徐宏来：莱迪思进博会看AI应用，FPGA瞄准物理AI

“我刚刚进来转了一圈，第一感觉是今年展品更丰富了，AI在产品里的应用也比去年更深入。”11月6日，在第九届中国国际进口博览会（以下简称进博会）的3号展馆，莱迪思半导体（以下简称莱迪思）亚太区总裁徐宏来对《每日经济新闻》记者这样说。

这种直观感受，折射的是AI算力需求下半导体产业正在发生的变化。眼下，数据中心建设、人工智能等快速推进，据中商产业研究院分析师预测，2026年全球FPGA（现场可编程门阵列）市场规模将达140.5亿美元，到2030年有望接近192.2亿美元。

莱迪思在FPGA供应商里排全球第三。中高端市场上，AMD这类大厂正面硬碰，莱迪思走的是另一条路——低功耗、小尺寸FPGA，边缘AI、工业视觉、汽车电子和数据中心这些方向都在铺。今年第三季度，公司FPGA业务营收同比涨了约90%，数据中心AI的需求是主要推手，财报里写得很清楚。

不过，AI数据中心给FPGA带来新增量，莱迪思也不想只做低功耗FPGA芯片供应商了。它正试图切入服务器控制与安全芯片赛道，在AI时代寻找第二增长曲线，拓宽竞争边界。

本届进博会上，莱迪思把视觉传感、数据中心平台管理与AI辅助设计三条线一起摆上了台面。早在9月，莱迪思就已正式上线AI驱动型FPGA开发工具Lattice Prompt，并同步推出面向后量子时代的安全控制产品。

莱迪思半导体亚太区总裁徐宏来接受《每日经济新闻》记者采访。受访者供图

这个市场集中度很高，两家巨头说了算，国内厂商还在后面追。莱迪思的差异化打法能撑多久？FPGA比拼的不再只是芯片性能，AI能不能帮它打开新的增长口子？巨头把持的格局又会不会被撬动？

云端业务成增长主引擎，AI工具能否打开FPGA开发效率天花板？

NBD：9月上线的AI驱动型FPGA开发工具Lattice Prompt，对算力要求高吗？如果大模型成本上涨，会影响公司毛利率吗？

徐宏来表示，问题主要在推理这一环，大模型客户不用自己训。公司的AI工具能对接不同的大语言模型，不绑死某一家。客户挑成本更划算的模型就行，所以他判断成本不会特别高。毛利率方面，他也不觉得会受到多大冲击——工具帮客户提升开发效率、让产品更快上市，这份价值比用模型的成本高得多。

NBD：目前，内存市场一直紧缺、价格上涨，会影响公司未来的成本吗？

徐宏来说，有少量产品会把存储器和芯片封在一起，这块可能受些影响，但量不大。更明显的是客户整机物料这一头。比方说数据中心客户，CPU（中央处理器）、HBM（高带宽内存）、DDR（双倍数据速率内存）得同时凑齐，少一样，整机采购和交付的节奏就可能往后拖。

部分手机和工业客户也碰上了DDR供应紧张。原先设计用的是DDR3（第三代双倍数据速率内存）或DDR4（第四代双倍数据速率内存），现在也许只能拿到DDR5（第五代双倍数据速率内存），反过来情况也有。公司得按客户手头能拿到的器件去调控制器和相关IP（知识产权核），帮着把适配做出来。DDR产能不在他们手里，但开发新产品时会更多考虑接口兼容，让客户在供应链上多几条路可选。

NBD：AI正在向端侧发展，莱迪思的FPGA将迎来哪些新机会？

徐宏来把AI应用分成云端和边缘端两块。这几年业务增长有相当大一块来自云端。国内的云服务商、服务器厂商和ODM（原始设计制造商）大量采用他们的FPGA，主要用在控制链路上——CPU、GPU（图形处理器）、板卡上其他芯片的上电和温度管理，还有液冷系统的漏液监测，都归这块。

边缘端，他更愿意归到物理AI的范畴。拿机器人来说，上面有摄像头和各种传感器。可以先用FPGA把这些信号接进来，做汇聚和预处理，再经PCIe（高速外设组件互联标准）等送进GPU。这样一来，GPU花在预处理上的算力就省了，数据传输也更稳，后面的决策能更及时。目前部分相关项目已经量产，公司也在和国内外机器人客户谈合作。另有一种做法是直接用FPGA做AI处理，超分辨率演示就是个例子。

“中国市场变化快、竞争激烈，客户评估的不再只是芯片参数”

