从FPGA应用前景视角解读Gartner 2026十大关键技术趋势（上）

一、概述

Gartner每年面向CIO/CTO发布《十大关键战略技术趋势》报告，为企业机构技术变革、业务转型决策提供未来五年可能带来重大变革与机遇的技术路线参照。2026年版将趋势划分为Architect（架构者）、Synthesist（整合者）、Vanguard（守卫者）三大类，围绕AI平台与基础设施、AI应用与编排，以及安全与信任治理三条主线展开。

注：本图片源自Gartner发布的《2026年十大战略科技趋势》

Gartner 2026十大关键技术趋势图示

本文旨在结合公开资料与典型案例，系统分析FPGA在前5大趋势中的关联度及潜在机遇点，为相关技术布局与产品规划提供参考。

二、FPGA在十大趋势中的机遇点

（一）AI原生开发平台

1、核心概念与成因

AI原生开发平台利用生成式AI，让软件开发变得前所未有地快速、高效。平台形态包括：通过一次提示即可生成完整软件的“一次性”生成工具、让非专业人员也能参与开发的“氛围编码”工具，以及由多个AI智能体协同完成软件开发的系统。其背后的驱动力包括CIO关注交付速度和生产力大幅提升，CEO与CFO聚焦成本节约。AI原生开发平台使“小团队”用同样资源开发更多应用，例如多个两人小组并行交付多个应用，既缓解开发积压，又让“自建”相比“采购”更具吸引力。

2、FPGA的机遇点

机遇点1：FPGA/EDA工具链将被纳入AI原生开发体系，实现自动化工程流程

AI原生开发平台的范式可扩展至FPGA开发。通过在开发平台接入大模型，工程师只需描述需求，AI即可自动化完成大量重复、规则明确的流程（工程脚本生成、约束模板生成、IP配置、接口文档生成）以及代码测试验证与优化，大幅缩短FPGA开发时间。

机遇点:2：快速验证平台

随着芯片需求与设计迭代频率显著提升，FPGA作为唯一可承载高频验证的硬件，将成为自动化硬件设计时代不可替代的原型验证平台。FPGA不仅用于自身逻辑的开发验证，更是所有ASIC/SoC/Chiplet在流片前进行系统级验证的核心硬件。AI原生开发平台的普及将显著提升FPGA在原型验证市场的需求。

（二）AI超级计算平台

1、核心概念与成因

AI超级计算平台为训练和运行先进AI模型提供超大规模算力，集成高性能计算（HPC）、专用处理器和可扩展架构，以支撑数据密集型工作负载。随着AI模型规模和复杂度不断攀升，传统基础设施已难以满足需求，因此对AI超级计算的需求快速增长。

2、FPGA的机遇点

机遇点1：承担AI超算中的数据流预处理和辅助计算任务

在高性能计算与人工智能基础设施领域，CPU与GPU正面临着日益严峻的“内存墙”与“I/O 墙”挑战。在大模型训练与推理过程中，数据搬运产生的能耗与延迟往往超过计算任务本身。为了解决这一痛点，FPGA被广泛部署在网络接口与计算单元之间，充当数据守门人的角色。通过内联处理技术，FPGA能够在数据进入GPU或CPU之前，直接在传输路径上完成解包、清洗及格式转换等预处理任务。这种近数据计算架构能够有效剔除噪声数据，解决人工智能训练中常见的“垃圾进，垃圾出”问题，从而显著降低主处理器的无效负载，缓解大规模智算集群中的互连瓶颈。

机遇点2：构建可编程AI数据中心网络的关键器件

AI集群对网络延迟、带宽与拥塞控制要求极高，FPGA能实现RoCE/IB卸载、流量整形、虚拟化隔离与安全加速，是构建高性能AI数据中心网络和智能网卡（Smart NIC）的核心组件。这类能力对于国产自主可控数据中心具有重要意义。

（三）机密计算

1、核心概念与成因

机密计算通过基于硬件的可信执行环境（TEE），在数据“使用中”的处理过程中提供保护，防止未授权访问，包括防止云服务提供商本身的访问风险。随着隐私法规日趋严格、数据本地化要求增强，加上AI应用普及，使得“数据使用过程中的安全保障”愈发关键。机密计算为敏感工作负载提供安全的云端处理方式，并支撑合规管理。

