2026年4月9日免费股票配资平台，RISC-V处理器IP厂商SiFive正式宣布，已通过超额认购的G轮融资筹集了4亿美元（约合人民币27.3亿元），以加速其高性能数据中心CPU路线图。
本次股权融资轮由Atreides Management主导，其他A级投资者包括：Apollo Global Management、英伟达（NVIDIA）、Point72 Turion和T. Rowe Price Investment Management,Inc.，以及老投资者Prosperity7 Ventures和Sutter Hill Ventures。
此次融资使SiFive估值达到36.5亿美元（约合人民币249.4亿元），并将加速SiFive为数据中心打造RISC-V CPU和AI IP解决方案。
据路透社报道称，这可能是SiFive在申请公开上市之前的最后一次私募融资，但该公司尚未透露具体的IPO时间表。
AI推理时代，CPU重要性再度凸显
SiFive加倍投入数据中心CPU
在AI训练时代，GPU独领风骚。但随着AI从训练转向推理与部署并重，CPU的角色正在被重新定义。
CPU在智能AI系统中扮演着“指挥中枢”的角色——擅长协调复杂的系统级任务，而这些任务是GPU和加速器并不适合高效处理的。随着AI向更复杂的代理型人工智能（Agentic AI）发展，AI系统需要大规模、持续运行，自主完成复杂任务的规划与执行，这意味着对于数据中心的协调与调度的算力需求将会指数级增长。
比如，近期OpenClaw等Agent产品的爆发，让数据中心对算力的需求出现明显拐点。Agent的工作方式与传统AI推理存在本质区别：它需要7×24小时运行，而非单次响应请求；能够自主完成多步骤任务的规划与执行；并可与外部系统、API、用户进行复杂交互。
这些特性对CPU提出了全新要求：低延迟、高并发、可预测的性能表现，以及极致的能效比。因此，数据中心的算力需求正在发生结构性变化——CPU重新成为决定整个系统效率的关键。
SiFive也正是看到了数据中心市场对于 Agentic AI CPU的巨大需求，并希望依托于RISC-V架构开源、开放、指令精简、可扩展的优势，打破长期以来x86和Arm架构对于服务器CPU市场的垄断。
SiFive董事长兼首席执行官Patrick Little表示：“超大规模客户已经明确表示，是时候加快数据中心开放标准替代方案的可用性了。他们要求提供可定制的IP型CPU解决方案，以有意义地区分其数据中心计算能力。RISC-V是唯一真正满足这些需求的架构。随着行业急于向人工智能发展，SiFive正加倍投入数据中心。通过与数据中心客户合作，我们具备独特优势，能够抓住这巨大的代理型人工智能机遇的大部分。”
随着行业向AI全面转型，SiFive正在“加倍投入数据中心”。Patrick Little透露，公司已决定“瞄准数据中心的顶级目标”。
因此，本轮所获得的4亿美元资金将主要用于：
高级研发：扩展高性能标量、矢量和矩阵RISC-V CPU、加速器和系统IP的路线图。
软件生态系统：加速在 SiFive 平台上的数据中心软件开发，基于现有的 CUDA、RedHat 和 Ubuntu 移植平台。
客户赋能：与客户和行业领袖紧密合作，简化部署流程，例如与英伟达 NVLink Fusion合作。
NVLink Fusion合作+英伟达入股
打通AI算力“最后一公里”
2026年1月，SiFive宣布与英伟达达成重要技术合作，将NVLink Fusion集成到其高性能数据中心级解决方案中。
NVLink Fusion是英伟达推出的高速互联技术，允许第三方芯片通过IP授权或外部芯粒方式连接到NVLink网络。这意味着，SiFive未来的RISC-V CPU可以直接与英伟达GPU实现高速、低延迟、缓存一致性的互联。
英伟达创始人兼CEO黄仁勋在公告中表示：“通过SiFive，我们将高速、缓存一致性的NVLink互联技术带到RISC-V生态系统。这为客户提供了将可定制RISC-V CPU与英伟达加速器相结合构建可扩展、高能效AI基础设施的灵活性。”
这一合作使SiFive成为首个加入NVLink Fusion生态系统的RISC-V IP供应商，与Arm、英特尔、AWS等公司并列。对于SiFive而言，这意味着其RISC-V CPU设计可以无缝接入英伟达主导的AI算力体系，解决了此前RISC-V在AI数据中心生态中的最大短板。