NBD：如何看待中国市场在公司亚太营收中的增长趋势？未来是否会加大本地研发、本地供应链和本土生态合作的投入？

徐宏来表示，中国对莱迪思来说是亚太乃至全球的重要市场。在中国的增长，一方面是客户信任他们的方案，另一方面也说明中国AI和智能硬件市场起得快。这些领域的增长，靠的是中国的人才储备、营商环境等各方面的竞争力。长期看，他们更在意客户项目能不能真正落地，以及为这些项目提供什么支持，希望继续和中国客户、生态伙伴一起开发应用方案、做联合验证。

NBD：近年来，中国本土FPGA厂商进步迅速，面对“本土替代”压力，公司在中国市场的战略有哪些调整？

徐宏来说，中国本土FPGA企业的进步，说明中国半导体生态有创新活力。客户现在评估的不光是芯片参数，功耗、实时响应、安全性、开发工具和及时的工程支持也都在看。公司想把这些能力捏到一起，和不同计算平台配合，而不是拿笼统的“技术代差”来定义优势，也不是让客户绑在单一处理器生态上。

中国市场变得快，竞争也凶。他们一直盯着中国客户的本地化需求，加强本地应用工程支持，和生态伙伴合作、做联合验证，目的是快速响应客户，给出更贴合实际应用场景的方案。

NBD：在您的观察中，哪些领域能看到中国市场独有的增长曲线？

徐宏来说，中国应用场景多，公司关注汽车电子、工业自动化与机器人、通信基础设施以及AI数据中心这些方向，但每个行业要解决的问题不一样：汽车电子看重传感器和显示连接；工业系统看重确定性电机控制和传感器处理；通信平台看重安全连接与精确同步；AI基础设施看重的则是可信启动和管理。

“数据中心带来很多增长，但我更关注物理AI这个未来增长点”

NBD：边缘AI这块，其他头部厂商同样在加码。眼下FPGA市场的格局和竞争态势，您怎么看？

徐宏来：灵活、可编程是FPGA的长处，响应快、延迟也低。客户想快速验证新想法，甚至直接量产，FPGA都合适。说到底，我们的根本优势还是低功耗——选什么工艺、怎么设计架构，都围着这一条转。同时也会跟着市场需求走：物理AI、人形机器人、智能工厂，要的都是更低延迟、更快响应和安全控制能力，这些都会影响我们后面的产品设计和方案开发。

来抢地盘的并不止其他FPGA厂商，别的技术路线同样在争。我们两头下注：一边把低功耗这张牌继续打牢，一边往市场里扎得更深，客户眼下犯难的事、以后可能犯难的事，都提前摸清楚。数据中心现在确实带来了不少增量，不过我个人更盯物理AI，那才是往后的增长点。

受访者供图

NBD：机器人这类物理AI应用，FPGA的增长前景该怎么判断？机会又怎么抓？

徐宏来：物理AI我个人非常关注，也在公司内部和本地团队推动这方面的工作。人形机器人不光有“大脑”“小脑”做决策，还得控制关节和电机，精度、响应速度、功能安全都有要求。

拿关节来说，它一般是密闭的小型系统，没有风扇，电机控制既得低功耗，又得做得足够小。过去这些活可能靠DSP（数字信号处理器）加MCU（微控制器）配合完成；要是能集成进FPGA，就有机会在保住性能和响应速度的同时把体积压下来。另外，机器人身上摄像头、传感器和电机的信号一大堆，我们也可以用FPGA来做整合。

工厂也是值得关注的方向。往后不只是自动化执行固定动作，还会走向更自主的控制。不过，物理AI的发展速度不像数据中心的大语言模型那么快，它要解决物理模型问题，也得让仿真训练和真实环境更一致。但我相信，随着这些能力发展，应用场景会越来越丰富。

NBD：回头看中国半导体行业这些年的发展，您觉得哪些是被热炒的概念，哪些趋势将来会爆发？

徐宏来：我有两点体会最深。一个是本土创新越扎越深，另一个是客户提的需求越来越具体。亮出FPGA产品和方案的本土企业多起来了；客户也不再只盯着芯片本身，还会追问它怎么接进系统、工具和安全能力够不够成熟、工程团队能不能跟上把方案落下去。产业的重心，正在往“把技术变成真正能用的应用”上挪。

半导体这块市场盘子很大，往上走的空间也足。中国这些年在芯片设计上跑得不慢，化合物半导体一些方向也有突破，资本愿意进来，很正常。芯片制造连同设备、材料，都得靠长时间磨和攒，整个产业还在逐步完善。往后要走得稳，产业就得保持开放合作，把底子夯实。

每日经济新闻