由台灣RISC-V聯盟主辦、邁入第八年的「2026 RISC-V Taipei Day」，今年以「Where AI Meets Open Inference」為主題，延續積極推動技術交流與產業合作的定位，邀集來自RISC-V International、晶心科技(Andes)、DeepComputing、Red Hat、Semidynamics、賽昉科技(StarFive)的業界精英，以及來自台灣本地頂尖大學的學研團隊代表，從技術標準、台灣產業機會、SoC商用部署、RVA23筆電平台、AI工作負載擴展、資料中BMC晶片、Physical AI等不同面向，呈現RISC-V生態最新進展與充沛的創新活力。
RISC-V扮演AI系統要角 台灣供應鏈不可或缺
台灣RISC-V聯盟主席、晶心科技董事長暨執行長林志明在開場演講中表示，RISC-V已經進入量產與部署階段，包括全球主要雲端服務業者(CSP)、晶片與AI公司，都在不同產品中採用RISC-V架構，或直接設計、購買、整合內建RISC-V核心的晶片。他以NVIDIA為例，指出該公司每年出貨超過10億顆內建RISC-V核心的晶片，涵蓋GPU、網路、AI等應用，這意味著RISC-V已經大量存在於高性能運算系統中。
而在x86、Arm之外，RISC-V作為全球三大CPU架構之一，可望因開放、可擴充、可客製化等特性，成為更重視軟硬體協同設計，以及需要針對特定工作負載最佳化的AI系統晶片(SoC)之理想技術選項。林志明進一步引用市場預測資料指出，RISC-V SoC滲透率在2030年前有機會達到22%，於AI加速器領域甚至可能超過50%。
對台灣而言，林志明則提出「RISC-V + AI + Taiwan」的機會，指出台灣位於全球半導體、晶片、IT/ICT、系統設計與製造供應鏈中心，若能結合RISC-V開放標準與AI推論需求，將有機會在下一波開放AI推論生態系中扮演更關鍵角色。
從開放標準到商用SoC：RISC-V走向AI與多元應用部署
由於RISC-V採開放ISA架構，外界有時會將其簡化理解為「免費」或「開源硬體」。對此，RISC-V International董事會主席、Qualcomm Technologies技術標準副總裁Lu Dai從標準制定者的角度指出，RISC-V更精確的定位，是一套公開可取得、由產業共同協作制定的開放標準；它提供的是共同ISA規格與產業協作基礎，而非要求所有晶片設計都必須公開。換言之，RISC-V的開放性不只是降低授權門檻，更重要的是讓晶片設計者能在標準化軟體相容性與差異化硬體創新之間取得平衡。
Lu Dai指出，RISC-V的應用可從IoT一路延伸到資料中心，並特別適合AI、安全與客製化ASIC。目前RISC-V有產業組織RISC-V International (RVI)與軟體生態系RISE (RISC-V Software Ecosystem)分頭推進技術成熟度，其中RVI主要負責ISA規格、應用導向擴充、資料中心、車用、太空、安全技術與認證機制等標準化工作，RISE則聚焦Linux核心、虛擬化、編譯器、工具鏈、執行環境、Linux發行版與Yocto等軟體基礎建設，以作為支持RISC-V走向主流市場的堅實後盾。
晶心科技總經理暨技術長蘇泓萌則從實際客戶案例分享RISC-V商用部署現況。他指出，客戶已將RISC-V用於端點、邊緣、雲端與車用等多種場景，涵蓋行動裝置中的Wi-Fi、藍牙、觸控控制器、儲存控制器、穿戴裝置，也包括MCU、MPU、AIoT、5G網路、車身控制、動力系統、ADAS與自動駕駛等任務關鍵應用。這顯示RISC-V已不只是開放架構社群中的技術選項，而是實際進入多元SoC設計與產品部署。
在AI領域，蘇泓萌指出無論是雲端AI加速器或邊緣AI SoC，即使NPU或TPU提供主要TOPS，若控制處理器無法有效調度，昂貴的加速硬體仍可能因閒置週期而浪費效能。因此，RISC-V在AI晶片中並不只是作為「小核心」或周邊控制器，而是可用於任務排程、向量或純量處理、資料搬移協調，以及客製化硬體引擎控制的可程式化架構。他並以Axelera Europa與聯詠科技(Novatek) NT98800等客戶晶片產品案例說明，RISC-V已進入記憶體內運算、智慧視覺、生成式AI、多通道影像分析、無人機、機器人與工業自動化等邊緣AI推論場景。
從軟體上游化到AI基礎設施：RISC-V走向主流部署
在RISC-V逐步進入AI與高階運算市場後，接下來的挑戰不只在於是否能提供具競爭力的處理器核心，而是包含軟硬體在內的整體生態系能否為商用部署提供有力的支持。如來自香港的RISC-V運算平台業者DeepComputing創辦人Yuning Liang，與合作夥伴Red Hat的技術策略專家Brian ‘redbeard’ Harrington，他同時也是RISE技術指導委員會共同主席，則聚焦RISC-V走向主流部署前必須補上的軟體工程問題，尤其是在晶片量產前提早導入Linux主線支援(pre-silicon upstreaming)。
DeepComputing的RISC-V產品已從DC-ROMA筆電、平板與Framework RISC-V主機板，逐步朝16核心、支援RVA23並具備本地AI運算能力的平台設計推進。DeepComputing創辦人Yuning Liang指出，隨著AI資料中心與AI加速器開始強調「零日部署」，RISC-V IP與SoC業者必須讓軟體在晶片推出時同步就緒，因此應在FPGA、pre-silicon或早期硬體驗證階段就啟動upstreaming，避免晶片上市後仍被鎖在舊版核心與舊工具鏈中。
