阿里正在效仿英伟达（NVIDIA）那套成熟的垂直整合打法：为自家定制的RISC-V芯片——玄铁C950（XuanTie C950），提供其高性能AI模型《Qwen-3.8 27B》的发布首日支持。该模型仅需32GB显存即可运行。
现在，阿里可以在自家芯片上运行其通义千问系列AI模型，在全球竞争最激烈的AI市场中，为自己筑起了一道宽阔的护城河。
阿里于2026年3月发布了玄铁C950，将其定位为一款基于RISC-V架构的边缘AI芯片。与典型的ASIC（专用集成电路）不同，玄铁C950不依赖GPU来处理AI工作负载。这颗芯片本质上是一款服务器级的64位RISC-V处理器：单芯片内集成64个计算核心，主频最高可扩展至3.20GHz，并可通过高速AMBA CHI互联总线，将多个计算簇（每簇8个核心）原生地连接在一起。更关键的是，为应对高强度的AI工作负载，芯片内还直接嵌入了矩阵与向量加速引擎，消除了对GPU的需求。
阿里的玄铁C950配备标准一级缓存、灵活且高度可配置的二级缓存，并支持可选共享三级缓存，以消除核间通信瓶颈。该芯片还运用了硬件级的智能数据预取算法，在执行引擎发出请求之前，将内存数据串预加载至缓存层级中。其他重要细节包括：
该芯片基于开源的RISC-V指令集架构（ISA），使阿里能够绕开与x86架构或安谋（ARM）设计相关的授权费用，同时实现更高的定制化程度。
该芯片采用8指令解码宽度，使核心能够同时读取并处理海量命令。
该芯片拥有16级流水线，通过将每条指令分解为16个步骤，在维持高主频的同时，也兼顾了高效执行复杂服务器与AI工作负载的能力。
与GPU不同，玄铁C950在每个插槽上仅运行单条推理线程，因此更适合边缘部署和私有推理场景，而非高并发的公共API（应用程序编程接口）。
定制流水线与集成式加速引擎的结合，使玄铁C950成为首款专为完全原生运行十亿参数级大语言模型（LLM）而设计的RISC-V处理器，无需仿真或转换层——其硬件单元和指令集扩展旨在于直接执行中小型AI模型所需的核心运算。
关键的一点是，业界普遍认为玄铁C950由台积电（TSMC）采用其5nm工艺制造，但阿里并未直接确认这一信息。
“阿里平头哥（T-Head）玄铁RISC-V团队宣布，为Qwen-3.8模型提供发布首日支持，特别是27B版本。其64核C950 CPU（支持RVV向量扩展）可实现每秒30个token的解码速度，首次响应时间（TTFT）为1.9秒。玄铁家族拥有覆盖不同边缘应用的广泛RISC-V芯片系列。阿里现在可以出售……”—— tphuang （@tphuang） 2026年8月18日。
这就引出了今天的核心话题。阿里已为其最新《Qwen-3.8 27B》模型在玄铁C950芯片上提供了发布首日支持，可实现每秒30个token的解码速度，首次响应时间（TTFT）仅为1.9秒。
或许有些读者尚不清楚，《Qwen-3.8 27B》是一个拥有270亿参数的开放权重AI模型，其编程能力与文心一言4.5（Opus 4.5）相当，却能单台笔记本电脑上运行。
通过为玄铁C950提供该模型的发布首日支持，阿里不仅试图将客户锁定在自家生态系统内，还大幅扩展了其算力布局的选择空间。毕竟，阿里可以轻松地将C950与其数据中心内的其他AI加速器配对，以高效处理推理相关工作负载。
