國產FPGA，走到哪一步了？

隨着人工智能（AI）技術的飛速發展，其應用邊界不斷拓寬，從簡單的圖像識別到複雜的自然語言處理，再到自動駕駛、智能製造等前沿領域，AI正以前所未有的速度改變着我們的世界。

在這場AI革命中，深度學習作為其核心驅動力，不斷推動着算法與模型的革新，同時也對計算資源提出了更為嚴苛的要求。

誕生於1985年的FPGA雖然問世時間不長，但已經憑藉「可編程」的獨特優勢，在百花齊放的芯片浪潮中奪得一席之地，成為GPU芯片的又一勁敵。

1、FPGA的特點

FPGA芯片是基於可編程器件（PAL、GAL、CPLD）發展而來的，是半定製化、可編程的集成電路。FPGA主要有三大特點：

可編程靈活性高

無論是CPU、GPU、DSP、Memory還是各類ASIC芯片，在芯片被製造完成之后，其芯片的功能就已被固定，用户無法對其硬件功能進行任何修改。而FPGA芯片在製造完成后，其功能並未固定，用户可以根據自己的實際需要，將自己設計的電路通過FPGA芯片公司提供的專用EDA軟件對FPGA芯片進行功能配置，從而將空白的FPGA芯片轉化為具有特定功能的集成電路芯片。

每顆FPGA芯片均可以進行多次不同功能配置，從而實現不同的功能，具有高度靈活性。

開發周期短

在邏輯芯片里面，如ASIC製造流程包括邏輯實現、佈線處理和流片等多個步驟；而FPGA無需佈線、掩膜和定製流片等，芯片開發大大簡化。一般邏輯芯片，如ASIC、DSP、SOC等，開發周期需要14—24個月，甚至更長，而FPGA則只需要6—12個月，比其他芯片開發周期減少55%的時間。

正如全球FPGA*大廠商Xilinx（賽靈思）認為，更快比更便宜重要，產品晚上市6個月，5年內將減少33%的利潤，每晚四周等於損失14%的市場份額。

並行計算效率高

FPGA屬於並行計算，也即一次可執行多個指令算法。而傳統的ASIC、DSP、CPU都是串行計算，一次只能處理一個指令集。因此在部分特殊任務中，FPGA的並行計算效率比串行計算效率更高。

CPU、GPU、ASIC和FPGA是四種計算機處理器類型，不同處理器有着獨特的優勢。

CPU的邏輯運算單元（ALU）較少，控制器（control）佔比較大；GPU的邏輯運算單元（ALU）小而多，控制器功能簡單，緩存（cache）也較少。架構的不同使得CPU擅長進行邏輯控制、串行計算，而GPU擅長高強度的並行計算。GPU單個運算單元處理能力弱於CPU的ALU，但是數量眾多的運算單元可以同時工作，當面對高強度並行計算時，其性能要優於CPU。現如今GPU除了圖像處理外，也越來越多地運用到別的計算中。

可以説，CPU更像是一個有多種功能的優秀*。它的優點在於調度、管理、協調能力強，計算能力則位於其次。而GPU相當於一個接受CPU調度的「擁有大量計算能力」的員工。

ASIC即專用集成電路，指應特定用户要求和特定電子系統的需要而設計、製造的集成電路。ASIC的特點是面向特定用户的需求，ASIC在批量生產時與通用集成電路相比具有體積更小、功耗更低、可靠性提高、性能提高、保密性增強、成本降低等優點。

基於ASIC開發人工智能芯片更像是電路設計，需要反覆優化，需要經歷較長的流片周期，故開發周期較長。

量產后ASIC人工智能芯片成本及價格較低。雖然相較於FPGA，ASIC人工智能芯片需要經歷較長的開發周期，並且需要價格昂貴的流片投入，但是這些前期開發投入在量產后會被攤薄，所以量產后，ASIC人工智能芯片的成本和價格會低於FPGA人工智能芯片。

受益於與衆不同的架構，FPGA的可編程屬性使其相比其他處理器，在算力、成本、功耗之間更能取得平衡。

2、FPGA迎來爆發時刻

FPGA由於具備可編程靈活性高、開發周期短以及並行計算效率高的特點，使得FPGA的應用場景特別廣泛。

通信是目前FPGA規模*的應用市場。FPGA在通信領域的應用包括網絡交換、通信協議轉換、流量控制等。它可以用於實現高效數據處理和大規模的射頻中繼等。例如，在5G通信技術中，FPGA被用於基站的信號處理和數據處理，提高了通信系統的性能和穩定性。

