芯片专题：FPGA，可再编程芯片行业分析

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核心观点：

FPGA 具备可编辑性，未来有望成主流。FPGA 作为目前仅有的支持再编程 的芯片，应对未来 5G 时代到来后激增的芯片设计及功能使用需求，FPGA 可以避免如 ASSP 或者 ASIC 所需要的较长的生产及设计周期，而是直接与 FPGA 芯片上实现再编程，对硬件进行更改从而满足用户或设计需求。

FPGA 市场规模稳定扩大，2025 年有望达到125 亿美元。根据 MRFR 统 计以及预测，在2013年全球 FPGA 的市场规模在 45.63 亿美元，至2018年全球 FPGA 的市场规模缓步增长至 63.35 亿美元。但随着目前 5G 时代的 进展以及 AI 的推进速度，MRFR 预测 FPGA 在 2025 年有望达到约125.21亿美元

核心是 AI、大数据、以及云计算，应用下游是汽车、数据中心、和工业。根据HIS以及 MRFR 的统计以及预测，未来 FPGA 的市场增量点将会集中在 汽车(智能驾驶)、数据中心、以及工业智能自动化上。在2018年，通讯 领域所用 FPGA 占据约 40%，消费电子占据23%，为最大的应用下游;根 据 MRFR 预测至 2025 年时最大的应用领域将是汽车，占比29%，而数据中 心以及工业的占比也将直线上升至 13%和 19%。

FPGA 行业高速集中，Xilinx 以及Altera 占据超过70%的全球市场份额， 国产化发展空间较大。目前全球 2018 年 FPGA 的市场规模约在63亿美元的 层次，而 Xilinx 以及 Altera 占据了绝大一部分，国产FPGA芯片的身影在国 际舞台上较难看见，但同时也意味着此间留给中国进行国产替代化的空间较 大。

国产 FPGA企业初露荷角，静待 FPGA领域的建设。虽然技术壁垒高铸于 此细分行业，但是目前中国仍然有约10家企业开始发力，我们统计了几家 关于 FPGA 研发的几家公司，其 FPGA 的进展已经成功进入该行业，并且成 功出货，供入军方订单。我们看好中国本土 FPGA 设计公司在后期不断的追 赶甚至超越。

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报告内容：

一、FPGA:可再编程芯片设计

1.1 什么是 FPGA?

FPGA(Field Programmable Gate Array)，即现场可编程门阵列，于 1985 年由 Xilinx 创始人之一Ross Freeman 发明。FPGA 的诞生时间晚于摩尔定律的出现约 20 年，但 FPGA 自发明后，发展之快超乎想象，且目前FPGA已是全球领先的先进工艺。

说到 FPGA 芯片，与其他芯片最大的区别就是 FPGA 设计不是研发FPGA芯片，而是用 FPGA 进行设计。FPGA 是一种在PAL(可编程逻辑阵列)、GAL(通用阵列逻辑)、CPLD(复 杂可编程逻辑器件)等传统逻辑电路和门阵列的基础上发展起来的一种半定制电路，主要 应用于 ASIC(专用集成电路)领域，既解决了半定制电路的不足，又克服了原有可编程器 件门电路数有限的缺点。

简单来说，即 FPGA 芯片可以每隔几秒就改变芯片上的运行硬件设计，而其他芯片，例 如 ASIC 芯片则在出厂的时候就已经固化，无法进行改变。

1.2 FPGA 优劣之势

FPGA最大的特点就是灵活，实现你想实现的任何数字电路，可以定制各种电路。减少 受制于专用芯片的束缚。真正为自己的产品量身定做。在设计的过程中可以灵活的更改 设计。而且它强大的逻辑资源和寄存器资源可以让你轻松的去发挥设计理念，其并行执 行，硬件实现的方式可以应对设计中大量的高速电子线路设计需求。

FPGA比 DSP 拥有更快的速度，可以实现非常复杂的高速逻辑;

