莱迪思徐宏来谈FPGA新方向：物理AI成下一个增长点

21世纪经济报道记者 张赛男

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第九届进博会期间，全球第三大FPGA（可编程芯片）供应商莱迪思半导体亚太区总裁徐宏来接受了包括21世纪经济报道记者在内的媒体群访。当天他刚在展馆里转了一圈，最直观的感受是“展品更丰富了，AI赋能的产品也更多”。

徐宏来眼中的AI产业链，是“云端已兑现、边缘在路上”：云端AI已经给莱迪思带来可观的业务增长，机器人、智能工厂这类“物理AI”，则是接下来值得提前卡位的增长点。

FPGA灵活、可编程，响应快、延迟低，但开发门槛一直不低。莱迪思打算借AI把这道门槛降下来。

今年9月，莱迪思发布了AI工具Lattice Prompt 1.0，开发者用自然语言提需求就行，不必先掌握RTL编码。徐宏来说，1.0版只是第一步，核心是让莱迪思自有的Radiant开发工具和大语言模型顺畅对接；那时候，莱迪思的器件、参考IP和设计经验还没有充分放进去。

新版本更新里，这些知识和能力被进一步整合进来。客户开发时除了调用大语言模型，还能用上莱迪思自己积累的独有经验。已有客户开始使用，反馈相当不错。

但他也直言，客户得改改原来的使用习惯。“过去大家可能只想着用AI自动生成代码，现在更重要的是把自然语言要求写清楚，让工具准确理解，避免误解。”

眼下这款工具能帮忙做RTL编码、时序优化等工作；展台上，莱迪思还演示了用AI辅助把代码部署到开发板，并一步步定位问题。“我们的目标是把这些环节连起来，让FPGA开发更高效、门槛更低。”

工具要连大模型，算力和成本怎么算？徐宏来并不担心。他的判断是，工具主要涉及推理，客户不用自己训练大模型，而且工具能接不同的大语言模型，不限定某一家，“客户也可以选择成本更合适的模型。”

有人问，未来大模型使用成本若上涨，会不会拖累莱迪思毛利率。徐宏来的回答更直接：“我不认为会有很大影响。这个工具帮客户提高开发效率，让产品更快进入市场，它带来的价值远高于模型的使用成本。”

数据中心是莱迪思近年来增长最快的业务板块。

徐宏来把AI应用分成云端和边缘端两块，“最近几年，我们业务增长很大一部分来自云端。国内的云服务商、服务器厂商和

他进一步讲了FPGA在服务器里的角色变化：最早，FPGA主要在服务器主板上管上电，按顺序给CPU、内存和管理芯片等器件供电，关机时也按序处理，并监测过载等异常。现在服务器从一块板变成更复杂的整机柜，还大量用上液冷，控制任务成倍增加。“我们要监测温度和漏液，一旦发生漏液，要快速判断哪些器件先下电，哪些阀门要关闭。FPGA响应快，适合做这类控制。”

机柜中交换板越来越多，也带来了新空间。徐宏来透露，收购AMI后，莱迪思正将后者的平台固件和管理能力与FPGA结合，从板级控制扩展到整个机柜的管理。“以一类复杂的NVIDIA机柜为例，从服务器主板到交换板，莱迪思器件都能在其中提供很大价值。单颗器件价格未必高，但用量上去以后，整体价值就相当可观。”

内存紧缺和涨价是当下市场热点，徐宏来觉得这对莱迪思的直接影响有限：“我们有少量产品会和存储器结合封装，这部分可能受影响，但体量不大。更明显的影响落在客户整机物料上，数据中心客户要同时拿到CPU、HBM、DDR等器件，缺了其中一种，整机采购和交付节奏就可能往后推。”

他补充说，一些手机和工业客户也碰上了DDR供应问题，客户原本设计用DDR3或DDR4就够了，现在可能只能拿到DDR5，反过来情况也有。“我们无法控制DDR的产能，但新产品开发时会更重视接口兼容性，让客户有更多供应链选择。”

云端AI是莱迪思眼下的增长引擎，边缘侧的“物理AI”则是未来的变量。

“边缘端我更愿意把它放在物理AI的范畴里。”徐宏来拿机器人举例：机器人身上装着摄像头和各种传感器，莱迪思可以先用FPGA把这些信号接进来，做汇聚和预处理，再通过

另一条路是直接用FPGA做AI处理。这次展台上的超分辨率演示就是一例：部分

具体到人形机器人，徐宏来把物理AI分成决策、感知和动作三块。决策依赖算力，也离不开安全约束；感知负责把传感器信号接进来、做预处理，并保证数据完整；动作则牵扯电机、力矩控制和相关信号传输。“这三块都涉及功能安全。比如机器人和人处在同一空间时，不能只考虑它能不能完成动作，还要考虑它感知到周围有人时如何避免跌倒、碰撞或伤人。”他透露，莱迪思正围绕AI决策、传感器接入、电机控制和功能安全开发方案。

工厂也是他看重的方向。“未来产线不只是自动化执行固定动作，还会走向更自主的控制。”

不过徐宏来也保持清醒：“物理AI的发展速度可能不像数据中心的大语言模型那么快。它要解决物理模型的问题，也要让仿真训练和真实环境更一致。机器人必须通过传感器完整感知真实世界，才能把仿真中学到的能力可靠地用到现实中。”