根據市場研究機構 MarketsandMarkets 最新報告，全球現場可編程門陣列（FPGA）市場正進入加速增長期，預計規模將從 2025 年的 117.3 億美元增長至 2030 年的 193.4 億美元，年復合增長率顯著提升。

而 TrendForce 集邦咨詢的數據則顯示，這一增長主要來自 AI 加速、邊緣計算、機器人技術等新興領域，傳統通信領域增速已降至 5% 以下，與新興領域 20% 以上的增速形成鮮明對比。

不僅如此，在最近火熱的量子計算、太空算力等領域，FPGA 也被發現具有獨特優勢。

今年，是首款商用 FPGA 誕生 40 周年。當時它首次引入了可重復編程硬件的理念。如今，FPGA 自身的市場地位，似乎也正在被「重新編程」。讓我們看一看，這種變化從何而來，而各大廠商又會對其作何反應。

FPGA，搶占三大高地

AI 與量子計算

在高性能計算（HPC）與人工智能基礎設施領域，CPU 與 GPU 正面臨著日益嚴峻的「內存墻」與「I/O 墻」挑戰。在大模型訓練與推理過程中，數據搬運產生的能耗與延遲往往超過計算任務本身。為了解決這一痛點，FPGA 被廣泛部署在網絡接口與計算單元之間，充當數據守門人的角色。通過內聯處理技術，FPGA 能夠在數據進入 GPU 或 CPU 之前，直接在傳輸路徑上完成解包、清洗及格式轉換等預處理任務。這種近數據計算架構能夠有效剔除噪聲數據，解決人工智能訓練中常見的「垃圾進，垃圾出」問題，從而顯著降低主處理器的無效負載，緩解大規模智算集群中的互連瓶頸。

與此同時，在量子計算這一前沿領域，FPGA 展現出了突破物理極限的時序控制能力。量子計算的核心挑戰在于量子比特的極度脆弱性，環境中的微小干擾都會導致量子態迅速退相干。為了維持計算的有效性，控制系統必須在微秒級的相干時間內完成「錯誤檢測-解碼-糾正」的閉環。傳統的 CPU 或 GPU 受限于中斷調度機制和指令流水線，其響應延遲通常在微秒甚至毫秒級，難以滿足量子糾錯的苛刻時序要求。相比之下，利用純硬件邏輯電路的 FPGA 可實現納秒級的確定性響應。

IBM 于 10 月 24 日表示，利用現成的 FPGA 芯片配合量子計算機，可以實時運行復雜的量子糾錯算法，其速度比傳統軟件解碼方案快 10 倍以上，且無需構建昂貴的 GPU 集群。

商業航天

在商業航天領域，隨著低軌衛星星座的規?；渴穑教炱髟O計理念正從昂貴的定制化轉向低成本、批量化、快速部署。FPGA 在此背景下，通過可重構特性解決了空間環境下的適應性與成本矛盾。基于 FPGA 的軟件定義無線電技術，允許航天器在發射入軌后，通過上傳新的比特流來重構底層的硬件邏輯電路。這意味著衛星可以靈活適應不同地面站的通信波形，或在遭遇安全威脅時即時更新加密算法，實現了硬件功能的「空中升級」。

此外，NASA 的高性能航天計算項目展示了計算架構向開放標準演進的趨勢，即在 FPGA 中植入開源的 RISC-V 軟核。這種異構方案允許設計者利用 FPGA 的豐富邏輯資源實現三模冗余（TMR）等抗輻照設計，同時保留了處理器的高級語言編程能力，顯著降低了系統的尺寸、重量與功耗，符合新一代微小衛星的工程約束。

以NASA在「Small Spacecraft Avionics」報告中推薦的服務商及產品名錄作為樣本統計，FPGA已成為各供應商所使用最多的芯片類型。

具身智能

在具身智能與工業 4.0 領域，機器人的運動控制與環境感知對計算芯片提出了「物理級并發」的新要求。復雜機器人如人形機器人通常擁有數十個自由度的關節電機，如果采用 CPU 或 MCU 的分時復用機制處理控制任務，極易產生任務調度抖動。而 FPGA 可以為每一個電機控制回路分配獨立的硬件邏輯塊，這意味著無論系統中有多少個關節，所有電機的控制算法都是在物理層面上并行運行的，從而實現了微秒級的電流環閉環控制。結合嵌入式 FPGA（eFPGA）或 FPSoC 架構，設計者可以將 CPU 的決策能力與 FPGA 的感知能力結合，由 CPU 負責路徑規劃等高層邏輯，而由 FPGA 負責底層的多傳感器融合與神經網絡加速，這種軟硬協同的異構架構確立了邊緣側算力與功耗的優秀平衡。

頭部大廠，打法不一

在技術架構重構的背景下，全球四大 FPGA 廠商——AMD、Altera、Lattice 與 Microchip，依據各自的技術積累與市場定位，制定了差異化的戰略路徑。

