每经记者：蔡鼎 每经编辑：杜宇

2026年下半年以来，素有“万能芯片”之称的FPGA（现场可编程逻辑门阵列）赛道正经历剧烈的供应链震荡。

《每日经济新闻》记者（以下简称“每经记者”）了解到，受全球地缘政治博弈及下游算力需求持续放量的双重叠加影响，赛灵思（Xilinx）、莱迪思（Lattice）等海外FPGA巨头的主力产品不仅相继提价，进口芯片交货周期也从常规的8周至12周，大幅拉长至约52周。

长达一年的交期，让大量亟需元器件的下游硬件企业及数据中心在生产交付上面临巨大压力。而供应链上的这处缺口，也成为了“国产替代”加速落地的绝佳窗口。

今日（8月19日），一场聚焦FPGA前沿趋势的技术峰会在成都拉开帷幕。在这场行业峰会背后，国产FPGA厂商正抢抓海外大厂交付周期延长的窗口期，稳步拓展市场份额与应用场景。

图片来源：每经媒资库 （图文无关）

AI推理重塑FPGA价值

在此次海外大厂缺货的背后，其底层驱动力，来自全球算力结构的深刻重构。长期以来，市场高度聚焦GPU（图形处理器）在AI（人工智能）大模型训练中的主导地位，却普遍忽略了FPGA在大型数据中心生态中不可或缺的底层支撑作用。

安路科技现场应用总监郭喜林在接受每经记者采访时坦言，FPGA行业确实深度受益于这波AI浪潮。

“外界可能认为，做AI就必须要像做GPU那样直接去承担大规模的训练或推理，但实际上，庞大的AI数据中心本身就是一个复杂的系统。”郭喜林向每经记者剖析道，在一个大型数据中心的服务器系统中，主板、背板等诸多环节，往往需要配备多颗中低端FPGA等辅助逻辑器件进行接口扩展与数据传输。随着整个AI数据中心体量的快速扩容，作为底层配套器件的FPGA需求量也随之迎来了爆发式增长。

更为深远的行业变局在于，2026年正处于AI算力从“训练主导”向“推理主导”跨越的关键拐点。在这个新周期中，FPGA正在尝试以高性价比的姿态，抢占推理场景下的增量市场。

郭喜林认为，在AI推理环节，系统对极限算力的绝对要求并没有训练时那么高，其痛点更多集中在海量数据的搬移与吞吐上。虽然GPU做训练效率极高，但在推理端应用时，不仅GPU本身价格高昂，配套的内存同样造价不菲。相比之下，通过在单颗FPGA器件上挂载大容量内存，再将多颗FPGA通过高速通道进行拼接互联，就能在成本可控的前提下，构建出极具性价比的推理一体机。在特定的AI推理特性上，这种FPGA一体机反而比昂贵的GPU集群更具优势。

这种逻辑在政企本地化部署中尤为清晰。目前市面上的通用大模型多需要将数据上传云端，但这对于有着严格保密要求的政府机关或大型企业而言是不可接受的。在内部局域网部署基于多颗FPGA拼接而成的小型AI推理节点，正在成为当下行业内高度确定的增量落地场景。

国产梯队突围高端技术深水区

尽管市场前景广阔，但不可否认的是，全球FPGA市场长期被海外双雄把持。面对海外长达52周的交付真空期，国内FPGA企业能否真正接得住这波溢出的红利？从各家A股上市公司的财务数据中，可以一窥当前国产梯队的真实底色。

作为国内老牌芯片设计巨头，复旦微电在FPGA领域已构建起较深的技术护城河。2026年半年报显示，复旦微电上半年实现营收22.25亿元，同比增长21.03%；实现归母净利润约8.49亿元，同比增长338.58%。其中，复旦微电FPGA及其他产品在2026年上半年实现销售收入约7.4亿元。

另一巨头紫光国微2026年上半年则实现营收34.43亿元，同比增长13%；实现归母净利润7.98亿元，同比增长15.29%。其FPGA和系统级芯片产品继续在行业市场内保持领先地位。

而主攻FPGA赛道的安路科技，虽然2025年受终端需求疲软影响营收有所回落至5.2亿元，但随着渠道去库存接近尾声，其业绩正迎来强劲反弹。据其最新披露的业绩预告，公司预计今年上半年实现营收4.1亿元~4.5亿元，同比增长83.57%~101.48%。安路科技称，期内营收同比预增主要受益于运控与伺服、电力与新能源、机器视觉等工业细分领域市场需求的持续大幅增加，以及通信领域的需求恢复。同时，随着数据中心基础设施需求的快速增长，其芯片产品在该领域的出货量也明显增加。

每经记者还注意到，要想真正承接海外大厂空出的高端市场份额，仅仅依靠中低端逻辑器件的低价替代已然失效。面对单片摩尔定律的物理极限，基于Chiplet（芯粒）架构的2.5D/3D集成技术，已成为国产FPGA能否在下一代高端产品上形成核心竞争力的关键。

本次在成都召开的“FPGA前沿趋势技术峰会上”，“2.5D/3D FPGA设计挑战与应对”便被列为核心议程。目前，国内第一梯队的厂商均已明确将先进封装纳入新一代研发规划。在业内看来，能在器件容量、功耗与商业成本之间找到破局的最优解，不仅是应对单片摩尔定律极限的技术必然，更是国内FPGA企业在当前供应链变局中实现高端化替代的核心一步。

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