金辉控股预计去年净利润同比增长40%，成功过“三条红线”
06-17
10月3日，英特尔宣布桑德拉·里维拉（Sandra Rivera）将担任“分拆”后独立运营的可编程部门CEO。
从数据中心和人工智能（DCAI）部门跳槽成为该业务CEO的总经理无疑将被寄予厚望，希望她能够取得类似于AMD的掌门人·苏姿丰博士那样的成功。
八年前，英特尔斥资1亿美元以纯现金收购了Altera，并将其并入英特尔（PSG）部门。
轻松在大树下乘凉，顺势将行业并购水平推向新高度。
新型数据中心已进入异构计算时代并占据领先地位。
同样优先考虑数据中心并在今年晚些时候宣布“不再是 FPGA 公司”的 Xilinx 也被另一家 CPU 巨头收购。
AMD通过股权置换、零现金对价实现“零元收购”。
最大化股权价值。
华为总裁任正非表示，上市公司有“无限”的钱，再次成功演绎了这一点。
阿尔特拉被Intel收购退市后的这几年，是FPGA市场快速增长的时期。
虽然仍位居第二，但市场份额已从当年的39%下降至32%。
而赛灵思则进一步从仅落后一位的 10% 扩大到 22%。
对手在远处从*移动到*，后面跟着追兵，敲锣打鼓。
“重回人间”的阿尔特拉除了重启IPO上市程序外，还希望重新夺回FPGA在工业、汽车、国防和航空航天等快速增长市场中应有的份额：一架F35战斗机使用了10多个芯片，包括FPGA，国防领域先进的相控阵雷达系统，使用微软数据中心超过25万个FPGA来构建世界上最先进的AI（BrainWave）。
半导体行业累计出货量已达0万片。
随着通用芯片和专用芯片的钟摆效应，半定制FPGA正迎来市场与技术共振的黄金发展期。
国内上市公司有四家（成都华为已过会），不少近年获得大笔融资的明星初创企业更是让人眼花缭乱。
随着 Xilinx 正式成为 AMD 的一部分，我认为这标志着一个时代的结束。
没想到，阿尔特拉回来了，再次扛起了独立FPGA厂商的大旗，终于“等到”成为行业领头羊。
也迎来了竞争更加激烈的下半场。
重新争夺“上帝的恩赐” 如果说有哪个行业应用是FPGA最擅长的，那么EDA硬件辅助验证应该占有一席之地，而其原型验证本能让其在世界上站稳了脚跟，这是无与伦比的。
这也是两大厂商之间竞争的亮点。
在业界著名的HotChips大会上，Xilinx在回顾其二十年的发展历史时，将FPGA称为“上帝的礼物”。
以原型验证和硬件仿真两大行业产品线为标志的EDA硬件辅助验证，一直走在异构计算和硬件加速的前沿。
它代表了FPGA最先进的调试和验证能力，也引领了其技术发展趋势。
在EDA行业中，其市场规模近年来经历了两位数的增长，并于2018年首次超过软件模拟市场，也是国内取得重大突破的EDA细分赛道。
国内几家企业正在与传统三巨头进行一场“华山论战”。
一定程度上来说，很多提供硬件辅助验证服务、与FPGA芯片进行数据交互的软件功能都源自Xilinx，并且高于Xilinx。
技术同源、相互融合、相互借鉴、各有所长。
硬件辅助验证多年来保持高速增长（年-） 来源：Xilinx 分析师日 2019 年，Xilinx 针对该市场推出了主芯片 Virtex5 LX。
单个FPGA芯片的大小为K个逻辑单元（Logic Cell）。
国产FPGA目前已经或超过了这个产能规模。
除了硬件指标之外，配套软件的技术能力和易用性也已经优于当时Xilinx的ISE工具套件。
比如科创板上的安陆科技，其唐朝提供的芯片数据读写功能目前并没有Xilinx的Vivado直接支持，多用于SDK中的SoC设计。
FPGA：中国制造（Y） 目前市场上知名的EDA公司，无论是传统三巨头，还是国内三巨头思尔芯、河间工软、新华章，都在市场上享有盛誉。
