據MRFR數據，2019年全球FPGA市場規模為69.06億美元，在5G和AI的推動下，2025年全球FPGA的市場規模有望達到125億美元，年復合增長率達10.42%。

人工智能芯片的發展路徑：芯片種類不斷豐富，逐漸從通用向專用過渡

從廣義上講，面向人工智能計算的芯片都可以稱為人工智能芯片，目前主要包括基于傳統架構的GPU、FPGA以及ASIC（專用芯片）。隨著人工智能在生活各領域的滲透，人工智能應用落地和大規模商業化的需求，催生了對芯片研發的更高要求。人工智能芯片種類日趨多元，目前已正在研究的有類腦芯片、可重構AI芯片等，但其離商用還有較大差距。

作為一項計算密集型的新技術，人工智能早期可以依靠通用芯片的性能來迅速發展，而后期將依靠專用芯片來統治市場。定制的硬件才能實現更優的功耗效率，滿足不同算法、結構、終端和消費者的需求，實現規模化的收益。當然，通用芯片與專用芯片永遠都不是互相替代的關系，二者必須協同工作才能發揮出最大的價值。

短期GPU仍是主導， FPGA將成為市場增長點

GPU是目前市場上AI計算最成熟，、應用最廣泛的通用芯片，按照弗若斯特沙利文的推算，2020年GPU芯片在AI芯片中的占達35.95%，占領最主要的市場份額。作為數據中心和算力的主力軍，前瞻認為，GPU市場仍將以提升效率和擴大應用場景為發展目標，繼續主導芯片市場。

在當前技術與運用都在快速更迭的時期，FPGA可編程帶來的配置靈活性使其能更快地適應市場，具有明顯的實用性。隨著開發者生態的逐漸豐富，適用的編程語言增加，FPGA運用將會更加廣泛。在專業芯片發展得足夠完善之前，FPGA作為最好的過渡產品，在短期內將成為各大廠商的選擇熱點。

FPGA算力強、靈活度高，但技術難度大，與國外差距較為明顯

FPGA 在出廠時是“萬能芯片”，用戶可根據自身需求，用硬件描述語言對 FPGA 的硬件電路進行設計，其靈活性介于CPU、GPU、等通用處理器和專用集成電路ASIC之間。由于FPGA的靈活性，很多使用通用處理器或ASIC難以實現的下層硬件控制操作技術利用FPGA可以很方便的實現，從而為算法的功能實現和優化留出了更大空間。

同時FPGA一次性成本（光刻掩模制作成本）遠低于ASIC，在芯片需求還未成規模、深度學習算法暫未穩定需要不斷迭代改進的情況下，利用具備可重構特性的FPGA芯片來實現半定制的人工智能芯片是最佳選擇。

目前，FPGA市場基本上全部被國外Xilinx、Altera（現并入Intel）、Lattice、Microchip四家占據，2018年其占比分別為56%、31%、3%、2.6%。其中，Xilinx和Altera兩大公司對FPGA的技術與市場占據絕對壟斷地位，占據了近90%的市場份額。

2023年全球FPGA市場規模有望破百億美元

據MRFR數據，2019年全球FPGA市場規模為69.06億美元，在5G和AI的推動下，2025年全球FPGA的市場規模有望達到125億美元，年復合增長率達10.42%。

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