FPGA比 ASIC(专用芯片)有更短的设计周期和灵活性，免去昂贵的开版费用; FPGA 可以随时裁减，增加你想要的功能达到规避设计风险，回避芯片厂商的限制。

虽然 FPGA 具备着灵活性，可再编辑性，但这也就致使 FPGA 芯片中预留了更大的面积，

以及可配臵逻辑，即增加了一定的成本以及功耗。

以下我们选取了 FPGA 与 ASIC、ASSP 进行了8方面的对比来显示 FPGA 的优劣势:

FPGA 与 ASIC对比

成本:如果 ASIC 流片量大，实现同样逻辑的 FPGA 成本将是 ASIC的 10 倍以上。按照 上面的初步测算，以 5 万片流片为零界点，低于 5 万片的小批量多批次的专用控制设别(如雷达、航天飞机、汽车电子、路由器，这些高价值、批量相对较小、多通道计算的 专用设备)采用FPGA更加经济划算。

功耗:FPGA 中的芯片的面积比 ASIC 更大，这是因为 FPGA 厂商并不知道下游的具体需 求应用，故在芯片中装入规模巨大的门电路(其实很多没有使用到)，而大数据和物联网、 国防、汽车等，这些领域对低功耗要求不高。

编程设计:FPGA 的发展中，软件将占据 60%的重要程度。例如Xilinx公司 60%~70% 的研发人员从事软件工作。除了考虑芯片架构，编程设计时还要考虑应用场景多样性、 复杂性和效率。FPGA 编程需要采用的专用工具进行 HDL 编译，再烧录至 FPGA 中，其 技术门槛非常高。

1.2 FPGA 发展趋势

从技术端来看 FPGA 的未来发展，我们预测在未来的一段时间内 FPGA 将继续遵循摩尔 定律的演变发展。目前目前 Xilinx 的 16nm 工艺 FPGA 已经成熟商用。而 Altera 被 Intel收购后逐步切换至 Intel 的工艺上面来，现在也推出基于 Intel 14nm 工艺的 Stratix 10 等高端芯片。

翻阅 Xilinx 官网，我们可以看到 Xilinx 对于 FPGA 的产品计划将会是持续缩小其芯片的面 积，也符合我们的想法，即今年内将继续保持摩尔定律所述，缩小其芯片尺寸的一个技 术发展趋势。

二、受益大数据、AI、云计算，市场空间持续增长

2.1 FPGA 市场情况

市场规模情况

根据 MRFR 统计以及预测，在 2013 年全球 FPGA 的市场规模在 45.63 亿美元，至2018年全球 FPGA 的市场规模缓步增长至 63.35 亿美元。

但随着目前 5G 时代的进展以及 AI 的推进速度，MRFR 预测 FPGA 在 2025 年有望达到约 125.21 亿美元。

地区分布情况

对于全球 FPGA 的市场分布而言，MRFR 统计对于FPGA的下游应用地区分布而言，目前 最大的为亚太地区，占比 39.15%，北美占比 33.94%，欧洲占比19.42%;而至 2025 年，亚太地区的占比将会继续的提高至 43.94%，此间原因也主要因为下游应用市场在 未来的主要增长大部分集中在亚太地区。

2.2 下游应用如何助力

对于未来 FPGA 的重要发展趋势:汽车、数据中心而言，我们通过总结延伸出未来 FPGA最重要的核心其实依旧是 AI、大数据、以及云计算。

但我们仍然将从以下汽车以及数据中心两个最大的增长点进行具体的应用领域简述。

汽车领域

在汽车领域而言，目前汽车相机以及传感器中 FPGA 的应用已经相对成熟，而在未来发 展的趋势:自动/智能驾驶汽车的人工智能系统中，FPGA 的适用度将是最为契合的用于 处理越来越复杂的 ADAS 和自动驾驶。

例如，辅助驾驶系统的视频分析功能采用超低延时精确算法对来自车辆摄像机的实时视 频输入进行分析，在瞬间做出判断。如若使用ASIC或者 ASSP 芯片，则开发进度将无法 跟上发展越来越快的研发周期，从而拖累开发周期。

目前在智能驾驶中使用 FPGA 的研发人员不断增加，其主要原因我们归纳后主要为以下 几点:

1. FPGA 可以实现重新编程，无需重新设计;

2.节约时间，无需重新设计、投片、制造;

