1亿美元造芯门槛，将被颠覆

CoreLab Technology 创始人 Allen Wu 在近期接受采访时阐述了他计划如何颠覆自研 AI 芯片需耗资 1 亿美元的行业现状，以及 RISC‑V 如何为实现更普惠、可定制且开放的算力提供路径，即便芯片集成了包括 Arm 产品、GPU 与 DSP 在内的多种处理器架构。

Allen Wu 曾在Arm认知，最初负责销售业务，后出任 Arm 大中华区总裁。离开 Arm 后，他创立了 CoreLab Technology，专注于研发定制化处理器平台与芯片解决方案。Allen Wu 正试图通过解决一个众人皆知却常常被刻意忽略的问题，即当下芯片方案的异构性，来打造高性价比算力。“未来的 AI 处理器未必是单一架构，更可能是 CPU、类 CUDA GPU 核与某种域专用加速器（DSA）的结合体。” 他表示，“它会是一款定制化融合处理器（XPU）。根据你的负载与目标市场，CPU 占比、DSA 占比或 GPU 核占比可以有所不同，再搭配面向大模型（LLM）负载的专用加速器。”

他同时强调，不能简单地将技术开发贴上 “纯 RISC‑V”“纯 Arm” 或 “纯 x86” 的标签。“我之所以使用‘开放架构处理器’而非直接说 RISC‑V，是因为我们的出发点并非对抗。” 他说道，“我们创立 CoreLab Technology，不是为了支持 Arm 与 RISC‑V 对立的观念。如果客户要求我们做基于 RISC‑V 或 SPARC 的处理器，哪怕未来 Arm 提出让我们定制处理器，我们都会去做。”

“我们的目标是打造一个开放的 AI 算力平台，支持多种处理器架构，让先行者们能够实现自己的 AI 处理器愿景。”

Allen Wu 与 CoreLab Technology 想要解决的核心问题，是成本与上市时间。他在采访中表示，传统上定制化高性能算力芯片的 IP 投入预算就超过 1 亿美元，这实际上把绝大多数企业挡在门外，只剩巨头能够参与。

CoreLab 的目标是，以 RISC‑V 为通用基础，将这一入门成本降低75%甚至更多。让 CPU、类 GPU 核与域专用加速器共享同一底层软件流程，而非从不同供应商采购互不兼容的工具链。

Allen Wu 用Android与 Linux 做类比：正如Android把 Linux 的复杂性封装成人人可用的平台，CoreLab 正在打造他口中的“算力界的Android平台”—— 足够标准化以降低门槛，又足够灵活以针对特定负载做定制化。

其核心目标市场是实体 AI 算力，例如机器人领域。该领域的软件栈（大模型、视觉‑语言‑动作、世界模型）仍在快速迭代，固定架构反而会成为短板。他表示，CoreLab 的即插即用方案可以让开发者在软件成熟时灵活调整算力平台。

公司首个落地成果是 Atlantis 平台：围绕 8 个 Tenstorrent 高性能核搭建，CoreLab 额外加入自研 RISC‑V 实时安全与电源管理 IP。该平台被设计为一个 “沙箱”，配有开放 PCIe 插槽用于加速卡，让工程师在投入完整 SoC 开发前先行验证。Atlantis 开发板将于 2026 年第四季度上市。

商业模式上，客户既可直接授权 IP，也可采用像 Atlantis 这样的完整交钥匙方案。

在采访中，Allen Wu表示，他不只是在做一颗芯片：他决心打造一套生态，服务于机器人时代的“先行者” 与 “颠覆者”，让他们自主探索方向。在他看来，这是为全球工程师群体提供一个更易得、更模块化的 AI 硬件未来。