云端推断FPGA被认为将继GPU后爆发，人工智能赛道国内外龙头格局如何？

在云端数据中心业务中，FPGA 凭借硬件可重构带来的灵活性和可深度优化的特点，有望继 GPU 之后在该市场爆发：它能处理用户的实时计算请求以及小计量大批次的计算。就竞争格局而言，全球 FPGA 市场主要由海外巨头占据，国内市场同样由海外厂商主导，但国产厂商已开始崭露头角，人工智能推理加速赛道由此形成国际可编程逻辑大厂与国内厂商并行的格局。

云端推断为何被看好

机器学习分为训练与推断两个步骤。训练需要处理海量数据、计算量庞大，更注重绝对计算能力；推断则利用训练好的模型对新数据得出结论，计算量相对小很多，更侧重能耗、时延、成本等综合指标。

在云端推断环节，大量矩阵运算不仅可由 CPU 或 GPU 承担，也可使用 FPGA 以及 ASIC。FPGA 的中文名称是现场可编程门阵列，是一种硬件可以重构的芯片，用户在使用过程中可通过软件重新配置芯片内部资源来实现不同功能，因而具备开发周期短、效率高的特性，在人工智能、5G 通信这类迭代升级周期频繁、技术不确定性较大的领域，是较为理想的解决方案。探索云服务器+FPGA 芯片模式的公司包括阿里云、亚马逊、微软等。

从市场规模看，全球 FPGA 市场规模预计将从 2021 年的 82.9 亿美元增长到 2025 年的 125.2 亿美元，年均复合增长率约 10.8%；中国 FPGA 市场增长更快，预计 2021—2025 年规模复合增速为 17.1%。

龙头格局：海外主导，国产崭露头角

全球 FPGA 市场主要由海外巨头占据，赛灵思和 Altera（英特尔旗下）的市占率分别为 52% 和 35%。国内市场同样由海外厂商主导，不同点在于国产 FPGA 厂商已开始崭露头角。

技术实力方面，国产厂商仍有较大差距。工艺制程和门级规模是评价 FPGA 产品性能的重要指标：当前国产厂商先进制程集中在 28nm，落后于国际 16nm 水平；门级规模上，国产厂商旗舰产品处于 200K 水平，约为赛灵思高端产品的 25%。在国产化加速推进的背景下，中国 FPGA 厂商有望快速追赶。

竞争焦点的变化方向

随着大模型逐步成熟并在生产生活中落地应用，推断类 AI 芯片的占比可能逐步提升，竞争焦点也随之从单纯的算力规模，转向灵活性、能耗、时延与成本等综合指标。云厂商自研加速方案的出现，也在推动云端推断加速路径的多元化。对国内厂商而言，能否在通信、数据中心加速等场景中持续切入，并在制程与门级规模上缩小差距，是决定其在格局中位置的关键。

常见问题

云端推断为什么可能成为 FPGA 的爆发点？

在云端推断环节，计算量相比训练更小，但对能耗、时延、成本等综合指标要求更高。FPGA 硬件可重构、开发周期短、效率高，能够处理实时计算请求和小计量大批次计算，因此在现阶段云端数据中心业务中被认为有望继 GPU 之后爆发。

全球 FPGA 市场的龙头是谁？

按 2021 年口径，全球 FPGA 市场主要由海外巨头占据，赛灵思市占率 52%，Altera（英特尔旗下）市占率 35%，Lattice 与 Microsemi 各占 5%。国内市场同样由海外厂商主导，但紫光国微、复旦微电和安路科技合计市占率在 2021 年超过 15%，国产厂商已开始崭露头角。

国产 FPGA 与国际厂商的差距体现在哪里？

主要体现在工艺制程和门级规模两个维度：国产厂商先进制程集中在 28nm，落后于国际 16nm 水平；门级规模上，国产旗舰产品处于 200K 水平，约为赛灵思高端产品的 25%。在国产化加速推进的背景下，中国 FPGA 厂商有望快速追赶。