工業領域是FPGA芯片的主要應用市場之一。FPGA在工業領域主要應用於視頻處理、圖像處理、數控機牀等領域實現信號控制和運算加速功能。例如，在自動化生產線中，FPGA被用於控制機械臂的運動和協調各個設備的運作。

數據中心是FPGA芯片的新興應用市場之一。在數據中心運算處理領域，FPGA芯片主要用於硬件加速。相比於CPU，FPGA芯片由於其無指令、無需共享內存的體系結構，能夠同時提供強大的計算能力和足夠的靈活性；相比GPU，FPGA芯片在數據中心具有低延迟及高吞吐的優勢；相比ASIC，FPGA芯片可在靈活性、開發時間等方面達到出色的平衡。

隨着電動汽車興起，FPGA在汽車中的應用越來越廣泛。汽車電子行業對FPGA的需求主要來自ADAS（智能感知系統）和AV（自動駕駛汽車）。比如：FPGA芯片可用於控制和驅動電動汽車電機控制系統，連接駕駛系統、儀表盤、雷達、超聲波傳感器等各種車載設備，實現激光雷達、毫米波雷達等信號處理和控制。在視頻橋接和融合領域，FPGA芯片可用於實現多個圖像傳感器的信號橋接、3D環視視頻融合、倒車輔助視頻、輔助駕駛視頻等功能。在輔助駕駛和自動駕駛領域，FPGA芯片可用於實現機器視覺與目標檢測等各種功能。

在人工智能時代，AI的算法不斷推陳出新，對於硬件的算力和靈活度要求很高，FPGA的靈活性剛好符合AI的特性。FPGA主要被用作矩陣乘算法的加速器和神經網絡加速器的執行器。它可以實現低延迟的計算和高性能的運算，為人工智能的發展提供了強大的硬件支持。例如，在深度學習領域，FPGA被用於加速神經網絡的推理和訓練過程，提高了人工智能系統的處理速度和能效。此外，隨着異構計算融合等形式越來越受推崇，FPGA+CPU等架構也給AI帶來更多的潛在優勢。

3、國際FPGA競爭格局

全球FPGA市場主要被賽靈思（已被AMD收購）和Intel兩家海外企業雙寡頭壟斷，在2019年，兩家合計佔據了全球市場份額的85%以上。由於技術壁壘高、更新換代速度快，全球FPGA市場高度集中，國內廠商佔比較低。

AMD產品已進入7nm複雜異構

AMD（Xilinx）FPGA相關產品矩陣主要包括：四大FPGA產品系列（VIRTEX、KINTEX、ARTIX、SPARTAN），以及集成度更高的兩大自適應SoC（AdaptiveSoC）系列（ZYNQ、VERSAL）。

從芯片製程來看，主要有UltraScale+（16nm）、UltraScale（20nm）、7系列（28nm）和6系列（45nm）四大類，VERSAL則是整體升級為7nm製程。

從芯片架構來看，FPGA單芯片向更先進工藝、更高速電路結構、複雜異構SoC系統發展，AMD的VERSAL系列產品中集成了PCIe、Ethernet通信協議以及AI引擎、NoC架構等。

從產品價格來看，隨着產品定位從低端走向高端，FPGA容量等指標不斷提升，通信架構逐漸升級，對應開發板的價格也從數百美元逐步上漲到一萬多美元。

從應用領域來看，數據中心等高端應用所適用的FPGA芯片大多為高端FPGA產品線，僅有少部分中高端FPGA也能夠滿足數據中心網絡加速需求。

英特爾：高端已大量出貨，低功耗系列即將推出

今年3月，英特爾將其可編程解決方案事業部（PSG）獨立運營，並以Altera的品牌形象重新呈現。新成立的Altera制定了全新的發展戰略，旨在通過聚焦高性能FPGA市場來鞏固並擴大其市場地位，同時積極開拓中低端FPGA市場，以吸引更廣泛的客户基礎並拓展發展空間。

Agilex FPGA和SoC FPGA家族基於英特爾 10納米制程節點構建，可提高性能並降低功耗。

Agilex9 FPGA和SoC FPGA為目標應用提供前所未有的功能和優化，超越了主流可編程邏輯的極限。目前已實現規模化生產。這款產品憑藉業界*的數據轉換器，尤其適用於需要處理高帶寬混合信號FPGA的應用場景。

