印度给自研GPU划了24个月，先要商业化的是两颗RISC-V小芯片
作者：陈一帆
11月4日，印度电子和信息技术部秘书长S. Krishnan表示，按“半导体使命2.0”支持本土GPU研发，预计约24个月，同时推动RISC-V架构的SHAKTI、VEGA处理器商业化。项目仍在早期规划，负责企业、架构、制程、预算均未公布；已落地的VEGA ET301是一颗100MHz的32位物联网芯片。
11月4日，印度电子和信息技术部（MeitY）秘书长 S. Krishnan 接受 ETGovernment 采访时表示，按“半导体使命2.0”，政府将支持本土 GPU 研发，预计约需 24 个月，同时推动 SHAKTI 和 VEGA 两款 RISC-V 处理器商业化。变化在于官方第一次给自研 GPU 报了时间；但项目仍在早期规划，负责研发的企业、芯片架构、性能指标、制程和预算都没公布。
GPU 是干什么的，用日常场景说：相册里搜“猫”、修图软件一键抠图、语音助手即时回话，背后都是把一个大计算切成几千小份同时算——像一间能同时开上千个灶眼的厨房。Krishnan 把印度发展 AI 拆成五层：能源供应、加速器芯片、算力基础设施与服务器、AI 模型、应用，GPU 对应第二层。已有的底子在第一层和第三层：VVDN、Kaynes、Avalon 已能制造服务器，C-DAC 的 Rudra 系列里有面向 AI 负载的型号，并通过技术转让帮本地企业扩产。
为什么盯上 RISC-V？可以把它想成插座标准：x86 和 Arm 像别人家的专有插座，电器想插上去要交授权费、守人家的规矩；RISC-V 是公开图纸，谁都能照着做插头，省掉指令集授权那笔钱和谈判周期，小团队可以先做便宜的小芯片，把软件栈跑通再往上爬。这是它成为低成本切入点的原因。但要分清：SHAKTI 和 VEGA 是 CPU 设计，与这次规划中的 GPU 是两个项目。
已经实现的部分也有明确边界。IIT Madras 在 2019 年发布 SHAKTI 软件开发工具包，让开发者在芯片商业化前先写应用；2024 年推出的 Aries 3.0 开发板搭载 C-DAC 的 VEGA ET301，32 位、最高 100MHz、26KB SRAM，面向传感器、可穿戴和物联网。9 月 26 日 SEMICOM India 上展示的是 SHAKTI 的水面清洁机器人、VEGA 的数字望远镜和森林环境监测项目。这些都是实打实的进展，但从一颗 100MHz 的物联网芯片到一张 AI 加速卡，中间隔着架构、软件栈和先进制程几道墙。
所以 24 个月这个时间表，我的判断是偏乐观。从“早期规划”走到能卖钱，一般要过架构设计、验证、流片、驱动与软件生态四道关，最后一道最耗时间——芯片做出来，没有能跑的框架和算子库，客户不会用。在资金、主导机构和目标规格都还空着的时候报出两年，更像是给产业界的方向信号，而非工程排期。这是推断，不是 Krishnan 的原话。
更大的背景是补链。ISM 2.0 想覆盖芯片设计、晶圆制造、先进封装、材料、设备和研发；设计关联激励计划已支持 24 家本土企业，产品涉及微控制器、无人机飞控、智能电表芯片和闭路电视摄像头；制造端，塔塔电子与 ASML 合作支持古吉拉特邦多莱拉的首座前端晶圆厂，英特尔也与塔塔在制造和封装上合作。IESA 的数据是印度半导体市场已超 500 亿美元，2030 年接近 1000 亿美元。就业层面，NITI Aayog 估计印度 IT 及支持服务约有 600 万从业者，AI 可能淘汰 200 万岗位、新增 400 万，Krishnan 拿 Y2K 作类比。
接下来值得盯的只有两件事：钱落到哪个机构、目标规格写什么。在这之前，“两年出 GPU”请当目标读，别当排期读。
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