時代的機遇： 傳統 X86 架構芯片無法滿足需求， 人工智能時代呼喚新一代的計算芯片平臺。 誰能成為下一代硬件芯片平臺，就有望隨著海量計算需求的大爆發，上演 ARM 在智能手機時代爆發的輝煌。 　　人工智能未來應用主戰場是在推理環節。 人工智能尚處于早期， 未來人工智能應用主戰場推理環節遠沒有爆發。 目前，英偉達的 GPU 只是在訓練場景中占據著絕對領導地位， GPU 并不一定是最后的贏家。未來 GPU、 FPGA 和 ASIC 都有機會勝出。 　　FPGA 優點是動態可重配、 性能功耗比高，非常適合在云端數據中心部署。 近兩年，全球七大超級云計算數據中心包括 IBM、 Facebook、微軟、 AWS 以及 BAT都采用了 FPGA 服務器。從行業發展趨勢來看，我們認為 FPGA 潛力被低估了，未來大有可為： 　　算法正向有利于 FPGA 發展的方向迭代。模型壓縮是從訓練環節走向推理環節的必要過程。深鑒科技在將 LSTM 模型的尺寸壓縮 20 倍后， 采用了搭建在 FPGA 上的硬件框架 ESE，獲得了高一個數量級的能量效率提升。 能量效率分別為 CPU 的 40 倍和 GPU 的 11.5 倍。 　　FPGA 受益于芯片 NRE 費用指數級上升帶來的規模效應。 隨著制程工藝不斷提高， 芯片 NRE 費用指數級上升，越來越多的 ASIC 芯片將由于達不到規模經濟而被迫放棄，從而轉向直接基于 FPGA 開發設計。 　　FPGA 行業門檻極高， 典型的雙寡頭競爭格局， 目前， FPGA 市場空間約 50 億美元，其中賽靈思 Xilinx 占 49%市場份額， 阿爾特拉 Altera（被英特爾收購）占 39%。 國內參與者很少,目前國內能夠生產 FPGA 的上市公司僅有紫光國芯（002049） 一家，具有較強的稀缺性。 　　FPGA 巨頭積極打造生態合作體系，，幫助合作伙伴更方便地使用。 賽靈思推出reVision 堆棧， 克服 FPGA 采用硬件描述語言， 使用難度大的弱點。