Agilex7 FPGA和SoC FPGA是一款高性能FPGA，提供業界*的架構和I/O速度，是大多數帶寬密集型和計算密集型應用的理想之選。英特爾Agilex 7的邏輯結構性能功耗比，對比競爭對手的7nm節點FPGA，提升約2倍。

Agilex 7器件採用先進的10納米SuperFin技術（F系列和I系列）、英特爾7技術（M系列）和第二代英特爾Hyperflex FPGA架構。這款產品的應用領域包括數據中心、網絡、國防和工業。

Agilex 5是一款針對需要高性能、低功耗和小尺寸的應用進行了優化的中端FPGA。該產品現已全面上市。

英特爾Agilex 5是首批支持LPDDR4、LPDDR5（+DDR4、DDR5）的FPGA、首批配備AI張量塊的產品，擁有*非對稱多核應用處理器系統（2xArm A76、2xArm A55），可提升在邊緣端AI推理能力。其E系列進行了功耗和尺寸優化，對比16nm競品，性能功耗比提升1.6倍；D系列進行了性能優化，對比7nm競品，性能功耗比提升2倍。

Agilex 3即將問世，該產品系列具有更小的外形尺寸以及功耗和成本優化。這款產品旨在為雲計算、通信和智能邊緣應用中的低複雜度功能提供*的低功耗FPGA系列產品。

綜上所述，Altera的產品線日益完善，其中Agilex 9正處於規模化生產階段，Agilex 7的F系列和I系列設備已投入生產，Agilex 5已全面上市，而即將推出的Agilex 3將滿足雲、通信和智能邊緣應用對低複雜度、低功耗FPGA的需求。

4、國產之爭愈發激烈

目前，本土FPGA廠商和海外龍頭的差距客觀存在，有充分的追趕空間。

國內外廠商的差距

首先看一下國產廠商與國際廠商當前的差距。

從FPGA的容量來看，目前國產民用FPGA最高水平能做到約400k邏輯單元，而目前全球容量*的FPGA為AMD在2023年6月27日推出的VP1902（VersalPremium），邏輯單元數高達18,507k，是國內的46倍。

從製程上看，目前國產*進製程在14/16nm，而Xilinx在2018年便發佈了7nm的異構FPGA產品Versal。

從收入來看，中國主要的FPGA公司有紫光同創、安路科技、復旦微電、高雲半導體、國微電子、易靈思、西安智多晶、京微齊力等。中國作為全球FPGA市場的重要組成部分，2022年市佔率在1/3左右，但在供應鏈側，國產FPGA芯片的全球市佔率卻不足10%。

從下游應用看，目前*的FPGA兩大領域——原型驗證、數據中心加速計算仍未有國產FPGA能夠進入。

從毛利率看，目前國產FPGA集中於在消費電子領域進行中低容量的替代，相比大容量FPGA市場的進入壁壘相對較低，出現了一定程度的「內卷」，典型毛利率在35%—40%之間，而AMD在高端FPGA市場競爭優勢突出，近10年毛利率基本維持在65%以上，近3年更是接近70%。

國產廠商技術進步迅速

中國FPGA產業雖起步晚，但近年來發展迅速。

在市場側驅動和國家政策的扶持下，本土FPGA企業不斷發力，在技術和市場兩方面都取得了不小的成績。

目前中國廠商的低容量FPGA技術已發展較為成熟。低容量 FPGA的邏輯單元<100k，要求*的低成本和低功耗，主要集中在55nm、40nm和28nm這三個節點。

國產廠商大部分在2019年及之前就推出了此類產品，它也往往是本土FPGA廠商的*代產品。例如，紫光同創的Logos系列在2017年推出，為40nm的低功耗、低成本FPGA，邏輯單元在12-102k之間；安路科技的55nm的Eagle4在2016年推出，邏輯單元20k，主要用於伺服控制、高速圖像接口轉換的領域；高雲半導體的55nm的FPGA小蜜蜂（LittleBee）在2016年推出，是公司*代產品，邏輯單元數在1-8k。

在 28nm的中低容量市場，中國FPGA廠商也已經具備成熟的產品。中容量FPGA主要指邏輯單元在100k-500k的FPGA，主要應用集中在無線通信的空口側、工業、汽車、A&D領域，中容量市場不追求最高的性能，性能和功耗同等重要，對成本亦有一定要求。比如紫光同創、安路科技、智多晶均在2020年推出了28nm的FPGA產品，主要對標Xilinx的7系列產品等。

