1 FPGA：架構靈活的可程式設計晶片，兼具並行性和低時延性
FPGA 晶片屬於邏輯晶片大類。邏輯晶片按功能可分為四大類晶片：通用處理器晶片（包含中央處理晶片 CPU、圖形處理晶片 GPU，數字訊號處理晶片 DSP等）、儲存器晶片（Memory）、專用積體電路晶片（ASIC） 和現場可程式設計邏輯陣列晶片（FPGA）。
與其他三類積體電路相比， FPGA 晶片的最大特點是現場可程式設計性。無論是CPU、GPU、DSP、Memory 還是各類 ASIC 晶片，在晶片被製造完成之後，其晶片的功能就已被固定，使用者無法對其硬體功能進行任何修改。而 FPGA 晶片在製造完成後，其功能並未固定，使用者可以根據自己的實際需要，將自己設計的電路透過FPGA 晶片公司提供的專用 EDA 軟體對 FPGA 晶片進行功能配置，從而將空白的 FPGA 晶片轉化為具有特定功能的積體電路晶片。每顆 FPGA 晶片均可以進行多次不同功能配置，從而實現不同的功能。因此，就 FPGA 晶片公司而言，不僅需要提供晶片，還需要提供 FPGA 專用 EDA 軟體來對晶片進行配置。所以 FPGA 晶片公司不僅僅是積體電路設計企業，還必須是積體電路 EDA 軟體企業。
具體來看，FPGA 的上述可程式設計性，使得其獨特的架構擁有其他協處理器無法
比擬的優勢：
靈活性：在資料密集型任務的執行中，ASIC 專用晶片作為協處理器在吞吐量、延遲和功耗三方面具有優勢，GPU 在峰值效能和記憶體介面頻寬上具有優勢，但 ASIC和 GPU 受制於功能的固化，應用範圍較為狹窄。相較於 ASIC 專用晶片和 GPU，FPGA 晶片擁有更高的靈活性和更豐富的選擇性，在 5G 初期這種特性尤為重要。
透過對 FPGA 程式設計，使用者可隨時改變晶片內部的連線結構，實現任何邏輯功能。尤其是在技術標準尚未成熟或發展更迭速度快的行業領域，FPGA 能有效幫助企業降低投資風險及沉沒成本，是一種兼具功能性和經濟效益的選擇。以資料中心的應用為例，由於計算任務多變、演算法變化頻繁，各類神經網路模型的更迭週期遠短於ASIC 晶片的研發週期，需求與研發的週期錯配將導致大額的沉沒成本。而 FPGA晶片只需要幾百毫秒即可更新晶片的邏輯功能，有力的節約了研發機構、使用者的投資成本。此外，FPGA 還可在不同的業務需求之間靈活調配，以放大經濟效益，如
白天用於搜尋業務排序的處理器，晚上工作量較少的情況下，可將其中 FPGA 重新配置成離線資料分析的模組，提供離線資料分析服務，提升裝置利用率。
並行性：CPU、GPU 都屬於馮·諾依曼結構，該結構具有軟體程式設計的順序特性。在執行任務時，執行單元需按順序透過取指、譯碼、執行、訪存以及寫回等一系列流程完成資料處理，且多方共享記憶體導致部分任務需經訪問仲裁，從而產生任務延時。而 FPGA 是典型的硬體邏輯，每個邏輯單元與周圍邏輯單元的連線構造在重程式設計（燒寫）時就已經確定，暫存器和片上記憶體屬於各自的控制邏輯，無需透過指令譯碼、共享記憶體來通訊，各硬體邏輯可同時並行工作，大幅提升資料處理效率。尤其是在執行重複率較高的大資料量處理任務時，FPGA 相比 CPU 等優勢明顯。
產品上市週期短：由於 FPGA 買來程式設計後即可直接使用，FPGA 方案無需等待三個月至一年的晶片流片週期，為企業爭取了產品上市時間。
用量較小時的成本優勢：ASIC 等方案有固定成本，而 FPGA 方案几乎沒有。
對客戶而言，由於 FPGA 方案無需支付高額的流片成本，也不用承擔流片失敗風險，對於小批次多批次的專用控制裝置， FPGA 方案的成本低於 ASIC 等方案，具有成本優勢。