提供基于Xilinx FPGA的原型验证服务。
其中以每一代scale*Virtex FPGA为主。
2017年，Xilinx推出了Virtex UltraScale+ 19P，拥有1亿个晶体管，采用第三代堆叠架构。
3月，阿尔特拉推出亿级晶体管Stratix 10M，强势宣告进军市场。
两大FPGA领先厂商的旗舰芯片（年）。
前者已成为各大EDA公司最新旗舰产品的唯一选择，如Synopsys的硬件仿真Zebu和新一代原型验证HAPS；后者也抢了一席之地，比如Silxin的硬件仿真OmniArk和原型验证Prodigy。
EDA公司采用*FPGA芯片搭建硬件仿真平台。
今年9月，Synopsys正式向市场推出*Zebu EP1仿真系统。
在硬件仿真平台的基础上，增加了原型验证功能，将两种功能合二为一。
。
2019年12月，新思科技前副总裁张新华创立。
成立近三年后，也正式推出了全新的HuaPro P2E产品，该产品在原型验证服务的基础上增加了一些硬件仿真功能。
在2018年的HotChips上，AMD率先发布了最新的VP，其容量是上一代旗舰芯片VU19P的两倍。
它在与英特尔追求“最高端”的军备竞赛中再次占据领先地位。
整合完成后，该公司官网也第一时间将硬件助力回归本源，并同时展示。
随着芯片验证规模急剧增大，单个FPGA的容量可能不够。
EDA公司专门研发将IC设计划分为多个FPGA进行拼接的硬件平台。
由此衍生出图划分技术，以及全可视化调试能力，提高效率。
以Synopsys的原型验证HAPS（高性能ASIC原型系统）为例，仅具有K个LC的FPGA就可以支持数千个ASIC芯片的设计验证，受益于这些EDA公司特有的技术创新。
水涨船高。
当单个FPGA芯片的尺寸增加27倍，从K增加到8.9M时，支持ASIC芯片的设计验证门数也增加到1亿门，容量扩展了200倍。
来源：hotchips Xilinx 早期的 Virtex II 芯片，仅 K LC，Synopsys 第一代仿真工具 Zebu()，通过组装 64 个 FPGA 即可支持多达 10,000 个 ASIC 设计。
至于最新一代主芯片VP，单芯片拥有18.9M LC，无需设计分割等特殊技术，支持的ASIC设计验证门数量是前者的三倍以上。
容量远大于当年FPGA拼接的硬件资源。
以FPGA数量计算的原型规模来源：Projects using FPGA Prototyping、Simense，FPGA自身的技术进步，以及大量第三方IP核的综合使用，为其他行业的应用设计和开发已经变得像EDA巨头那样西门子表示，正在被迫经历20年前ASIC芯片设计中遇到的调试和验证挑战。
在计算机领域，无论是设计（Dev）还是运维（Ops），如果一个系统内部是“看不见的”，那么离崩溃就不远了。
在FPGA行业，完全可视化和调试长期以来一直是专门为EDA硬件辅助验证配备的专有高级功能。
尽管 Xilinx 成立之初主要面向模拟和教育市场，但如今 FPGA（包括其他制造商的 FPGA）已广泛应用于各种产品和系统的生产中。
现已深入应用于国民经济的各个角落。
FPGA无需流片即可设计定制使用，也被称为民用版ASIC。
也就是说，除了那些专用于超大规模IC设计的特殊功能外，其他用于提高调试效率的软件功能也可以服务于日常的FPGA应用设计。
例如，排名行业第四的MicroSemi于2016年推出了SmartDebug，当时定位为用于其中小型FPGA/SoC应用开发和设计的下一代智能调试工具。
2016年，Intel（PSG）推出了数字仿真器感知的SignalTAP等。
从应用需求出发，快速拓展现有EDA硬件辅助验证的服务边界，普及高端专业技术，有利于快速增长的全球FPGA应用市场。