此外還有部分廠商推出22nm 的 FPGA，以實現替代部分28nm 的中低容量 FPGA。比如高雲在 2022 年 9 月推出的 Aurora V，是其 22nm 的 FPGA 產品，邏輯單元數為 138k。

500K 以上的高容量 FPGA 是目前國產替代的難點。需要本土公司在硬件架構、EDA軟件、IP性能等方面深入發展。其中，最重要的是解決EDA軟件在大規模FPGA的佈局佈線問題。

國產FPGA營收大幅增長

再看國產FPGA廠商的營收情況。

安路科技作為國內FPGA領域的領軍企業，2018、2019年，安路科技營業收入只有2852.03萬元、1.22億元。之后在2021年、2022年其業績出現翻倍增長。

根據公開數據，2020年安路科技的FPGA業務收入為2.8億元，隨后幾年持續攀升。到2021年，其FPGA業務收入增長至6.42億元，同比增長超過一倍。到2022年，這一數字更是增長至9.89億元，顯示出強勁的市場增長勢頭。

安路科技的毛利率同樣表現優異。從2020年到2022年，其毛利率分別為34.05%、34.18%和39.13%，呈現出穩步上升的趨勢。特別是在FPGA業務領域，其毛利率在2022年達到了39.13%。

復旦微作為國內老牌IC設計企業，在FPGA領域同樣表現出色。近年來，其FPGA業務收入持續增長。2020年，復旦微的FPGA業務收入為2.04億元；到2021年，這一數字增長至4.27億元；而到了2022年，更是達到了7.81億元，顯示出公司在FPGA市場中的強勁競爭力。

復旦微的毛利率同樣處於較高水平。從2020年到2022年，其FPGA業務毛利率分別為82.56%、84.71%和84.7%，保持了較高的穩定性和盈利能力。這主要得益於公司強大的技術實力和完善的產品線佈局。

5、國產FPGA廠商機遇眾多

目前FPGA國產化有兩大有利條件：一是近年國產FPGA廠商收到的政府補助金額較大，體現國家對FPGA 國產化的強烈扶持態度。二是28nm生命周期比以往代際更長，給了國產廠商較為充分的追趕空間。

從已披露數據來看，2018年—2022年5年間，國產FPGA廠商每年均收到了千萬級甚至上億的政府補助。2022年，安路科技、復旦微、紫光國微計入當期損益的政府補助金額分別為人民幣3000萬+、6000萬+和1.7億元。而主要產品為CPU的龍芯中科2022年政府補助金額為1.9億元，主營產品為CPU和DCU的海光信息為6000萬+，景嘉微為3000萬+。根據WSTS數據，2022年微處理器市場規模508億美元，是FPGA市場規模的6倍。對比其它品類的數字芯片公司，FPGA公司收到的政府補助金額依然較大，體現出國家對FPGA的強烈扶持意願。

此外，作為典型的數字芯片，FPGA生命周期一般只有10—15年（而模擬芯片可以高達20年以上），快速迭代的特徵使其收入的頂峰往往發現在推出之后的第4—5年，60%收入在前6年發生，隨后是量價齊跌的市場。因此，市場玩家必須努力競逐製程*，因為製程落后廠商往往無法取得足夠的收入以支撐下一代產品的開發。而28nm生命周期比以往代際更長，這正給了國產廠商較為充分的追趕空間。

未來，FPGA芯片市場將繼續保持快速增長態勢。隨着5G、物聯網、人工智能等技術的不斷發展，FPGA芯片將在更多領域發揮重要作用。同時，隨着國產FPGA芯片技術的不斷進步和市場份額的逐步提升，國內FPGA芯片市場也將迎來更加廣闊的發展空間。

據 Frost&Sullivan 預測，預計 2025 年全球 FPGA 市場規模將超過 125 億美元，國內市場規模將從 2022 年的 208.8 億人民幣提升至 2025 年的 332.2 億人民幣，三年 CAGR 約 17%。

總的來説，FPGA芯片市場是一個充滿機遇和挑戰的市場。隨着技術的不斷進步和應用領域的不斷拓展，FPGA芯片將在更多領域發揮重要作用，並推動相關產業的快速發展。

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