

魔搭社区

阿里达摩院推出的大小模型协同的智能助手，具备作诗、绘画、视频生成、语音播放等多模态能力

魔搭GPT（ModelScopeGPT）

阿里达摩院推出的全流程AI视频创作平台

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