将拥有技术和市场的双重加持。
在硬件加速一切的异构计算时代，英特尔将其独立的FPGA业务定位于服务更广泛的应用市场，而不仅仅是数据中心。
如果说EDA硬件辅助验证市场的仿真加速是两大巨头的兵家必争之地，那么以数据中心为主战场的算力加速则是三国演义。
再加上成立于2006年的Achronix公司，根据其拟合并上市的公开数据，年收入将达到1亿美元，预计今年将增长至2.35亿美元。
在阿尔特拉退市之前，其FPGA已经在微软数据中心大有斩获。
作为英特尔合并逻辑之一，2018年全球超过1/3的云计算节点将采用FPGA，后续想象空间无限。
通过集成CPU和FPGA的异构计算方法，可以实现2倍以上的性能提升。
采用标准服务器架构降低了总成本（TCO），让用户可以快速部署自己的IP和算法，提高灵活性。
资料来源：英特尔收购 Altera，以及随后数据中心的 FPGA 加速应用确实有很多亮点，包括 2016 年微软使用 25 万颗芯片打造了当时全球最大的 AI 计算机 BrainWave。
微软为FPGA在超级数据中心的加速应用树立了标杆，谷歌、腾讯等云服务厂商的超级数据中心也在不断效仿。
目前，数据中心使用的 FPGA 数量已达数百万个。
虽然不乏蓝色巨人，但IBM却在火上浇油。
在2019数据中心硬件加速未来展望研讨会上，推动FPGA成为数据中心的“一等公民”。
2017年，微软采购Xilinx的Alveo系列FPGA加速卡，为全球54个地区的用户提供“云”加速服务，宣告“AI平民化”时代的到来。
距离微软2016年迎来“AI的黎明”，内部启动Capapult项目加速Bing搜索，再对外提供硬件加速服务，让AI民主化，已经整整十年了。
在数据中心真正进入AI加速时代之后，FPGA就变得有些“比较弱”了。
虽然两大FPGA厂商的数据中心策略并不完全令人满意，但被AMD收购后，Xilinx的营收份额已经攀升至11%，并且已经渗透到中国移动等行业云中。
它已成为增长最快的业务部门之一。
三大FPGA厂商提供的数据中心标准加速卡。
年底，以ChatGPT为代表的大型生成式AI模型出现。
与绿厂GPU的霸主相比，不仅是FPGA，CPU也黯然失色。
优先考虑数据中心的赛灵思，五年前就对AI加速应用寄予厚望。
根据巴克莱定制行业研究报告，数据中心AI推理将比AI训练市场规模更大、增长更快。
人工智能和推理的普及 资料来源：巴克莱研究部，公司报告，5 月 理想很丰满，但现实有点骨感。
IDC研究数据显示，今年上半年GPU占据了中国人工智能芯片近92%的市场份额。
FPGA的比例为0.3%。
中国人工智能服务器市场规模（按加速卡类型划分） 资料来源：中国人工智能算力发展评估报告，IDC。
根据这份数据，数据中心的AI加速应用对FPGA厂商营收的影响仍处于“智者见未来”的“可爱”阶段。
以阿尔特拉为例，年收入19亿美元。
英特尔2017年业绩下滑，其FPGA业务却表现亮眼。
虽然增长了近30%，但仍然是19亿美元。
数据中心的高端大算力虽然不好看，但就整个FPGA应用市场而言，可以说是西方不亮，东方亮。
当MicroSemi被MicroChip收购时，阿尔特拉成为Intel（PSG），Xilinx也被收购并退市。
作为一家独立的FPGA制造商，莱迪思成为行业领导者的时间仅有几个月。
这是一个不同的故事。
2016年最低为1.04美元/股，目前已上涨近百倍；从市值来看，已经超过了阿尔特拉被收购前1亿美元的股价表现。
FPGA自发明以来，经历了三个硬件加速时代，从最早的模拟加速到十年前的算力加速。
如今，顺应大势，主动引领或被动被迫进入风起云涌的AI加速时代。