AMD：構建異構計算生態在完成對賽靈思的整合后，AMD 正通過「自適應計算」重新定義 FPGA 的業務邊界，將其作為嵌入式 AI 與邊緣計算版圖的重要組成部分。公司重點推廣 Versal 自適應 SoC 平臺，該平臺集成了 ARM 處理器、AI 引擎、DSP 及 FPGA 邏輯，旨在通過異構架構解決 GPU 難以覆蓋的毫秒級實時控制與低延遲需求，從而在 L4 級自動駕駛與復雜機器人領域建立技術壁壘。在數據中心領域，AMD 通過融合 Pensando DPU 技術，利用 FPGA 加速智能網卡（SmartNIC），以解決大規模 AI 集群中的數據互連與搬運瓶頸。

Altera：獨立運營與 AI 內生化2025 年，獨立運營并獲得 Silver Lake 注資的 Altera 正處于業務復蘇期，新任 CEO Raghib Hussain 確立了以利潤為導向的運營策略，并推進 2026 年 IPO 計劃。在技術路線上，Altera 選擇了「AI 內生化」方向，其 Agilex 5 系列在 FPGA 邏輯陣列中直接嵌入 AI Tensor Blocks（張量塊）。與 AMD 的異構 SoC 路線不同，Altera 強調將 AI 算力與邏輯單元深度融合，這種架構在邊緣推理場景下具有顯著的能效比優勢，主要面向工業視覺與醫療設備市場。同時，Altera 通過 FPGA AI Suite 打通 OpenVINO 工具鏈，致力于降低軟件開發門檻，擴展應用生態。

Lattice：鞏固低功耗優勢并拓展中端市場 Lattice 的戰略重點在于穩固低功耗市場份額的同時，利用 Avant 平臺向中端市場滲透。針對中端市場（100K-500K 邏輯單元）的產品迭代空窗期，Avant 平臺憑借 16nm 工藝帶來的能效優勢，成功切入通信邊緣與工業自動化供應鏈。此外，Lattice 繼續深耕服務器控制芯片業務，作為其長期優勢領域，隨著 AI 服務器出貨量的增長，該業務為公司提供了穩定的現金流支撐。

Microchip：聚焦高可靠性與 RISC-V 生態 Microchip 繼續深耕高可靠性應用市場，其戰略核心在于抗輻照技術與 RISC-V 生態的結合。在商業航天與國防領域，RT PolarFire 系列憑借非易失性工藝帶來的抗單粒子翻轉能力，保持了在深空探測領域的競爭優勢。在架構創新方面，Microchip 積極推進 RISC-V 架構的應用，其 PolarFire SoC 直接在 FPGA 內部硬化了 RISC-V 處理器子系統，通過定義下一代空間計算標準，強化其在特種行業的技術話語權。

國產廠商，業績攀升

國內 FPGA 行業在經歷了一輪庫存調整周期后，呈現出溫和復蘇與技術升級并行的態勢。

上市公司的財務數據表明，行業最艱難的「主動去庫存」階段已接近尾聲。安路科技2025 年第三季度實現營收 1.45 億元，環比增長 11.42%，且存貨金額較年初下降 9.50%，確立了業績修復通道。復旦微亦確認 FPGA 產品線出貨情況良好，業務發展趨于穩定。成都華微則展示了特種領域的剛性需求，其前三季度營收同比增長 22.45%，主要得益于特種集成電路訂單規模的增加。

在業績復蘇的同時，國產廠商正加速從單一邏輯器件向 SoC 化、AI 化及高端工藝轉型，技術布局呈現出多點開花的局面。安路科技積極布局異構計算，其「飛龍系列」FPSoC 集成了雙核 ARM/RISC-V 處理器及硬件加速單元，已在農用無人機飛控與機器人關節控制中實現應用落地，完成了從芯片供應商向方案提供商的跨越。復旦微推進「芯片-軟件-解決方案」生態，布局了從 4TOPS 至 128TOPS 的算力譜系，首顆 32TOPS 芯片推廣進展良好，直接對標邊緣 AI 推理市場。與此同時，紫光同創作為自主可編程邏輯方向的戰略力量，推出了多核異構 SoPC 產品 PG2K100，集成雙核 A53 處理器與多路硬核 MIPI，在工控與汽車電子領域展現出優異的性能適配性。

在工藝突破與接口差異化創新方面，國產陣營亦有顯著進展。紫光同創發布了國內首款基于 FinFET 工藝的自主 5000 萬門級量產 FPGA 產品 PG3T500，填補了國內中高端產業化的空白。高云半導體則在接口與封裝創新上走出差異化路線，在國內率先實現 MIPI CPHY 接口自主研發，并成功在小規模 FPGA 中集成 12.5Gbps 高速 SerDes 接口，打破了傳統小封裝芯片的性能瓶頸。在車規級領域，高云半導體產品累計出貨超 600 萬顆，失效率控制在個位數 PPM，廣泛應用于動力控制與激光雷達等核心部件，驗證了國產 FPGA 在汽車供應鏈中的可靠性。