突围英伟达“围城”！首款量产RISC-V AI芯片Epoch揭秘：大模型效率暴涨52%的平权革命

如果你最近翻看科技公司的财报，一定会被那高得离谱的算力成本吓到。大家嘴上谈的是AI改变世界，心里却在为天价的“英伟达税”滴血。在CUDA生态的高墙下，企业要么忍受垄断的高溢价，要么在“API兼容”的次优性能里挣扎。

这种被困在“围城”里的窒息感，终于被国内的一家黑马打破了。奕行智能（Evas Intelligence）研发的国内首款量产RISC-V AI算力芯片——Epoch，不仅是给国产芯片争口气，更是为大模型公司提供了一个真正能降本增效的“第二选择”。

图片来源：Evas

01 算力供需错位与CUDA生态的高墙

目前的AI算力市场正陷入一种“畸形”的繁荣。根据Jefferies与Epoch.ai的统计数据，自2020年以来，前沿AI模型的训练计算量以每年4.2倍的速度增长，而硬件算力（FP32/FP16精度）的提升仅为每年1.35倍。这种供需矛盾导致算力价格居高不下。

同时，英伟达的GPGPU架构虽强，但硬件开销极大，大量面积被用于线程调度与分支管理，导致能效比远低于专用芯片。更致命的是，深度绑定的CUDA生态成了一座围墙，让模型迁移成本极高。

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02 EVAMIND架构构建的“算力特种兵”

奕行智能交出的答卷是Epoch系列AI计算芯片。它没有走平庸的模仿路线，而是推出了业界首款RISC-V + VISA双融合类TPU通用AI计算架构——EVAMIND™。

1. 核心引擎：集成了图灵完备的RISC-V高性能核与RVV向量扩展，自定义了高效的张量计算指令。

1. 软件定义硬件：通过独创的VISA虚拟指令集架构，在软硬件间加了层“翻译官”，让芯片迭代时软件无需重写。

1. 工具链支持：配套的ETK工具链覆盖了从算子生态、编程语言到运行时的全流程，支持Triton等主流开发框架。

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03 从“国产替代”转向“最优TCO方案”

奕行智能的盈利逻辑非常清醒：帮客户省钱，就是最硬的护城河。

他们不走低价竞争，而是通过类TPU架构和自研ELink互联技术，提供极致的“总体拥有成本（TCO）”方案。

1. 高成长性：自2023年以来，年销售收入平均增长率保持在200%。

1. 资本认可：累计融资已突破10亿元，2025年量产即获头部客户巨额订单。

1. 效能优先：以DeepSeek、MiniMax为代表的中国大模型，每百万Token价格不到GPT-5的10%，这背后急需Epoch这种能同步兼顾实际效率的算力底座。

04 实测性能直接“贴脸”国际竞品

光有架构不够，数据才是硬通货。在运行大语言模型时，Epoch表现出了惊人的代际优势。

Epoch芯片 vs 国际主流竞品性能实测对比表

数据来源：奕行智能2026年1月技术路线白皮书

05 拒绝“伪兼容”，深耕真架构

Epoch和市面上那些“像素级致敬”英伟达的芯片有本质区别：

1.架构基因：不同于GPGPU（SIMT架构）的硬件开销大，Epoch采用ASIC（SIMD）路径，算力密度和能效比远超前者。

2.Tile级调度：英伟达在CUDA 13.1中才引入Tile功能，而Epoch原生适配Tile级动态调度架构，与DeepSeek采用的TileLang算子库完美契合。

3.抽象层隔离：VISA架构解决了AI芯片常见的“硬件一改，软件全崩”的痛点，隔离了代际差异。

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06 联手开源社区，反向包围生态

芯片界有一句话：得生态者得天下。奕行智能的打法非常聪明：

1. 社区联动：深度参与Triton开源生态，将编译器导流到RISC-V后端。

1. 全栈使能：通过ETK工具链提供算子自动融合与图引擎优化，让开发者实现“一次开发，任意硬件执行”。

1. 标杆效应：通过在头部系统厂商和数据中心取得商业突破，迅速占领高价值的长周期产品市场。

07 2026是算力与架构的“双爆发”

展望未来，两个关键驱动力正让Epoch走上快车道：

1. 产能与需求爆发：根据摩根士丹利预测，2026年半导体瓶颈已转向产能限制，已量产的Epoch占据先机。

1. 生态大迁徙：Wedbush证券报告指出，RISC-V已跨越技术成熟点。随着Google第七代TPU（Ironwood）亮相并向全球PyTorch开发者开放，DSA+Tile计算范式正迅速崛起。

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奕行智能的故事，预示着AI算力市场正从封闭走向平权。它用实战证明：在巨头的帝国之外，还存在另一条通往算力自由的高效之路。