Red Hat 技術策略專家Brian ‘redbeard’ Harrington，同時也是RISE技術指導委員會共同主席，則從企業級Linux發行版角度補充指出，RISC-V的開放規格讓軟體團隊更容易理解處理器與平台設計，有利於更早展開軟體支援；不過，若晶片與平台開發業者長期依賴自行維護的Linux核心分支，後續每次Linux核心更新都可能造成重複移植與維護負擔。因此，RISC-V生態系必須更早推動共同功能、可重用IP與基礎驅動程式的upstreaming，才能降低長期維護成本、縮短上市時程，並避免軟體碎片化；目前相關成員也正透過完善各方面的資源，持續補強RISC-V軟體基礎建設。
RISC-V商用部署深化：AI基礎設施成為新戰場
在軟體upstreaming之外，RISC-V走向主流部署的另一條路徑，則是從處理器IP進一步延伸到AI基礎設施與資料中心級SoC。成立於2016年、來自西班牙的Semidynamics，就是從RISC-V IP授權業者逐步轉向AI晶片與系統供應商的例子；該公司硬體部門副總裁Miquel Izquierdo表示，隨著AI推論工作負載快速演變，單純提供核心IP已不足以解決客戶在記憶體存取、軟體堆疊、封裝與系統部署上的整體瓶頸，因此Semidynamics繼2025年投入AI推論晶片設計，2026年將進一步擴大角色，提供板卡與機櫃等系統級方案。
Izquierdo指出，隨著AI模型規模成長速度遠高於單一加速器可提供的記憶體容量，資料必須在不同記憶體層級之間搬移，導致延遲增加，也讓高TOPS運算單元可能因等待資料而閒置，記憶體瓶頸並不只發生在核心內部，而是一路延伸到HBM、DDR、CXL甚至SSD等系統層級，要突破記憶體牆瓶頸，就必須以完整AI基礎設施視角來提高加速器利用率。
來自上海的IC設計業者賽昉科技(StarFive)則從資料中心與高階SoC商用化切入，展現該公司的RISC-V架構CPU IP、NoC與管理晶片產品布局。賽昉副總裁周杰表示，賽昉的應用橫跨雲端、邊緣與IoT，隨著多核心SoC、AI加速器與周邊IP數量增加，晶片上互連、頻寬、延遲與可擴展性將成為RISC-V能否進入複雜系統的關鍵，因此其StarNode NoC IP便鎖定多核心RISC-V SoC內部互連需求。賽昉也有針對資料中心BMC應用打造的JHB100晶片，搭載RISC-V CPU核心並支援DDR4、DDR5與PCIe Gen4等介面，顯示RISC-V不只應用於邊緣與開發板，也開始切入伺服器管理與資料中心基礎設施。
從Physical AI到學研創新：RISC-V生態系走向全球協作與在地扎根
產業生態系正從硬體、軟體、AI晶片到資料中心基礎設施等不同層面持續推進RISC-V商用部署，RISC-V International執行長Andrea Gallo則以全球性的觀點，表示RISC-V正透過開放標準與持續創新，建構Physical AI時代所需的運算基礎；其價值不只是提供另一套處理器架構，而是讓不同地區的企業、研究機構與開發者，能在共同標準之上參與技術演進，並依自身應用需求解決在地問題。
他強調，標準是推動技術創新的催化劑。對跨國企業而言，RISC-V有助於降低單一供應商鎖定風險，並加速軟硬體協同設計；對新創公司與研究機構而言，開放標準提供更低的創新門檻與技術轉移機會；對國家與區域產業生態系而言，RISC-V則牽涉技術自主、人才培育與在地創新能量的累積。這意味著RISC-V要扮演AI推論與Physical AI應用的基礎，不能只仰賴單一晶片或公司，必須建立跨產業、跨區域的長期生態系，同時激勵創新。
從Edge到Cloud：RISC-V走向AI推論主流的生態挑戰
RISC-V Taipei Day壓軸座談以「From Edge to Cloud」為主軸，討論RISC-V如何在AI推論快速擴展至邊緣裝置、雲端基礎設施、車用系統、機器人與工業應用之際，透過開放、可擴充且高效率的技術標準與架構，推動AI運算走向主流部署。
這場座談由Edge AI Foundation台灣生態系總監劉廣治博士主持，與談人包括代表台灣RISC-V聯盟的林志明、代表RISC-V International的Lu Dai與Andrea Gallo、產業界代表晶心科技蘇泓萌、擔任RISE技術指導委員會共同主席的Brian ‘RedBeard’ Harrington，以及國立陽明交通大學電子工程學系教授賴伯承，從標準制定、產業部署、軟體生態、IP商用化、學研人才培育與商用驗證等角度，回應RISC-V走向AI推論主流所面臨的機會與挑戰。
座談一開始聚焦RISC-V的市場成熟度與軟體生態系。與談者普遍認為，RISC-V雖然仍有許多基礎建設需要補齊，但市場需求已經出現，尤其在低功耗MCU、AI加速器與高度垂直整合的高階系統中，RISC-V已具備相對明確的切入點；反而是介於中間的大量應用處理器與通用平台，因應用場景分散、軟體需求多元，仍需要更完整的作業系統、函式庫、編譯器與平台規格支援。
整場座談將RISC-V的挑戰從「能不能做出處理器」推進到「能不能形成可規模化部署的平台」。當AI運算從雲端延伸到邊緣，處理器架構競爭已不再只是市場版圖之爭。對台灣而言，RISC-V不只是供應鏈新商機，更是從製造與系統整合優勢，進一步參與全球開放AI運算生態建構的契機。