AI的这波发展速度，确实有点猛。Agent智能体浪潮涌动，大模型推理需求指数级飙升，万卡乃至十万卡级别的智算集群，已经成了巨头们标准的“必争之地”。

在此背景下，AI算力成为全行业关注的焦点，但“算力墙”和“生态墙”这两大瓶颈，越来越成为绕不开的挑战。

一方面，基于传统主流架构的单芯片物理工艺，已接近极限，边际效益递减。数万颗芯片互联，延迟和带宽瓶颈严重拖累实际性能。另一方面，大模型迭代速度飞快，算法结构日新月异，但底层算子开发仍停留在“手工作坊”模式，算力生态层成为芯片厂商必须跨越的关键障碍。

可以说，AI芯片的竞争，已不再单纯比拼“峰值算力”，而是转向了“Token经济效益”和“软硬协同”的综合较量。

在WAIC 2026期间，国内RISC-V AI算力芯片独角兽——奕行智能，交出了一份里程碑式的答卷。他们完整展示了从Epoch自研芯片、超节点到全栈软件的系统级方案，并亮出了业界首个RISC-V AI算力超节点。

▲基于Epoch芯片的RISC-V AI算力超节点

一、硬核“拆解”国内首个RISC-V超节点，万卡集群算力墙如何突破？

先说说这个超节点方案。无论大模型训练还是推理，单纯看峰值算力已经不够了，算力密度、效率、能耗、成本、稳定性等要素，越来越重要。行业需要的是系统级AI基础设施方案，能覆盖芯片、服务器、集群调度的全链路软硬件协同。

在发布RISC-V AI算力超节点之前，我们与奕行智能进行了深入交流，提前了解了这款产品以及全栈软硬件解决方案的诸多细节。可以说，这套方案，正是在为AI算力产业破解算力墙和生态墙，提供更优的解决路径。

他们提到，就像PC计算时代的Linux和移动计算时代的Android，RISC-V作为开源指令集架构，凭借开放、灵活、无需授权费的特点，已成为AI计算时代的生态基石和先进芯片架构首选，尤其对国内实现芯片自主可控来说，是一条核心战略路径。

即将推出的业界首套RISC-V AI算力超节点方案，优势也很明确：开源开放、自主可控。方案基于自研Epoch云端大算力AI芯片、ELink高速互联架构、整机液冷方案、全栈软件生态，再加上大规模集群组网，构建出的系统能力，远超传统AI服务器。

奕行智能的Epoch芯片，是国内首款RISC-V AI云端大算力芯片，率先支持分块量化FP8精度。这次在WAIC上，他们提前透露了下一代芯片的架构升级，包括拓展支持EXFP4、MXFP4等低位宽精度格式，同时大幅增加算力、存储容量及带宽，采用新一代ELink高速互联技术，效率和扩展性均有显著提升。

▲奕行智能自研Epoch芯片

依托自研ELink高速互联技术，超节点单柜可提供百T级聚合带宽，支持32卡到128卡的Scale-Up高带宽全互联。通过引入正交无背板架构，替代传统线缆连接方案，信号传输质量大幅提升，计算节点间的传输延时也显著降低，配合液冷技术，算力密度和可靠性都上了一个新台阶。ELink还能同时支持超节点内部的纵向扩展和节点之间的横向组网，让算力资源进一步扩展到万卡级集群超节点。

整体来看，基于Epoch芯片的RISC-V AI算力超节点方案，在性能、算力密度、互联架构、扩展性、可维护性等方面，已对标现有旗舰级超节点产品，而且整个技术栈完全自主可控。这对国内AI产业的价值，不言而喻。

值得一提的是，基于RISC-V开源架构的Epoch系列芯片，在软硬件生态上实现了国内外全面兼容，已适配包括RISC-V架构CPU在内的各类国产CPU。在他们看来，当下的AI时代，开放开源才是支撑产业长期繁荣的核心力量。

芯片层扎实的原生AI性能、高速互联能力、出色的生态兼容性，共同构成了该超节点方案的核心技术壁垒。可以预见，这款国产RISC-V AI算力超节点方案，必将成为AI时代关键基础设施的重要组成部分。

二、AI Agent接管底层算子智造，AI芯片研发范式革新

RISC-V超节点解决了硬件层的问题，但软件层如何快速将硬件性能转化为大模型的实际吞吐量，是另一道门槛。

WAIC上，奕行智能推出了EVACA一体化智算软件栈——原生AI智能体驱动，兼顾底层算子极速开发和上层模型轻量化部署，实现“开箱即用”的智算开发体验。这套软件栈在智算使能层做了大量技术创新，采用了“算子库+编译器+Agent驱动”的新AI模型执行范式，包括面向AI模型执行的多路径算子映射体系，兼顾极致性能、模型适配效率和长期软硬件协同演进能力。

