7月17日，第五届RISC-V中国峰会在上海张江科学会堂盛大开幕。本次峰会作为全球开源技术领域的重要盛会，吸引了近2000名专业观众线下参与，线上直播覆盖超过50万人次。

Tenstorrent首席执行官Jim Keller与首席架构师练维汉（Wei-Han Lien）在峰会上发表了题为《融算于开，慧启未来》的演讲，系统阐述公司基于RISC-V架构的开放计算战略，并正式推出颠覆性开放式芯粒架构（OCA, Open Chiplet Architecture），为与会者带来了一场关于RISC-V架构与人工智能（AI）深度融合的精彩分享。

Tenstorrent首席执行官Jim Keller

为何选择RISC-V？ 

Tenstorrent选择RISC-V架构的核心原因在于其卓越的“开放性”与“灵活性”。Jim Keller在演讲中强调，“RISC-V的模块化与可扩展性使其成为AI时代打破架构垄断的关键。”

作为一种全球最开放的CPU架构，RISC-V允许开发者在任何时间、任何地点以自定义方式搭建解决方案。这种开放性让RISC-V不仅是指令集，更是解决问题的工具，吸引了全球众多学者、专家及初创企业以更低成本参与创新，还推动了架构的持续演进。

数据显示，2025年全球RISC-V芯片出货量已突破100亿颗，中国在物联网与边缘计算领域实现90%以上自主设计能力，采用RISC-V的新品研发周期较传统架构缩短40%，成本降低25%。

Jim Keller坚信，在接下来的五年中，RISC-V将迎来比过去十年更多的变化和发展，成为技术创新的关键驱动力。

Tenstorrent在资源支持方面表现出色，构建了丰富的测试架构配置，并搭建了专门的RISC-V架构站，为开发者提供实践平台。在人工智能领域，Tenstorrent积极拥抱开源语言与模型生态，开发了Pytorch编译器及高性能处理代码等工具，助力开发者在AI领域大展身手。

开放芯粒架构（OCA），应对AI算力需求

练维汉在演讲中详细介绍了Tenstorrent的开放式芯粒架构（OCA）。

Tenstorrent首席架构师练维汉（Wei-Han Lien）

据行业报告显示，到2028年，60%-80%的高性能AI系统将基于芯粒架构。经过两年半的研发，Tenstorrent计划于今年底发布OCA，与业界分享其技术成果。OCA的独特之处在于其完全开放，从芯片设计到软件栈均不含任何收费组件，涵盖物理层、传输层、协议层、系统层和软件层等多个抽象层，结构清晰，易于理解。

OCA的优势在于允许公司和研究机构专注于核心竞争力设计，突破传统芯粒架构的封闭性，无需担忧与其他芯粒的兼容性问题。

例如，在汽车系统中，厂商可以轻松集成具有竞争力的芯粒，优化产品性能，同时满足从L1到L4等不同级别自动驾驶系统的算力需求。此外在机器人、高性能计算（HPC）等领域，这种灵活性不仅提升了算力，还降低了成本，使AI技术更具普适性。

据悉，OCA开源标准计划于2025年底发布，已集成于2026年新一代芯粒产品，推动芯粒生态的规模化发展。

打造全球领先AI芯片，关键在于CPU

Tenstorrent在CPU开发上展现出雄心勃勃的计划。

其Athena芯粒拥有8核Ascalon CPU集群，支持物理层到软件层的五层抽象架构，实现多源芯粒即插即用。Ascalon系列处理器预计未来几年性能每年提升约10%，目标是在2027年成为全球最快的CPU。预计同年推出的Callandor处理器（35 SPECint2006/GHz）将具备卓越的编译能力和高效运算性能。

练维汉指出，硬件与优质软件生态的结合是普及化的关键，Tenstorrent通过开源硬件、软件和知识产权，致力于降低设计成本，鼓励多样化架构，开发更亲民的AI产品。

Tenstorrent正积极探索AI在芯片开发中的应用。AI不仅可用于编程、编码、监测、测试和认证，还能加速RTL（寄存器传输级）设计及硬件开发。这种深度融合将重新定义软硬件开发模式，为解决复杂问题提供更高效的工具。

Jim Keller强调，RISC-V不仅是一个软件抓手，更是一个优秀的架构指令集，能够在问题尚未成熟时就提供解决方案。

开放生态，推动AI民主化与普及化

Tenstorrent提出的“AI民主化”战略贯穿整个演讲，其开源策略直接对标英伟达的封闭生态，致力于打造最优化、最亲民的AI架构。

练维汉指出，AI芯片设计成本高昂，通常高达10亿至20亿美元，涵盖硬件、软件、开发系统和主板等多个领域。通过开源，Tenstorrent希望降低这些壁垒，促进广泛参与。其基于RISC-V架构的CPU、即将开源的AI技术以及开源软件系统，均体现了对开放生态的承诺。

据介绍，Tenstorrent的Wormhole系列边缘计算芯片（262 TFLOPS FP8算力）与BlackHole数据中心加速器（745 TFLOPS FP8算力）通过SRAM替代HBM方案，将成本压缩至同类产品的50%-70%。软件层面，TT-NN编译器在MLPerf测试中实现较A100高40%的推理效率，vLLM加速支持使LLaMA-3 70B模型处理速度达120 token/s。

Tenstorrent希望通过开放的方式，刺激合作，降低设计成本，催生更多架构，推出更好、更亲民的AI产品。公司包括TT Forge编译器（基于MLIR框架）、PyTorch生态兼容工具链在内所有的软件开发系统、硬件和IP均采用开放方式，以促进合作、降低成本并推动AI产品的普及化。

练维汉呼吁业界共同参与开发开放的生态系统，设计更多芯片，让AI更加亲民，降低硬件成本。

行业分析机构Tirias Research预测，到2027年，Tenstorrent有望在边缘AI市场占据15%份额。公司当前估值26亿美元，投资者包括贝索斯探险基金、三星等战略资本，其日本半导体振兴计划合作更凸显地缘技术支点价值。