2 獨特優勢拓展需求空間，國內外市場同步高增
FPGA 市場規模不斷擴大，全球年均複合增長率 16。4%：根據 Frost&Sullivan統計資料，FPGA 全球市場規模從 2016 年的約 43。4 億美元增長至 2020 年約 60。8億美元，年均複合增長率約為 8。8%。隨著全球新一代通訊裝置以及人工智慧與自動駕駛技術等新興市場領域需求的不斷增長，預計全球 FPGA 市場規模將從 2021 年的 68。6 億美元增長至 2025 年 125。8 億美元，年均複合增長率約為 16。4%。
中國市場增速快於全球，未來五年年均複合增長率 23。1%。中國 FPGA 市場從2016年的約 65。5億元增長至 2020 年的約 150。3 億元，年均複合增長率約為 23。1%。
隨著國產替代程序的進一步加速，預計到 2025 年中國 FPGA 市場規模將達到約332。2 億元。
需求結構目前仍以 100K 以下以及 28nm 以上製程為主。1）按邏輯單元拆分，
目前 100K 以下邏輯單元的 FPGA 晶片仍是市場需求量最大的部分，其次為 100K-500K 邏輯單元部分。Frost&Sullivan 資料顯示，中國市場 2019 年以銷售額計，100K 邏輯單元以下的 FPGA 晶片佔據了 38。2%的市場份額，100K-500K 邏輯單元的 FPGA 晶片佔據了 31。7%的市場份額；2）按製程拆分，目前 28nm-90nm 製程區間內的 FPGA 晶片由於其較高的價效比，與較高的良品率依然佔據了市場的主要地位。此外，由於先進製程產品具有更低功耗與面積和更高的效能，28nm 以下製程的 FPGA 晶片預計將快速發展。Frost&Sullivan 資料顯示，中國市場 2019 年以銷售額計， 28nm-90nm 製程的 FPGA 晶片佔據了 63。3%的市場份額，28nm 以下製程的 FPGA 晶片佔據了 20。9%的市場份額。
展望未來，多種因素將進一步刺激 FPGA 晶片的需求量。首先，隨著新一代通訊技術的商用化，通訊基站、伺服器、智慧終端等產品的需求將進一步擴大，從而帶動 FPGA 晶片市場需求的提升。同時，智慧城市、智慧工廠、消費電子對各類智慧物聯網裝置等的功能性更加看重，這將驅使 FPGA 晶片在智慧物聯網裝置中的廣泛應用。最後，隨著車聯網技術的發展，汽車行業也將使用 FPGA 晶片，以構建更完善的車聯網以及實現更智慧的自動駕駛功能。因此，新一代通訊技術、物聯網和車聯網的發展將大大提升市場對 FPGA 晶片的需求，推動 FPGA 產業持續發展。
3 下游應用多點開花：FPGA 細分領域成長性分析
FPGA 下游應用廣泛，5G+AI+汽車電子引領行業增長。得益於 FPGA 高靈活性，可擴充套件的優點，FPGA 的下游應用十分廣闊，包括網路通訊、消費電子、資料中心、汽車電子、人工智慧等領域。目前隨著 5G 通訊的快速滲透，人工智慧的蓬勃發展以及汽車智慧化趨勢不斷加強，預計未來通訊、AI、汽車電子三項領域 FPGA 需求量將不斷提高，市場規模有望持續收益。
1、網路通訊和 5G 中 FPGA 晶片的應用
網路通訊領域是 FPGA 晶片的主要應用市場之一，Frost&Sullivan 資料顯示2020 年應用於該領域的 FPGA 晶片中國銷售額將達到 62。1 億元，佔中國 FPGA晶片市場份額的 41。3%，2021 年至 2025 年年均複合增長率將達到 17。5%。
