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核心觀點：

FPGA 具備可編輯性，未來有望成主流。FPGA 作為目前僅有的支持再編程 的芯片，應對未來 5G 時代到來後激增的芯片設計及功能使用需求，FPGA 可以避免如 ASSP 或者 ASIC 所需要的較長的生產及設計週期，而是直接與 FPGA 芯片上實現再編程，對硬件進行更改從而滿足用戶或設計需求。

FPGA 市場規模穩定擴大，2025 年有望達到125 億美元。根據 MRFR 統 計以及預測，在2013年全球 FPGA 的市場規模在 45.63 億美元，至2018年全球 FPGA 的市場規模緩步增長至 63.35 億美元。但隨著目前 5G 時代的 進展以及 AI 的推進速度，MRFR 預測 FPGA 在 2025 年有望達到約125.21億美元

核心是 AI、大數據、以及雲計算，應用下游是汽車、數據中心、和工業。根據HIS以及 MRFR 的統計以及預測，未來 FPGA 的市場增量點將會集中在 汽車(智能駕駛)、數據中心、以及工業智能自動化上。在2018年，通訊 領域所用 FPGA 佔據約 40%，消費電子佔據23%，為最大的應用下游;根 據 MRFR 預測至 2025 年時最大的應用領域將是汽車，佔比29%，而數據中 心以及工業的佔比也將直線上升至 13%和 19%。

FPGA 行業高速集中，Xilinx 以及Altera 佔據超過70%的全球市場份額， 國產化發展空間較大。目前全球 2018 年 FPGA 的市場規模約在63億美元的 層次，而 Xilinx 以及 Altera 佔據了絕大一部分，國產FPGA芯片的身影在國 際舞臺上較難看見，但同時也意味著此間留給中國進行國產替代化的空間較 大。

國產 FPGA企業初露荷角，靜待 FPGA領域的建設。雖然技術壁壘高鑄於 此細分行業，但是目前中國仍然有約10家企業開始發力，我們統計了幾家 關於 FPGA 研發的幾家公司，其 FPGA 的進展已經成功進入該行業，並且成 功出貨，供入軍方訂單。我們看好中國本土 FPGA 設計公司在後期不斷的追 趕甚至超越。

重點關注:紫光國微(旗下國微電子+紫光同創)、上海復旦(港股)、賽 靈思(美股)

報告內容：

一、FPGA:可再編程芯片設計

1.1 什麼是 FPGA?

FPGA(Field Programmable Gate Array)，即現場可編程門陣列，於 1985 年由 Xilinx 創始人之一Ross Freeman 發明。FPGA 的誕生時間晚於摩爾定律的出現約 20 年，但 FPGA 自發明後，發展之快超乎想象，且目前FPGA已是全球領先的先進工藝。

說到 FPGA 芯片，與其他芯片最大的區別就是 FPGA 設計不是研發FPGA芯片，而是用 FPGA 進行設計。FPGA 是一種在PAL(可編程邏輯陣列)、GAL(通用陣列邏輯)、CPLD(復 雜可編程邏輯器件)等傳統邏輯電路和門陣列的基礎上發展起來的一種半定製電路，主要 應用於 ASIC(專用集成電路)領域，既解決了半定製電路的不足，又克服了原有可編程器 件門電路數有限的缺點。

簡單來說，即 FPGA 芯片可以每隔幾秒就改變芯片上的運行硬件設計，而其他芯片，例 如 ASIC 芯片則在出廠的時候就已經固化，無法進行改變。

1.2 FPGA 優劣之勢

FPGA最大的特點就是靈活，實現你想實現的任何數字電路，可以定製各種電路。減少 受制於專用芯片的束縛。真正為自己的產品量身定做。在設計的過程中可以靈活的更改 設計。而且它強大的邏輯資源和寄存器資源可以讓你輕鬆的去發揮設計理念，其並行執 行，硬件實現的方式可以應對設計中大量的高速電子線路設計需求。

FPGA比 DSP 擁有更快的速度，可以實現非常複雜的高速邏輯;

