1450万美元，安森美拿下RISC-V业务

安森美以1450万美元收购Codasip的低端RISC-V业务，凸显了从日益商品化的处理器IP中挖掘价值的难度。Codasip正转向基于CHERI的安全架构，而安森美则继续通过收购和授权整合技术。

据捷克商业刊物e15报道，安森美半导体（Onsemi）已完成对Codasip低端RISC-V处理器业务的收购，交易金额为1450万美元。e15称，约90%的收购款已支付。此次交易仅涉及Codasip约260名员工中的27名，以及使用其Studio处理器设计工具的许可。

该价格在捷克共和国引发了质疑，尤其考虑到Codasip曾多次获得欧洲和国家层面的研究资助。然而，Codasip辩称，此次交易代表的是一次合理的重组，而非被迫出售其宝贵的技术。包括CodasipStudio所有权在内的关键知识产权以及大部分公共资助项目仍归公司所有。

Codasip最初于4月份宣布剥离该业务，这是其向以安全为中心的处理器架构进行战略转型的一部分。Onsemi将获得一系列低端RISC-V处理器技术和开发专长，这些技术和专长可以支持其汽车和工业半导体业务。

Codasip目前正全力研发采用CHERI（功能硬件增强型RISC指令）技术的处理器。CHERI旨在通过在硬件层面实施细粒度保护来提升内存安全性。该领域的主要竞争对手是另一家RISC-V公司SCISemiconductor。

SCISemiconductor于2026年9月完成了一轮融资，金额达500万英镑（约合667万美元），用于开发其自主研发的CHERI处理器。本轮融资由MerciaVentures和PXV Ventures领投。SCI表示，其已获得价值770万英镑（约合1027万美元）的政府合同。

即使考虑到交易规模有限，1450万美元的成交价仍然令人瞩目。这凸显了独立RISC-VIP开发者面临的一个问题：随着客户可选择的商业和开源替代方案越来越多，基础处理器内核的差异化和盈利变得越来越困难。基于此，Codasip决定专注于CHERI也就不足为奇了。

Codasip认为，安全、软件和专用架构比销售传统的处理器内核（RonBlack将其定义为“中高端乱序处理器，因为这些处理器有更大的需求和价值”）提供了更好的机会。

安森美半导体一直积极收购和授权外部技术以扩展自身能力。它已获得WeebitNano的ReRAM技术授权，用于其Treo模拟和混合信号平台；其他交易还包括收购Qorvo的碳化硅JFET业务和AuraSemiconductor的Vcore功率技术。

最重要的是，安森美半导体于2026年6月宣布拟以70亿美元收购Synaptics，旨在将其在电源和传感方面的专业知识与互联计算、边缘人工智能和控制技术相结合。该公司在2026年9月的投资者报告中概述了一项雄心勃勃的路线图，涵盖汽车、工业自动化、人工智能数据中心和物理人工智能等领域。

收购Codasip符合这一大趋势。安森美正在整合可集成到日益复杂的系统中的技术，而不是自行开发每个组件。RISC-V是该战略中又一个有用的构建模块。

对于独立IP供应商而言，传统RISC-V内核的经济效益正面临越来越大的挑战。而对于大型半导体制造商来说，RISC-V提供了一种掌控自身架构并有可能降低对外部处理器供应商依赖性的方法。

SiFive论证了RISC-V作为定制AI加速器控制层的可行性

随着人工智能工作负载变得越来越复杂，人们的注意力越来越集中在管理专用加速器的处理器上，而不是加速器本身的性能上。

技术产品营销总监克利夫顿·罗宾认为，可编程RISC-V处理器可以为定制AI加速器提供有效的控制层，处理数据移动、调度和协调，同时让专用计算引擎专注于其主要任务。

Robin指出，传统的加速器控制架构存在诸多局限性。硬连线状态机难以随着算法的改变而修改，共享总线可能造成瓶颈，而依赖主机CPU进行底层编排会消耗处理资源并增加延迟。

SiFive建议使用其Intelligence系列处理器作为加速器控制单元(ACU)，在主机处理器和定制加速器硬件之间提供可编程接口，而不是采用通用状态机/DMA方法。

该方法结合了RISC-V标量和矢量处理，并设计了三个接口来减少加速器控制和数据传输的开销。

这些接口使RISC-V处理器能够准备和传输数据、调度加速器操作以及执行辅助计算，例如激活函数或数据格式化。控制逻辑的更改可以通过软件或固件实现，而无需修改固定功能的硬件。

Intelligence系列处理器包含多个型号。X100系列面向控制密集型应用，优先考虑低延迟和小面积；而X200和X300系列则提供更高的矢量带宽和计算能力，以满足更苛刻的工作负载需求。

Google数据中心已经使用IntelligenceX200作为AI计算主机，并且已向一家未具名的美国一级半导体公司授予X100许可证，用于工业边缘AI应用。