FPGA的是对应特定应用场景，针对特定用户需求是的专用类芯片。它优势是，如果计算机需要改变，它可以被重新装配。FPGA巨头们扎堆在美国，FPGA最强的公司有Xilinx，Altera，Lattice,等，各自都有自己的独门秘密武器。其中Xilinx是全球FPGA的霸主，千万门级，16纳米的领先者;Altera(被英特尔收购)是宇航级的开拓者，其他任何一家的产品，都是工业级、军工级，宇航级产品不可缺少的核心芯片，也是全世界国家从事尖端科技的短板和苦主。

　　2、后起之秀，AI定制芯片必为趋势

　　假如把FPGA比作科研研发专用芯片，那么ASIC就是确定应用市场后，大量生产的专用芯片。基于此，厂家可以针对特定用户场景使用FPGA进行研发，当算法成熟、芯片设计固定后可以以ASIC的方式进行大规模生产。因此，毫不意外的，作为全定制设计的ASIC芯片，针对适用的应用场景，ASIC的性能和能耗都要优于市场上的现有芯片，包括FPGA和GPU。

　　目前，人工智能类ASIC的发展仍处于早期。其根本原因是，ASIC一旦设计制造完成后电路就固定了，只能微调，无法大改。而硬件的研发设计与生产成本很高，如果应用场景是否为真市场尚不清晰，企业很难贸然尝试。此外，能设计出适用于人工智能芯片的公司必然是要既具备人工智能算法又擅长芯片研发的公司，进入门槛较高。

　　除了上面这两种，还包括谷歌推出的TPU--加速人工智能算法的专用处理器。目前一代TPU面向Inference，二代面向训练。

　　除了算力这个维度，算法和数据这两个维度都还有太多太多可以去探究的机会，篇幅和有限，笔者只能泛泛而谈这场革命，然而AI带来的巨变会在接下来的10年影响到每一个人，望大家一起探之思之。

　　总结

　　我们总是高估未来两年的变化，却低估未来十年的变化。

　　但是科技的发展如同浪潮一般，时刻更替交错，昼息之间，且往往是颠覆性改变。对于一个弄潮者来说，最幸运的就是在有生之年能够赶上一波大潮”。看清大势，方可乘势而为。

　　浪潮已起，但远未及巅!

（敬请关注微信号：dzbyqzx）