文 | 半导体产业纵横

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。

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。

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。

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。