FPGA，焕发新生

市场对FPGA的需求正在发生深刻改变。

根据市场研究机构 MarketsandMarkets 最新报告，全球现场可编程门阵列（FPGA）市场正进入加速增长期，预计规模将从 2025年的117.3亿美元增长至2030年的193.4亿美元，年复合增长率显著提升。

而TrendForce集邦咨询的数据则显示，这一增长主要来自AI加速、边缘计算、机器人技术等新兴领域，传统通信领域增速已降至5%以下，与新兴领域20%以上的增速形成鲜明对比。

不仅如此，在最近火热的量子计算、太空算力等领域，FPGA也被发现具有独特优势。

今年，是首款商用FPGA诞生40周年。当时它首次引入了可重复编程硬件的理念。如今，FPGA自身的市场地位，似乎也正在被“重新编程”。让我们看一看，这种变化从何而来，而各大厂商又会对其作何反应。

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FPGA，抢占三大高地

AI与量子计算

在高性能计算（HPC）与人工智能基础设施领域，CPU与GPU正面临着日益严峻的“内存墙”与“I/O 墙”挑战。在大模型训练与推理过程中，数据搬运产生的能耗与延迟往往超过计算任务本身。为了解决这一痛点，FPGA被广泛部署在网络接口与计算单元之间，充当数据守门人的角色。通过内联处理技术，FPGA 能够在数据进入GPU或CPU之前，直接在传输路径上完成解包、清洗及格式转换等预处理任务。这种近数据计算架构能够有效剔除噪声数据，解决人工智能训练中常见的“垃圾进，垃圾出”问题，从而显著降低主处理器的无效负载，缓解大规模智算集群中的互连瓶颈。

与此同时，在量子计算这一前沿领域，FPGA展现出了突破物理极限的时序控制能力。量子计算的核心挑战在于量子比特的极度脆弱性，环境中的微小干扰都会导致量子态迅速退相干。为了维持计算的有效性，控制系统必须在微秒级的相干时间内完成“错误检测-解码-纠正”的闭环。传统的CPU或GPU受限于中断调度机制和指令流水线，其响应延迟通常在微秒甚至毫秒级，难以满足量子纠错的苛刻时序要求。相比之下，利用纯硬件逻辑电路的FPGA可实现纳秒级的确定性响应。

IBM于10月24日表示，利用现成的FPGA芯片配合量子计算机，可以实时运行复杂的量子纠错算法，其速度比传统软件解码方案快10倍以上，且无需构建昂贵的GPU集群。

商业航天

在商业航天领域，随着低轨卫星星座的规模化部署，航天器设计理念正从昂贵的定制化转向低成本、批量化、快速部署。FPGA在此背景下，通过可重构特性解决了空间环境下的适应性与成本矛盾。基于FPGA的软件定义无线电技术，允许航天器在发射入轨后，通过上传新的比特流来重构底层的硬件逻辑电路。这意味着卫星可以灵活适应不同地面站的通信波形，或在遭遇安全威胁时即时更新加密算法，实现了硬件功能的“空中升级”。

此外，NASA的高性能航天计算项目展示了计算架构向开放标准演进的趋势，即在FPGA中植入开源的RISC-V软核。这种异构方案允许设计者利用FPGA的丰富逻辑资源实现三模冗余（TMR）等抗辐照设计，同时保留了处理器的高级语言编程能力，显著降低了系统的尺寸、重量与功耗，符合新一代微小卫星的工程约束。

以NASA在“Small Spacecraft Avionics”报告中推荐的服务商及产品名录作为样本统计，FPGA已成为各供应商所使用最多的芯片类型。

具身智能

在具身智能与工业4.0领域，机器人的运动控制与环境感知对计算芯片提出了“物理级并发”的新要求。复杂机器人如人形机器人通常拥有数十个自由度的关节电机，如果采用CPU或MCU的分时复用机制处理控制任务，极易产生任务调度抖动。而FPGA可以为每一个电机控制回路分配独立的硬件逻辑块，这意味着无论系统中有多少个关节，所有电机的控制算法都是在物理层面上并行运行的，从而实现了微秒级的电流环闭环控制。结合嵌入式FPGA（eFPGA）或FPSoC架构，设计者可以将CPU的决策能力与FPGA的感知能力结合，由CPU负责路径规划等高层逻辑，而由FPGA负责底层的多传感器融合与神经网络加速，这种软硬协同的异构架构确立了边缘侧算力与功耗的优秀平衡。

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头部大厂，打法不一

在技术架构重构的背景下，全球四大 FPGA 厂商——AMD、Altera、Lattice 与 Microchip，依据各自的技术积累与市场定位，制定了差异化的战略路径。