FPGA比 ASIC(專用芯片)有更短的設計週期和靈活性，免去昂貴的開版費用; FPGA 可以隨時裁減，增加你想要的功能達到規避設計風險，迴避芯片廠商的限制。

雖然 FPGA 具備著靈活性，可再編輯性，但這也就致使 FPGA 芯片中預留了更大的面積，

以及可配臵邏輯，即增加了一定的成本以及功耗。

以下我們選取了 FPGA 與 ASIC、ASSP 進行了8方面的對比來顯示 FPGA 的優劣勢:

FPGA 與 ASIC對比

成本:如果 ASIC 流片量大，實現同樣邏輯的 FPGA 成本將是 ASIC的 10 倍以上。按照 上面的初步測算，以 5 萬片流片為零界點，低於 5 萬片的小批量多批次的專用控制設別(如雷達、航天飛機、汽車電子、路由器，這些高價值、批量相對較小、多通道計算的 專用設備)採用FPGA更加經濟划算。

功耗:FPGA 中的芯片的面積比 ASIC 更大，這是因為 FPGA 廠商並不知道下游的具體需 求應用，故在芯片中裝入規模巨大的門電路(其實很多沒有使用到)，而大數據和物聯網、 國防、汽車等，這些領域對低功耗要求不高。

編程設計:FPGA 的發展中，軟件將佔據 60%的重要程度。例如Xilinx公司 60%~70% 的研發人員從事軟件工作。除了考慮芯片架構，編程設計時還要考慮應用場景多樣性、 複雜性和效率。FPGA 編程需要採用的專用工具進行 HDL 編譯，再燒錄至 FPGA 中，其 技術門檻非常高。

1.2 FPGA 發展趨勢

從技術端來看 FPGA 的未來發展，我們預測在未來的一段時間內 FPGA 將繼續遵循摩爾 定律的演變發展。目前目前 Xilinx 的 16nm 工藝 FPGA 已經成熟商用。而 Altera 被 Intel收購後逐步切換至 Intel 的工藝上面來，現在也推出基於 Intel 14nm 工藝的 Stratix 10 等高端芯片。

翻閱 Xilinx 官網，我們可以看到 Xilinx 對於 FPGA 的產品計劃將會是持續縮小其芯片的面 積，也符合我們的想法，即今年內將繼續保持摩爾定律所述，縮小其芯片尺寸的一個技 術發展趨勢。

二、受益大數據、AI、雲計算，市場空間持續增長

2.1 FPGA 市場情況

市場規模情況

根據 MRFR 統計以及預測，在 2013 年全球 FPGA 的市場規模在 45.63 億美元，至2018年全球 FPGA 的市場規模緩步增長至 63.35 億美元。

但隨著目前 5G 時代的進展以及 AI 的推進速度，MRFR 預測 FPGA 在 2025 年有望達到約 125.21 億美元。

地區分佈情況

對於全球 FPGA 的市場分佈而言，MRFR 統計對於FPGA的下游應用地區分佈而言，目前 最大的為亞太地區，佔比 39.15%，北美佔比 33.94%，歐洲佔比19.42%;而至 2025 年，亞太地區的佔比將會繼續的提高至 43.94%，此間原因也主要因為下游應用市場在 未來的主要增長大部分集中在亞太地區。

2.2 下游應用如何助力

對於未來 FPGA 的重要發展趨勢:汽車、數據中心而言，我們通過總結延伸出未來 FPGA最重要的核心其實依舊是 AI、大數據、以及雲計算。

但我們仍然將從以下汽車以及數據中心兩個最大的增長點進行具體的應用領域簡述。

汽車領域

在汽車領域而言，目前汽車相機以及傳感器中 FPGA 的應用已經相對成熟，而在未來發 展的趨勢:自動/智能駕駛汽車的人工智能系統中，FPGA 的適用度將是最為契合的用於 處理越來越複雜的 ADAS 和自動駕駛。

例如，輔助駕駛系統的視頻分析功能採用超低延時精確算法對來自車輛攝像機的實時視 頻輸入進行分析，在瞬間做出判斷。如若使用ASIC或者 ASSP 芯片，則開發進度將無法 跟上發展越來越快的研發週期，從而拖累開發週期。

目前在智能駕駛中使用 FPGA 的研發人員不斷增加，其主要原因我們歸納後主要為以下 幾點:

1. FPGA 可以實現重新編程，無需重新設計;

2.節約時間，無需重新設計、投片、製造;