2、FPGA的机遇点

机遇点1：构建可定制的硬件级可信执行环境

FPGA具备可编程逻辑与片上存储资源，可以实现面向特定行业/场景定制的硬件TEE。通过在FPGA上构建可审计的隔离执行环境、访问控制逻辑和安全状态机，可以将敏感数据与模型运行封装在可验证的逻辑分区中，形成比通用CPU/GPU更细粒度、更灵活的安全边界。同时，FPGA能在同一芯片内集成国密算法（如SM2/SM3/SM4）加速、后量子密码（PQC）算法加速以及加密存储/传输链路等模块，为金融、政务、军工等对“国产可控+可定制密码体系”有强需求的场景提供差异化能力，这是固定功能ASIC和通用GPU难以同时满足的。

机遇点2：边缘与行业设备中的本地机密计算节点

在工业控制、医疗设备、车载网关等物理环境中，数据往往无法完全上传云端，机密计算需要在设备本地完成。FPGA可作为边缘计算节点上的安全计算节点，既承担实时信号处理、协议转换，又内建加解密、身份认证与访问控制，保证数据在“采集—处理—上传”全链路中的机密性与完整性。通过远程安全更新机制，还可以在不更换硬件的前提下，迭代密码算法和安全策略，降低长期合规风险。

（四）多智能体系统（MAS）

1、核心概念与成因

多智能体系统通过多个专业AI智能体的协同合作来完成复杂工作流。每个智能体各负其责，与单体式AI方案相比，多智能体系统能显著提升效率和可扩展性。单一智能体在多步骤任务中的表现有限，而MAS提供了模块化自动化和跨平台集成的新路径。Gartner数据显示，2024年一季度至2025年二季度，关于MAS的咨询量增长1445%，反映出企业兴趣的快速攀升。

2、FPGA的机遇点

机遇点1：承载多智能体在物理世界中的并发推理与实时控制

当MAS从纯软件环境走向工业生产、机器人和自动驾驶等物理场景时，多个智能体必须在毫秒甚至微秒级对传感器输入做出决策与控制。FPGA在确定性时延、多通路并行处理和低抖动响应方面具有天然优势，可同时实现多传感器数据融合、状态机控制、轻量模型推理以及安全互锁逻辑，既满足MAS对实时性的苛刻要求，又兼顾功耗与可靠性。因此，在“多智能体+物理AI”的组合趋势下，FPGA/SoCFPGA是控制与感知侧的重要硬件承载平台。

机遇点2：多智能体驱动的硬件开发自动化流程

在开发流程中，多智能体系统可以把“架构设计—模块划分—RTL编写—lint—仿真—综合—时序分析—板级调试”等环节映射为多个AI代理：由设计Agent从自然语言规格生成模块与接口，编码Agent生成RTL、约束与脚本，验证Agent自动生成测试用例并调用仿真器分析波形，修复Agent根据报错修改代码，优化Agent则结合设计手册与历史项目进行PPA优化。随着这类MAS+EDA流程成熟，FPGA将成为这套自动化系统的首选试验场与目标平台，使传统“多岗位工程师协作”逐步演化为“多AI代理协作”，显著压缩设计迭代周期与人力成本。

（五）特定领域语言模型（DSLM）

1、核心概念与成因

特定领域语言模型是基于某一行业或业务功能的数据集训练的AI模型，相比通用大语言模型，能够在该领域提供更高的准确性和合规性。DSLM在金融、医疗、人力资源等关键工作流中，有助于减少错误、加快部署并降低成本。

2、FPGA的机遇点

机遇点1：RTL/Verilog/VHDL专用DSLM成为FPGA开发的新“编译器”

FPGA/ASIC设计语言高度结构化、语义规则明确，是训练硬件领域DSLM的理想载体。面向RTL/Verilog/VHDL的DSLM可以自动生成可综合代码、修复语法和逻辑错误、派生testbench、约束与脚本，并在理解设计意图的基础上给出面积、时延和功耗优化建议，相当于在传统综合与时序分析工具之上又叠加了一层“智能编译器”。对于国产FPGA与EDA生态而言，自主可控的硬件DSLM既是效率工具，也是增强客户粘性和生态锁定的重要抓手。

机遇点2：构建面向FPGA/EDA的RAG语料体系

要让DSLM真正具备“高级工程师级别”的知识与经验，离不开对海量工程文档、手册以及历史项目代码库的结构化整理与索引。目前可直接用于RTL/Verilog/VHDL场景的高质量RAG素材仍然严重不足，从设计手册结构化、IP参数语义标注、约束与脚本的知识图谱，到错误案例与最佳实践的整理，都需要大量前期投入。对于FPGA厂商和工具提供商而言，围绕“硬件DSLM+专用RAG语料库”构建自有知识服务，将成为新的差异化护城河和长期数据资产。

未完待续