AMD：构建异构计算生态在完成对赛灵思的整合后，AMD正通过“自适应计算”重新定义 FPGA的业务边界，将其作为嵌入式AI与边缘计算版图的重要组成部分。公司重点推广Versal自适应SoC平台，该平台集成了ARM处理器、AI引擎、DSP及FPGA逻辑，旨在通过异构架构解决GPU难以覆盖的毫秒级实时控制与低延迟需求，从而在L4级自动驾驶与复杂机器人领域建立技术壁垒。在数据中心领域，AMD通过融合Pensando DPU技术，利用FPGA加速智能网卡（SmartNIC），以解决大规模AI集群中的数据互连与搬运瓶颈。

Altera：独立运营与AI内生化2025年，独立运营并获得Silver Lake注资的Altera正处于业务复苏期，新任CEO Raghib Hussain确立了以利润为导向的运营策略，并推进2026年 IPO计划。在技术路线上，Altera选择了“AI内生化”方向，其Agilex 5系列在FPGA逻辑阵列中直接嵌入AI Tensor Blocks（张量块）。与AMD的异构SoC路线不同，Altera强调将AI算力与逻辑单元深度融合，这种架构在边缘推理场景下具有显著的能效比优势，主要面向工业视觉与医疗设备市场。同时，Altera通过FPGA AI Suite打通OpenVINO工具链，致力于降低软件开发门槛，扩展应用生态。

Lattice：巩固低功耗优势并拓展中端市场 Lattice的战略重点在于稳固低功耗市场份额的同时，利用Avant平台向中端市场渗透。针对中端市场（100K-500K逻辑单元）的产品迭代空窗期，Avant平台凭借16nm工艺带来的能效优势，成功切入通信边缘与工业自动化供应链。此外，Lattice继续深耕服务器控制芯片业务，作为其长期优势领域，随着AI服务器出货量的增长，该业务为公司提供了稳定的现金流支撑。

Microchip：聚焦高可靠性与RISC-V生态 Microchip继续深耕高可靠性应用市场，其战略核心在于抗辐照技术与RISC-V生态的结合。在商业航天与国防领域，RT PolarFire系列凭借非易失性工艺带来的抗单粒子翻转能力，保持了在深空探测领域的竞争优势。在架构创新方面，Microchip积极推进RISC-V架构的应用，其PolarFire SoC直接在FPGA内部硬化了RISC-V处理器子系统，通过定义下一代空间计算标准，强化其在特种行业的技术话语权。

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国产厂商，业绩攀升

国内FPGA行业在经历了一轮库存调整周期后，呈现出温和复苏与技术升级并行的态势。

上市公司的财务数据表明，行业最艰难的“主动去库存”阶段已接近尾声。安路科技2025年第三季度实现营收1.45亿元，环比增长11.42%，且存货金额较年初下降9.50%，确立了业绩修复通道。复旦微亦确认FPGA产品线出货情况良好，业务发展趋于稳定。成都华微则展示了特种领域的刚性需求，其前三季度营收同比增长22.45%，主要得益于特种集成电路订单规模的增加 。

在业绩复苏的同时，国产厂商正加速从单一逻辑器件向SoC化、AI化及高端工艺转型，技术布局呈现出多点开花的局面。安路科技积极布局异构计算，其“飞龙系列”FPSoC集成了双核ARM/RISC-V处理器及硬件加速单元，已在农用无人机飞控与机器人关节控制中实现应用落地，完成了从芯片供应商向方案提供商的跨越。复旦微推进“芯片-软件-解决方案”生态，布局了从4TOPS至128TOPS的算力谱系，首颗32TOPS芯片推广进展良好，直接对标边缘AI推理市场。与此同时，紫光同创作为自主可编程逻辑方向的战略力量，推出了多核异构SoPC产品PG2K100，集成双核A53处理器与多路硬核MIPI，在工控与汽车电子领域展现出优异的性能适配性。

在工艺突破与接口差异化创新方面，国产阵营亦有显著进展。紫光同创发布了国内首款基于FinFET工艺的自主5000万门级量产FPGA产品PG3T500，填补了国内中高端产业化的空白。高云半导体则在接口与封装创新上走出差异化路线，在国内率先实现MIPI CPHY接口自主研发，并成功在小规模FPGA中集成12.5Gbps高速SerDes接口，打破了传统小封装芯片的性能瓶颈。在车规级领域，高云半导体产品累计出货超600万颗，失效率控制在个位数PPM，广泛应用于动力控制与激光雷达等核心部件，验证了国产FPGA在汽车供应链中的可靠性。