英伟达此次亲自下场参与SiFive最新一轮的融资，其战略意图可能远不止于财务回报。因为，对于英伟达而言，随着超大规模客户（如谷歌、亚马逊、Meta）纷纷自研定制化AI芯片，与其被动等待这些客户完全脱离其生态，不如主动扶植一个开放、可控的RISC-V CPU伙伴，让客户在定制化需求上仍有“英伟达认证”的选择。SiFive正是这一角色的最佳人选。
对于SiFive而言，英伟达的入股不仅带来了资金，更带来了生态入场券。在AI数据中心这个由英伟达GPU主导的市场中，获得英伟达的支持，意味着SiFive的RISC-V CPU将更容易被超大规模客户接受和采用。
数据中心CPU“三国时代”拉开序幕
SiFive此次融资加码投入数据中心CPU领域的时间点颇为微妙。
就在两周之前（3月25日），Arm正式宣布下场造芯，发布首款自主设计的面向AI数据中心的CPU芯片——Arm AGI CPU，其瞄准的也正是的AI推理需求爆发所带来的Agentic AI CPU需求增长。
根据Arm的预测，在当前传统数据中心架构下，每1吉瓦的数据中心算力，对CPU的需求的是3000万个CPU核。而在AGI时代，每1吉瓦的数据中心算力，对CPU的需求将会增长到1.2亿个，达到目前的约4倍。
Arm首席执行官Rene Haas还指出，预计到2030年，其自研的AGI CPU芯片业务的可用市场空间将高达1000亿美元，并带动Arm整个可用市场空间突破1万亿美元。
显然，对于SiFive来说，基于RISC-V架构的服务器CPU芯片的可用市场空间也同样是这样一个高达1000亿美元的市场。
由于x86和Arm都是“通用”架构，为了兼容数十年的软件生态，内部包含了大量对现代AI工作负载无用的复杂逻辑，造成“架构性浪费”。RISC-V作为一个更为年轻的全新指令集架构，没有历史包袱，指令集系统更为精简，这也意味着其能够带来更出色的能效表现。而且其开放性和可扩展的特性，允许为特定场景进行深度定制。
特别是在现代AI任务中，传统的x86或Arm架构通常需要采用“CPU+独立的GPU/NPU”的异构架构来解决，不同计算单元之间需要通过总线搬运数据，带来了显著的延迟和功耗开销。而RISC-V通过其开放的向量扩展（RVV）和正在推进的矩阵扩展，在同一个指令集架构内即可实现对标量、向量和矩阵计算的原生支持。这种“统一引擎”设计的优势在于：零延迟数据共享和灵活的精度适配。
简单总结来说就是，相对于传统的X86和Arm架构，RISC-V架构不仅可以更好、更灵活地适应AI时代的需求，而且可能还具有功耗和成本上的优势。
HotTech Vision and Analysis首席分析师Dave Altavilla也表示：“AI工作负载的快速扩展和加速节奏暴露了传统CPU架构的局限性，这些架构最初并未考虑现代AI每瓦性能要求。SiFive最新一轮融资表明，行业围绕RISC-V的历史立场正在开始转变。我们现在看到更多直接参与，超大规模企业、硅芯片供应商和生态系统合作伙伴与SiFive合作，开发高度可定制的CPU知识产权。如果这种势头持续，SiFive能够实现其雄心，他们将有一条清晰的道路参与这一可能成为超过1000亿美元的下一代人工智能和代理数据中心基础设施的大型市场机会。”
值得注意的是，3月24日，阿里巴巴达摩院也发布其新一代旗舰RISC-V CPU玄铁C950，单核通用性能在SPECint2006基准测试中突破70分，刷新全球RISC-V CPU性能纪录。并且，玄铁C950还搭载了自研AI加速引擎（整合了4K超宽向量加速引擎和大模型原生张量计算引擎），首次原生支持Qwen3、DeepSeek V3等千亿参数大模型（64核单芯片可以运行满血版的DeepSeek V3-671B大模型，性能可达18Tokens/s）。
显然，在AI数据中心市场，一个由Arm、x86、RISC-V三大阵营直接交锋的CPU“三国时代”，正式拉开序幕。
SiFive CEO Patrick Little对此表示，Arm的新战略方向为SiFive赢得新客户创造了机会。他在接受路透社采访时说：“过去几年，客户习惯的供应商未来是否能满足发展需求存在不确定性。而我们已经与他们合作了十年，他们现在已经确信RISC-V已经成熟，可以成为他们的选择。”
最后需要指出的是，目前英伟达AI系统中的自研CPU（比如Grace CPU、Vera CPU）虽然都是基于Arm架构的，但是随着Arm亲自下场推出了自研的数据中心CPU，双方关系从合作走向竞合。英伟达未来是否会将自研CPU转向RISC-V架构？这个问题的答案，或许将决定数据中心CPU“三国时代”最终的权力格局。
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