会集半导体（纳斯达克股票代码：QUIK）作为一家初创公司成立并于2018年IPO，市值仅1亿美元，但现在专注于“为端点AI提供端到端解决方案”。
太阳从东方升起 FPGA应用市场包括对价格最不敏感的硬件辅助验证、不计成本保证可靠性和安全性的航空航天和国防行业，也包括许多追求高性价比的子行业。
它有两个尖头，中间有一个巨大的橄榄形。
无论是用于仿真加速、当前火热的AI加速，还是一般应用，用户始终追求计算性能。
FPGA以硬件速度运行，比依赖CPU计算能力的软件要快得多。
兼顾面积、功耗、成本的终端侧，成为众多厂商的大舞台。
过去有句话叫“得沟通者得天下”。
Anchronix定位为第三高端厂商。
其技术顾问是FPGA行业领军人物、加拿大多伦多大学Jonathan Rose教授。
他的第一次中国之行是今年专程去了深圳。
阿尔特拉早年19亿美元的营收中，44%来自通信市场； 2006年，赛灵思有高达45%的收入来自国防、工业和TME。
两家领先制造商被收购时的收入构成。
绿色工厂GPU主宰数据中心，利用算力席卷全球。
这种方式在端侧不适用，而这对于FPGA来说是最大的机会。
这或许是AMD完成收购后将Xilinx整合进“自适应计算和嵌入式”的原因之一。
除了全球化基于不信任进入下半场等外部因素的影响外，市场需求正在推动FPGA这块蛋糕越做越大。
全球市场规模已从每年50亿美元增加到每年80亿美元，预计每年可达1亿美元。
两者都有 EDA 硬件辅助验证市场中最高端的设备，包括瑞萨电子的 ForgeFPGA。
作为FPGA家族的新成员，其LC数量不到5K。
它是极低功耗和低廉价格的代表。
价格不到0.5美元，软件完全免费。
FPGA产业西北角并未发生大迁移。
FPGA曾经是一个不受欢迎的领域。
收购阿尔特拉时，全球数字逻辑芯片市场规模为1亿美元，占比4%，并不为大众所熟知。
当时阿尔特拉有0个客户，而今年Xilinx的客户超过0个。
Xilinx将产品的供货周期从十年前延长至2020年，阿尔特拉的产品策略也类似。
深水才能养大鱼，近十年来国内厂商迅速崛起。
其中2016年成立的安陆科技，已经从无到有，成长为营收10亿、市值近亿的领军企业。
半年报数据显示，3家以FPGA为主营业务的上市公司FPGA销售额合计超过30亿元。
未上市的紫光同创，官网主动发布全年经营业绩，营收15亿，净利润3亿。
这也为很多同行初创企业提供了更多的融资信心。
FPGA 公司成立时间表。
资料来源：根据公开市场信息整理整理。
按照现在流行的说法，不仅是帮助客户成功，更是加速客户成功。
各个厂家的芯片和编程软件是为用户提供服务的基石。
到目前为止，还没有像NVIDIA的CUDA那样革命性的突破。
终端部署大语言模型LLama时间表 来源：根据公开资料编译 FPGA存在应用设计开发周期长、编程难度高等行业固有问题。
从这个层面来说，所有厂商都面临着同样的挑战。
全球市场规模年复合增长率超过9%，国内更是高达近20%。
根据芯片出货量统计，国内市场芯片年出货量将达到3.3亿颗以上。
既是领军人物打造霸业的舞台，也是新人建功立业的机会。
战争如火如荼地进行，花了 40 年时间才到达中场的手中。
参考文献[1] 20 年 FPGA 演进，从胶合逻辑到主要系统组件、HotChips、Xilinx。
[2]今日FPGA技术：芯片与工具，Synopsys，[3]FPGA芯片的演进与创新，经纬雅歌，[4]Intel收购Altera，[5]AMD收购Xilinx，[本文由投资授权社区合作伙伴微信公众号：半导体行业观察者。
本平台仅提供信息存储服务。
】如有任何疑问，请联系投资界（）。
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