FPGA 晶片目前被大量應用在無線通訊和有線通訊裝置中，實現介面擴充套件、邏輯控制、資料處理、單晶片系統等各種功能。在有線通訊領域，FPGA 晶片被應用於資料接入、傳送、路由器、交換機的多種電路板中，以實現訊號控制、傳輸加速等各種功能。在無線通訊領域，FPGA 晶片被應用在無線通訊基站和射頻處理單元的多種電路板中以實現通訊協議的各種功能和未來升級需求，整合 CPU 的現場可程式設計系統級晶片產品被應用在室外微基站、室內微基站等無線網路通訊中，以單晶片完成商業、住宅、工廠區域的多模覆蓋、網路容量增加、人工智慧計算等多樣性功能需求。
在網路通訊領域，
FPGA 晶片得到大規模運用主要是由於其具有高度的靈活性、極強的實時處理和並行處理能力，大大加強了通訊裝置的處理能力。在無線通訊系統中，許多功能模組通常都需要大量的濾波運算，這些濾波函式往往需要大量的乘和累加操作。FPGA 晶片內在的分散式邏輯和運算單元結構使其可以較容易地實現分散式的演算法結構，因此可以有效地實現這些乘和累加操作，使其可以實現通訊過程中大量的高速數字訊號處理功能。相較於其他型別晶片，FPGA 晶片一方面依靠其運算速度可以有效滿足通訊領域高速的通訊協議處理需求，另一方面又可依靠其靈活性以適應通訊協議持續迭代的特點。
2、工業 FPGA 晶片市場
工業領域是 FPGA 晶片的主要應用市場之一，Frost&Sullivan 資料顯示 2020年應用於該領域的 FPGA 晶片中國市場銷售額將達到 47。4億元，佔中國 FPGA 晶片市場份額的 31。5%，2021 年至 2025 年年均複合增長率將達到 16。1%。FPGA晶片在工業領域應用非常廣泛，大量應用在影片處理、影象處理、數控機床等領域實現訊號控制和運算加速功能。隨著智慧化與自動化技術的發展，工業領域也正逐漸從以人力資源為核心要素轉向以自動化為核心要素的智慧化無人工廠。受益於工業智慧化、無人化的發展趨勢， FPGA 晶片高效能、實時性、高靈活性的特點使其在工業領域得到了廣泛應用，以數控機床的伺服系統為例，相較傳統的只能控制單一馬達的專用晶片，FPGA 晶片可以做到多通道的馬達控制。目前驅動馬達所消耗的電力佔據了全球能源消耗的很大部分，在節能環保的趨勢下，未來各類能夠精準控制馬達並可以在單一晶片上實現控制多個馬達的 FPGA 晶片將在工業控制領域得到更多應用。
3、資料中心行業 FPGA 晶片市場
資料中心是 FPGA 晶片的新興應用市場之一，Frost&Sullivan 資料顯示 2020年應用於該領域的 FPGA 晶片中國銷售額將達到 16。1 億元，佔中國 FPGA 晶片市場份額的 10。7%， 2021 年至 2025 年年均複合增長率將達到 16。6%。
資料中心是全球協作的特定裝置網路，用來在網路基礎設施上傳遞、加速、展示、計算、儲存資料資訊。伺服器和儲存器作為資料中心的通用基礎裝置，為了應對複雜多變的應用情景，需要 FPGA 晶片實現邏輯控制、資料轉換、功能擴充套件、系統升級等功能。在資料中心運算處理領域，相比於 CPU，FPGA 晶片由於其無指令、無需共享記憶體的體系結構，能夠同時提供強大的計算能力和足夠的靈活性；相比GPU，FPGA 晶片在資料中心具有低延遲及高吞吐的優勢；相比 ASIC，FPGA 晶片在效能、靈活性、同構性、成本和功耗等五個方面可以達到出色的平衡。
替傳統的 CPU 方案後，處理其自定義演算法時可實現顯著的加速效果。因此從 2016年開始，微軟 Azure、亞馬遜 AWS、阿里雲的伺服器上都開始部署 FPGA 加速器用於運算加速。
在雲計算大面積應用的背景下，未來資料中心對晶片效能的要求將進一步提高，更多資料中心將採納 FPGA 晶片方案， 這將提高 FPGA 晶片在資料中心晶片中的價值佔比。