3. FPGA 设计软件设计软件提供创新技术，以加速系统设计，并利用 FPGA 系统内验证减少调试工作。

使用 FPGA 能持续帮助芯片设计这一流程不断适应并调整因汽车产业所新增的需求对芯 片的改动，而无需进行重新设计及生产新芯片的复杂流程，实现真正的芯片个性化，可 定制化，以及可更改化。

数据中心领域

当前，数据中心已经成为全球信息存储、处理、分发的核心设施，是支撑网络信息化社 会的重要支柱，国内外对数据中心的建设需求非常旺盛。数据中心与传统的计算机托管 机房相比，具有鲜明的特点，也面临着严峻的挑战。

1.首先是规模庞大。可由数千个同构的计算节点组成，带有各自的网络、存储子系统， 有独立的供电设备和冷却系统，具有更大规模的软件架构、存储设备和硬件计算平 台，共同提供少量规模非常巨大的互联网应用和服务。

2.其次是需求多样且快速演化。数据中心运行的业务类型从早期的搜索引擎、语义分 析、语言翻译到最新的知识图谱、人工智能等，种类繁多且随着需求和技术的发展 而不断变化。这些应用和服务所需的软硬件架构、计算模型、编程模型也不尽相同， 对计算能力和计算类型的加速需求也不尽相同。

3.再是能耗巨大。数据中心的能耗开销通常占总运行成本 50%左右，且能耗总量巨大， 2013 年仅美国数据中心就使用了 910 亿千瓦时电能。预计到2020年，能耗将增加 53%，上升到 1390 亿千瓦时。同时，数据中心对环境也造成了巨大的压力。控制能 耗、提高效率成为大数据中心建设运维行业的共识，也是当前研究的热点。

4.最后是数据安全。随着数据中心的密集建设，数据中心所存储的数据将会是呈几何 倍数增长，而对应的也将会有更多的敏感数据，例如:个人信息、银行支付信息等， 如何在未来数据中心成为信息化社会的重中之重的同时保护数据中心信息的安全也 是众多问题之中的关键之一。

对于 FPGA 而言，在数据中心的应用将会较为简单的解决这类问题。

首先 FPGA 可以根据新的或者变化的需求及应用进行调整，保证了因为需求的快速变化 而致使的原芯片的不适用;

其次就是 FPGA 的使用可以帮助数据中心在异构运算中使其新能功耗之比达到最大化， 保证了能源消耗的解决方式;

再之即使 FPGA 在信息保密方面可以通过加密数据的方式保证其数据及信息的安全。

三、寡头垄断，行业聚集

3.1 FPGA 竞争格局

目前 FPGA 的应用已经被多方企业使用，从 IBM，Facebook 这类国际巨头至中国BAT均已经开启了 FPGA 的应用。

英特尔 167 亿美元收购Altera，整合 Altera 多年FPGA技术以及英特尔自身的生产线， 推出 CPU + FPGA 异构计算产品主攻深度学习的云端推断市场;亚马逊 AWS、微软、百 度、阿里云、腾讯云均围绕 FPGA 进行云端推断相应布局，具体如下表所示。

备受瞩目的 FPGA 市场巨大，在 2018 年 63.35 亿美元的市场空间，但其市场分布却十分 聚集。目前市场由 Xilinx 和 Altera(已被 Intel 收购)霸占，行程了高度垄断，两者合计 占据超过 70%的市场空间;而行业前五则占据了全球约为 88%的市场份额。

其主要原因也是因为技术专利的限制和较长开发周期使得 FPGA 行业形成很高壁垒，也 进而巩固行业巨头领先地位。

3.2 中国的 FPGA“芯”在哪?

目前中国 IC 厂商在 FPGA 这个细分领域和国外巨头的差距远远比其他领域要大，其中最 大的原因就是 FPGA技术门槛非常高，核心技术只掌握在及其少数的公司手上。根据统 计目前 Xilinx 和 Altera 拥有超过6000项专利，对该行业的后进入者形成了难以跨越的技 术壁垒。

因此，国内 FPGA 的发展只能靠自主技术和自主产品。虽然国内 FPGA 企业起步较晚， 发展过程可能会很漫长，但我们依然可以看到部分企业已崭露头角。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）