作者：电子创新网张国斌
目前在AI算力版图中，从云到端的算力分布正迎来一次重构。云端大模型的爆发推动了AI计算的全面升级，但其延迟、带宽与隐私问题也愈发凸显。面对这一趋势，奕斯伟计算（ESWIN Computing）以RISC-V为核心架构，搭载自研NPU，推出智能计算SoC和系统化解决方案，构建了一条自主创新的边缘智能计算路线。
“我们要解决的不仅是算力问题，更是AI在边缘侧真正落地的可行性问题。”在2025湾芯展上，奕斯伟计算智能计算事业部方案生态总监李建宇博士在接受电子创新网专访时指出。
一、从“云端中心”到“边缘智能”：产业的必然演进
过去五年，AI算力中心的核心几乎都集中在云端，以英伟达GPU为代表的计算平台支撑了模型训练和推理的主力。但随着生成式AI进入终端和行业应用阶段，大量数据需要就近处理，云端集中模式暴露出三个痛点：
1、高延迟：任务需频繁往返云端，实时性不足；
2、高带宽成本：上传与下载AI模型数据，成本高昂；
3、隐私风险：个人与企业数据上传云端，安全隐患增加。
由此边缘计算应运而生，根据IDC数据，2027年全球超过70%的AI计算任务将在边缘侧完成。而奕斯伟计算正是抓住这一趋势，推出了自研智能计算SoC系列，聚焦“低延迟、高带宽、强集成”的边缘智能方向。
二、RISC-V与NPU双核驱动：算力的“差异化引擎”
据李建宇博士介绍，奕斯伟计算最新一代智能计算SoC以RISC-V为CPU底座，并搭配自研NPU核心，形成“通用+专用”的双引擎架构。
1. RISC-V带来的长期战略价值
李建宇博士指出，在当前国际半导体格局下，国家政策支持与RISC-V计算架构灵活开放等特点使RISC-V成为国产AI芯片的重要底层技术路线。相比依赖Arm或x86授权的方案，RISC-V架构具备更高自主性与灵活可定制能力，有助于企业在未来产业政策与供应链风险中保持技术独立。
2. 存储架构突破：DDR5 + 大容量大带宽配置
他表示奕斯伟计算SoC的另一大亮点是拥有更大的片上与片外存储容量，可支持最高32GB DDR5的存储容量，102GB/s的存储带宽。面对供应收缩导致DDR4价格上涨这一局面，DDR5方案优势凸显：具备更高带宽与更低能耗，在成本与供应上也更具优势。
在实际AI推理中，这种大容量设计能显著减少多卡并行需求。例如在运行deepseek671B等大模型时，部分竞品类似算力的48G内存推理卡需要24张才能达到旗舰配置所需的1128GB内存；而奕斯伟计算搭载4颗芯片的EIC7702X推理卡，仅需5张就可以满足要求，极大降低了功耗及成本。
3. 高算力融合设计：40 TOPS单芯片
在性能层面，奕斯伟计算的EIC7702X单芯片算力达40 TOPS，算力、存储容量、存储带宽三者形成均衡架构，避免了传统AI加速卡算力过剩但数据访问受限的瓶颈。此外，SoC内部还集成GPU与DSP，可同时承担AI推理、图形渲染与信号处理等多类任务，为复杂边缘应用提供“一芯多用”的灵活性。
三、从“产品公司”到“解决方案公司”： 产品系统化布局
李建宇博士认为，单纯做芯片产品已不足以满足客户需求。奕斯伟计算的战略是围绕芯片构建生态，提供软硬件一体化解决方案。目前公司已拥有诸多产品形态：
1. SBC单板计算机：信用卡大小的AI算力终端
体积仅相当于一张信用卡，静态功耗仅6W；支持20 TOPS AI推理、4K/8K视频播放与3D 游戏，Office办公应用；可在本地运行千问、DeepSeek等千万参数级模型；实现“随处可部署”的轻量AI计算，体现了奕斯伟计算在AI边缘侧“低功耗高性能”的设计理念。
这一产品形态极大地降低了开发与学习门槛，适合教师、学生群体学习理解嵌入式和AI原理，也为嵌入式物联网开发者与电子发烧友提供了强大的创新平台。
2. AI加速卡：为服务器赋能AI推理
奕斯伟计算AI视频转码卡集成五颗EIC7702 SoC，可直接插入标准x86服务器主板。适用于AI视频分析、视频转码、语义识别等任务；已进入通信行业头部客户的测试与部署阶段；在算力密度与能效比方面对标主流GPU方案。
3. AI Box：本地智能计算的“微型服务器”
AI Box结合SoC与外围模块，面向智慧城市与教育等场景：可用于人脸识别、课堂行为分析、交通违章检测等；成本低、部署灵活，可替代部分传统服务器节点；支持私有化部署，保障数据安全。
四、开放生态与国际适配：奕斯伟计算的“软硬协同”战略
他表示奕斯伟计算在RISC-V生态建设上同样积极，如Red Hat最新的RISC-V Linux操作系统已在搭载奕斯伟计算SoC EIC7700X的Sifive公司P550开发板上适配部署；NVIDIA的CUDA兼容生态也在该平台进行适配与移植测试。
这意味着奕斯伟计算的解决方案不仅在国内市场具有竞争力，也支持国际主流AI工具链，在生态开放与兼容性层面走出了“国际化之路”。
结语：国产AI边缘算力的下一步
在“算力自主化”成为国家战略命题的背景下，奕斯伟计算的路径极具代表性，那就是以RISC-V实现技术创新、以高算力NPU实现AI推理，大容量高带宽DDR5架构实现算力与带宽平衡、以系统级产品方案实现客户落地。
这是在新一轮AI算力重构中的中国方案。未来，随着边缘AI从试点走向规模化，像奕斯伟计算这样的企业，正成为推动“智能计算去云化”的关键力量。
注：本文为原创文章，未经作者授权严禁转载或部分摘录切割使用，否则我们将保留侵权追诉的权利