5、強邏輯性+功耗低，汽車智慧化開啟 FPGA 增量空間。在汽車電子系統介面及控制領域，FPGA 晶片用於控制和驅動電動汽車電機控制系統，連線駕駛系統、儀表盤、雷達、超聲波感測器等各種車載裝置，實現鐳射雷達、毫米波雷達等訊號處理和控制。在影片橋接和融合領域，FPGA 晶片可用於實現多個影象感測器的訊號橋接、 3D 環視影片融合、倒車輔助影片、輔助駕駛影片等功能。在輔助駕駛和自動駕駛領域，FPGA 晶片可用於實現機器視覺與目標檢測等各種功能。相較其他通用晶片方案，FPGA 方案在輔助駕駛的影片分析功能中可採用超低延時精確演算法對來自車輛攝像機的實時影片輸入訊號進行分析，及時做出判斷，並且 FPGA方案可以在不進行重新設計的前提下實現重新程式設計， 以適應不斷髮展的演算法，從而縮短整體方案的開發週期。
FPGA 晶片的這些優勢為快速增長的各種汽車電子應用需求提供了靈活的低成本高效能解決方案。在高階駕駛輔助系統（ADAS）、汽車資訊娛樂系統等新興汽車電子領域，FPGA 晶片成功地應對了自動駕駛要求的快速演變，成為提升使用者駕駛體驗和資訊娛樂體驗不可或缺的一部分。。根據 Frost&Sullivan資料顯示 2020年應用於該領域的FPGA晶片中國銷售額將達到9。5 億元，預計2025年達 26。3 億元，年均複合增長率為 22。7%。
6、高靈活性+強算力，高度匹配人工智慧領域需求。人工智慧演算法晶片實現分為雲側處理和端側處理。在雲側處理時，和 GPU 及 ASIC 晶片相比，FPGA晶片內在並行處理單元達到百萬級，可以做到真正並行運算，其可程式設計性又可實現靈活搭建資料處理流水線，因此運算速度快，資料訪問延遲低，較為適合人工智慧的實時決策需求。在端側處理領域，FPGA 晶片可實現快速推斷決策，另外其具有的現場可程式設計、可實現定製功能、高吞吐量和低延遲等特點有效地滿足了使用者對各種神經網路設計的要求，成為適配各種經過壓縮最佳化的神經網路部署和升級的理想選擇。持續受益於人工智慧領域的廣闊發展前景，未來 AI 用 FPGA 需求量將持續向好，據 Frost&Sullivan，中國 FPGA 人工智慧領域市場 2020 年規模 5。8 億元，預計2025 年達 12。5 億元，年均複合增長率為 16。9%。
4 競爭格局：國外絕對壟斷，國內龍頭公司迎頭趕上
FPGA 晶片國外起步較早，技術積累深厚，高度壟斷市場。根據 Frost&Sullivan的統計資料，以出貨量為口徑，2019 年中國 FPGA 晶片市場有超 80%的份額被外商佔據，前三名供應商為賽靈思、英特爾和萊蒂斯，出貨量分別為 5200 萬顆，3600萬顆和 3300 萬顆，佔比 36。6%、25。3%和 23。2%，國產廠商安路科技排在第四位，佔比僅 6%。若以銷售額口徑統計，市場呈現雙寡頭形式，2019 年賽靈思和英特爾兩家的合計佔有率達 91。1%，安路科技排名第四，佔比 0。9%，在國產廠商中排名第一。
國內公司主要面向中低端市場，技術水平仍存在差距。國內 FPGA 市場起步較晚，相關技術人員匱乏，主要面向低密度市場擴充套件自身份額，逐步實現國產替代。從技術水平上看，國內廠商與國際龍頭仍存在較大差距。賽靈思擁有各項專利 5300 項，相比之下紫光同創僅有 300 項，在 FPGA 核心專利大部分被外商掌握的前提下，FPGA 晶片的國產化需要更長時期的技術積累和投入。而從工藝製成、門級規模及SerDes 幾個 FPGA 關鍵技術指標來看，賽靈思等外資廠商仍具有明顯的技術優勢，在 28nm 製程復旦微電等公司技術已經區域成熟，更先進製程，如 7nm 等技術依然被外商壟斷，國產替代任重而道遠。