其中最引人瞩目的，是KernelFab算子智造中枢。奕行智能首席AI官石贤帅在下午的行业论坛上，深度拆解了Agent如何赋能芯片研发、算子深度优化以及研发全流程增效的落地路径。在他看来，AI芯片的竞争，正在从算力竞争转向研发效率竞争。在芯片研发过程中，Agent必须选择“进入现有流程”，而不是另起炉灶。

奕行智能优先将Agent引入到算子研发领域，原因很直接：算子目标明确、性能指标可重复、有真实的硬件反馈，正是验证Agent工程闭环的绝佳起点。值得注意的是，KernelFab算子智造中枢的重点不是离线生成代码，而是在真实硬件或仿真环境中，持续进行“编译、运行、测量、诊断和优化”的闭环。

整个AI芯片的研发流程被重塑：从下达需求、Agent闭环执行到成果终审。在Agent加持下，算子开发从“周级”迈入“天级”。可以说，AI深度融入芯片开发流程，大幅降低了RISC-V算力芯片底层的开发门槛，让大模型厂商能够跨越硬件生态鸿沟，零门槛、全自动地压榨硬件性能。

正如石贤帅所说，Agent不再是一个辅助工具，而是一种全新的芯片研发范式。

生态层面，展会同期，奕行智能正式官宣VISA虚拟指令集开源计划，提供在Tile架构范式下统一的多硬件编程接口。这打通了上层AI算法框架与底层芯片硬件架构之间的适配壁垒，实现了“一次编程，适配多代自研芯片”。消除客户在面对芯片迭代时的迁移适配成本，是推动国产AI芯片落地的重要一环，也为国产RISC-V芯片走向通用大算力市场扫清了生态障碍。

三、从Token工厂到全球出海，RISC-V智算冲刺商业深水区

值得注意的是，这次WAIC上奕行智能展示的一系列软硬件技术方案，都已落地。他们联动产学研全链条合作伙伴，让行业看到了RISC-V AI芯片智算带来的巨大价值潜力。

今年6月底，奕行智能与中能智算、国富数据三家签署战略合作协议，联合打造全球首套全栈RISC-V超节点AI Token工厂。项目建成后，将涵盖RISC-V AI计算芯片、自研CPU、高速网络交换以及正交无背板超节点在内的全套全国产AI基础设施。在WAIC展会现场，也看到了他们展示的软硬一体整机矩阵，包括联合产业伙伴打造的多元化整机硬件，如高密度扣卡服务器、标准PCIe服务器，以及搭载原生智能体引擎的一体化智算整机。

从传统数据中心平滑升级，到新兴企业级云端大模型部署，奕行智能的标准化交付能力已经完备。展会现场还特设了多行业实景实操体验区，从政企教智能体到文旅与AIGC内容生产，国产RISC-V AI芯片规模化商用的价值已经开始显现。

据了解，Epoch系列AI芯片及硬件产品，在终端应用场景方面已覆盖互联网、运营商、金融、能源等各类垂直行业，实现了大规模上线部署。

在进一步推动RISC-V算力生态发展方面，奕行智能正在构建国内首个RISC-V绿色算力开源创新平台，联动高校、科研院所以及产业链上下游生态伙伴，聚焦大模型训练、推理部署等核心场景，开展联合技术攻关与应用孵化。这个生态平台，正成为承载国产AI创新的沃土。

结语：AI时代RISC-V算力生态破局，国产厂商先交卷了

从国内首颗自研RISC-V AI云端大算力Epoch芯片，到全栈RISC-V超节点，再到直击生态痛点的KernelFab算子智造中枢，奕行智能已经成为国内RISC-V AI芯片独角兽中跑得最快的厂商之一。他们在技术、产品、生态上形成了核心差异化优势，在全球AI基建浪潮中找准了关键身位。AI智能体反哺芯片研发生态的这种范式创新，也给行业带来了新的思路。

在AI Infra领域的生态卡位战中，以奕行智能为代表的中国算力芯片厂商，正以新的路径在行业竞争中找到属于自己的舞台。基于高自主可控、高算力密度、高能效、极具竞争力的成本等优势，传统架构垄断的AI算力产业既有格局，正在被打破。

算力、生态瓶颈逐渐突破，放眼未来，Agent浪潮仍在继续，全球AI算力产业格局暗潮汹涌、竞争激烈。奕行智能通过RISC-V AI算力超节点集群实践，提供了兼顾开源开放、安全可控的算力集群选择，给全球AI产业带来了更多变量和新的选择。