一月“芯”動態

1. 全球芯片市場熱度持續走高，中國算力市場呈現更為務實的狀態

2026 年存儲芯片迎超級漲價周期，臺積電先進制程及封裝訂單需求持續攀升，紫光同創、安路科技等國產芯片龍頭企業加大大規模 FPGA 投資，國產化替代進程加速，全球半導體市場規模預計破萬億，芯片市場整體熱度持續走高，而中國算力市場呈現出一個更為真實、務實的狀態：

2026 年初，中國監管機構已經逐步放行部分英偉達 H200 AI 計算芯片的采購許可，一方面，部分高端 GPU 產品逐步獲得采購與部署空間，用于滿足短期算力需求，另一方面，本土 GPU、AI 加速器及配套生態持續推進，強調自主可控與長期演進。

→紫光同創獲得關于“配置位流數據的方法以及FPGA芯片”和“位流數據處理方法及可編程邏輯器件”的發明專利，旨在提升 FPGA 運行中重配置的靈活性和抗輻射可靠性；并且啟動高性能超大規模 FPGA 研發，旗下 Titan-3 系列中億門級高性能產品 PG3T1300 已量產發布，同時 5000 萬門級產品客戶項目量與發貨量持續攀升。

→安路科技12.62 億元定增預案，加碼高端研發，主攻先進工藝平臺超大規模 FPGA 芯片研發與 FPGA&FPSoC 芯片升級和產業化。

這一背景下，系統層的兼容性與可擴展性比單一芯片指標更重要。對用戶而言，能夠靈活適配不同 GPU、不同算力形態的硬件平臺，將顯著降低技術路線不確定性帶來的風險。

（ALINX FPGA 模塊化產品矩陣）

2. 大廠芯片路線正在主動“去單一化”

2026年1月，多家國際芯片廠商公開或更新了其 AI /HPC芯片路線圖，其共性是在 GPU 或 CPU 之外，引入FPGA或專用加速單元，通過 CPU、FPGA、GPU 協同構建異構計算平臺，以滿足不同 AI 與數據密集型任務的性能與效率需求。并且都強調數據路徑、任務卸載與系統級效率，強調組織和調度，而非單純堆疊算力。

→AMD在 2026CES 上與藍寶石合作推出搭載Versal AI Edge Gen 2 FPGA的 Mini - ITX 工業主板，搭配銳龍 AI Embedded P132 APU，面向機器人控制、機器視覺等場景。其 AIE - MLv2 引擎算力密度較 Gen1 提升 3 倍，集成硬核 ISP 與 VCU，強化異構 AI 處理能力。AMD 還宣布將在 2026ISE 上將展示一系列面向廣播與專業音視頻的解決方案，包括首次演示新一代集成 H.264/H.265 編解碼器的Versal Prime Gen2自適應 SoC 和支持 4K HDMI 的Spartan UltraScale+ FPGA。

→ Nvidia在 2026CES 上宣布了新一代 AI 平臺Vera Rubin，該系統集成了 Vera CPU 、Rubin GPU、NVLink 6 交換機、ConnectX - 9 SuperNIC、BlueField - 4 DPU、Spectrum - 6 以太網交換機，加速主流 AI 應用。

→Intel公開混合 AI 芯片策略——將x86 CPU、專用 AI 加速器與 FPGA IP結合，體現對場景定制與并行加速需求的關注。

在 AI 推理、實時控制、視覺計算及嵌入式邊緣場景中，單一架構已難以全面覆蓋業務需求，芯片廠商正從單一架構轉向異構架構，通過讓不同類型芯片各司其職，實現系統級的效能優化：

CPU擅長通用任務

GPU承擔大規模并行計算

FPGA則提供低延遲加速、靈活可定制能力等，被用作數據路徑與調度的關鍵節點、GPU前后算力緩沖與卸載單元以及面向特定算法或行業負載的定制計算模塊。

尤其是在實時性敏感的應用場景（如電子醫療、自動駕駛、航空航天等）中，FPGA 通常是不可或缺的關鍵算力模塊。

審核編輯 黃宇