3. FPGA 設計軟件設計軟件提供創新技術，以加速系統設計，並利用 FPGA 系統內驗證減少調試工作。

使用 FPGA 能持續幫助芯片設計這一流程不斷適應並調整因汽車產業所新增的需求對芯 片的改動，而無需進行重新設計及生產新芯片的複雜流程，實現真正的芯片個性化，可 定製化，以及可更改化。

數據中心領域

當前，數據中心已經成為全球信息存儲、處理、分發的核心設施，是支撐網絡信息化社 會的重要支柱，國內外對數據中心的建設需求非常旺盛。數據中心與傳統的計算機託管 機房相比，具有鮮明的特點，也面臨著嚴峻的挑戰。

1.首先是規模龐大。可由數千個同構的計算節點組成，帶有各自的網絡、存儲子系統， 有獨立的供電設備和冷卻系統，具有更大規模的軟件架構、存儲設備和硬件計算平 臺，共同提供少量規模非常巨大的互聯網應用和服務。

2.其次是需求多樣且快速演化。數據中心運行的業務類型從早期的搜索引擎、語義分 析、語言翻譯到最新的知識圖譜、人工智能等，種類繁多且隨著需求和技術的發展 而不斷變化。這些應用和服務所需的軟硬件架構、計算模型、編程模型也不盡相同， 對計算能力和計算類型的加速需求也不盡相同。

3.再是能耗巨大。數據中心的能耗開銷通常佔總運行成本 50%左右，且能耗總量巨大， 2013 年僅美國數據中心就使用了 910 億千瓦時電能。預計到2020年，能耗將增加 53%，上升到 1390 億千瓦時。同時，數據中心對環境也造成了巨大的壓力。控制能 耗、提高效率成為大數據中心建設運維行業的共識，也是當前研究的熱點。

4.最後是數據安全。隨著數據中心的密集建設，數據中心所存儲的數據將會是呈幾何 倍數增長，而對應的也將會有更多的敏感數據，例如:個人信息、銀行支付信息等， 如何在未來數據中心成為信息化社會的重中之重的同時保護數據中心信息的安全也 是眾多問題之中的關鍵之一。

對於 FPGA 而言，在數據中心的應用將會較為簡單的解決這類問題。

首先 FPGA 可以根據新的或者變化的需求及應用進行調整，保證了因為需求的快速變化 而致使的原芯片的不適用;

其次就是 FPGA 的使用可以幫助數據中心在異構運算中使其新能功耗之比達到最大化， 保證了能源消耗的解決方式;

再之即使 FPGA 在信息保密方面可以通過加密數據的方式保證其數據及信息的安全。

三、寡頭壟斷，行業聚集

3.1 FPGA 競爭格局

目前 FPGA 的應用已經被多方企業使用，從 IBM，Facebook 這類國際巨頭至中國BAT均已經開啟了 FPGA 的應用。

英特爾 167 億美元收購Altera，整合 Altera 多年FPGA技術以及英特爾自身的生產線， 推出 CPU + FPGA 異構計算產品主攻深度學習的雲端推斷市場;亞馬遜 AWS、微軟、百 度、阿里雲、騰訊雲均圍繞 FPGA 進行雲端推斷相應佈局，具體如下表所示。

備受矚目的 FPGA 市場巨大，在 2018 年 63.35 億美元的市場空間，但其市場分佈卻十分 聚集。目前市場由 Xilinx 和 Altera(已被 Intel 收購)霸佔，行程了高度壟斷，兩者合計 佔據超過 70%的市場空間;而行業前五則佔據了全球約為 88%的市場份額。

其主要原因也是因為技術專利的限制和較長開發週期使得 FPGA 行業形成很高壁壘，也 進而鞏固行業巨頭領先地位。

3.2 中國的 FPGA“芯”在哪?

目前中國 IC 廠商在 FPGA 這個細分領域和國外巨頭的差距遠遠比其他領域要大，其中最 大的原因就是 FPGA技術門檻非常高，核心技術只掌握在及其少數的公司手上。根據統 計目前 Xilinx 和 Altera 擁有超過6000項專利，對該行業的後進入者形成了難以跨越的技 術壁壘。

因此，國內 FPGA 的發展只能靠自主技術和自主產品。雖然國內 FPGA 企業起步較晚， 發展過程可能會很漫長，但我們依然可以看到部分企業已嶄露頭角。