FPGA并没有大家想象中的发展那么快

（文章来源：EET）
       新工艺成本激增的速度，在行业平均的复合年增长率几近持平的情况下，那些市场规模足够大的参与者才有机会持续获利。”能够承受4000人/年设计成本的行业其实不多：手机是一个，因为更换频繁；电脑CPU也是，毕竟电脑也是要更新的；存储器是一个，它很特殊，数据中心等领域都需要存储，而且不嫌多；另外，游戏需求加上AI机器学习、深度学习的需要，所以GPU也是可持续的业务。”

FPGA在这个过程中，实际上是比较特殊的存在。“我们的客户各行各业的都有，每个客户拿FPGA去做不同的东西，成本会被大家分担掉，而且每个客户也就不需要花很多钱。总的市场让我们也能够走下去。”

如今出现了一些新的推动力，比如5G、自动驾驶、AI，它们都被认为是半导体行业的重要驱动力和新的机遇。不过这些行业是否如很多人所想的那样会那么快。

“其实每一代移动通讯技术基本都做了10年，而5G恐怕连10年都不止。现在大家都在做sub-6GHz的部分，而且现在主要是NSA（non-standalone），借用4G的架构和基础设施。将来4G基础设施都换成5G，才能达到5G预期的延迟（laterncy），之后才会考虑毫米波部分的发展。”

“5G最大的挑战是大量的投资资金，钱需要从更新的应用中来；所以要解决钱的问题，最终还是要靠时间。5G大概需要很长时间才会慢慢成熟起来。”

“AI、自动驾驶也是很热门的话题，但汽车的可靠性、质量要求远高于其他领域。PPM每高出一点，就是关乎许多人生命安全的问题。而且自动驾驶的成本，未来还要求做到比传统技术更低，一般人才会愿意去购买自动驾驶汽车。但要求高可靠性，成本就会很高。这之间形成矛盾，整个转换过程会很漫长。”
“应用场景也好，架构也好，其实一直都在变。”

“赛灵思是希望，当你没有4000人/年的设计成本，没有上千万、上亿的市场时，你也可以做自己需要的domain-specific的芯片，我们可以让你做到。你可能只需要400人，甚至40人就可以做出来。”“而当每次场景、架构发生变化的时候，你也不需要再用4000人/年去重新做一颗芯片，而只需要花20分钟，重新编程，重新修改。”

“等到自动驾驶汽车、5G这些市场真正成熟以后，市场规模足够大了，10-20年以后，部分行业参与者那个时候要开始做自己的专用芯片，那是可以的。不过即便到那时，即便达到Nissan、Mercedes的市场容量，做专用芯片是否划算，是否可持续成长，都将一直是挑战。”显然在赛灵思的眼中，摩尔定律的放缓甚至失效，以及3D-IC异构集成为摩尔定律的“续命”，都是FPGA发展的重要机遇。基于两个原因：一是domain-specific成为推动特定行业、领域发展的关键词；二是半导体从设计到制造成本越来越高，一般的行业和企业都难以承受。以及在5G、自动驾驶等新兴行业尚需发展时间的情况下，这些都让FPGA成了优选。