请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧 行业研究 Page 1 证券研究报告—动态报告/行业快评 电子元器件 半导体行业专题系列 超配 2021年07月22日 一文看懂FPGA芯片投资框架 证券分析师： 许亮 0755-81981025 xuliang1@guosen.com.cn 证券投资咨询执业资格证书编码：S0980518120001 证券分析师： 唐泓翼 021-60875135 tanghy@guosen.com.cn 证券投资咨询执业资格证书编码：S0980516080001 事项： [Table_Summary] FPGA芯片需求增长，国内厂商谁或拔得头筹 1、什么是FPGA芯片？与CPU、GPU、ASCI芯片有何不同？ 2、全球FPGA芯片需求规模超过125亿美金，年复合增速超过10%，增长的核心源动力来自何处？ 3、FPGA芯片市场竞争格局如何？多家国内厂商申报IPO，谁或拔得头筹？ 核心逻辑： 近年来FPGA芯片市场需求强劲，主要由于5G渗透率提升、AI智能推进以及汽车智能化的不断演进。据Market Research Future预计，2025年全球FPGA市场规模将增长至125亿美元，复合增速超过10%。目前全球FPGA市场，主要被海外企业垄断，CR4份额达97%，赛灵思、Altera遥遥领先。同时在国产芯片自主可控趋势下，国内FPGA企业积极加大研发投入，有望迎来加速成长期。 目前国内FPGA公司主要有复旦微(正在上市询价)、安路科技(已提交IPO注册)、紫光同创(紫光国微持股29.47%)、高云半导体等，我们预计随着相关公司上市，国内资本市场将密切关注FPGA领域的核心机会。 评论：  什么是FPGA芯片？ FPGA中文全称为现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array），是逻辑芯片的一种，逻辑芯片还包括CPU、GPU、DSP等通用处理器芯片，以及专用集成电路芯片ASIC。集成电路芯片包括数字芯片和模拟芯片两大类，数字芯片可以分为存储器芯片和逻辑芯片。 图 1：数字芯片的分类 资料来源: 维基百科、国信证券经济研究所分析整理 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧 Page 2 FPGA，主要由“可编程逻辑单元+输入输出单元+开关连线阵列”等三种功能单元构成。FGPA通常由可编程的逻辑单元(Logic Cell, LC)、输入输出单元(Input Output Block, IO)和开关连线阵列(Switch Box, SB)三种功能单元构成。 FPGA 的可编程性是通过向内部静态存储单元加载编程数据来实现的，存储在存储器单元中查找表(LUT)值决定了逻辑单元的逻辑功能以及各模块之间或模块与 I/O 间的联接方式，开关阵列能够通过内部MOS管的开关控制信号连线的走向，因此用户可以通过对逻辑单元和开关阵列的编程，在FPGA内部形成不同逻辑电路，以满足所需功能。 图 2：FPGA芯片实物图 图 3：FPGA芯片结构 资料来源:XILINX官网，国信证券经济研究所整理 资料来源:维基百科，国信证券经济研究所整理 FPGA和CPU、GPU、ASIC的等核心区别：其底层逻辑运算单元的连线及逻辑布局未固化，适用于底层算法需要持续更迭的运算领域，例如人工智能算法优化。FPGA芯片，其底层逻辑运算单元的连线逻辑布局并未固化。用户可通过EDA软件对逻辑单元和开关阵列编程，进行功能配置，从而去实现特定功能的集成电路芯片。 而其他类别逻辑芯片，像ASIC、CPU和GPU等，物理底层逻辑单元的运算关系均已固定且不可变。打个比方，如果ASCI、CPU和GPU等是像建好的楼房，楼房中房间、走廊及楼梯等路线方式是已经固定了。而FPGA的内部类似霍格沃兹中的魔法楼梯，可以随时改变房间到房间的路线关系。 并且FPGA不需要像CPU和GPU在软件应用层面的指令系统编译，对FPGA进行编程是使用硬件描述语言，并直接编译烧录为晶体管电路的组合，即直接用晶体管电路实现用户的算法。因此FPGA方案芯片无需像传统芯片制造需要流片，可以节约大量流片生产成本，也无需承担由流片带来的数个季度的时间成本。 由于FPGA是一种半定制芯片，具有现场可编程性，特别适用于需求物理运算逻辑需要持续更迭的应用领域，例如人工智能算法优化、数据中心应用等。 图 4：FPGA和CPU、GPU、ASIC的等指标区别 图 5：FPGA和ASIC成本对比 资料来源: Sigenics，国信证券经济研究所整理 资料来源:IEEE，国信证券经济研究所整理  全球FPGA芯片需求规模超过125亿美金，年复合增速超过10%，增长的核心源动力来自何处？ FPGA下游应用市场广泛，随着5G技术的提升、AI的推进以及汽车自动化趋势的演进，全球FPGA市场规模将稳步增长。据Market Research Future数据，2018年全球FPGA市场规模为63.35亿美元，预计2025年将增长至125.21亿美元，2018-2025年平均复合增长率为10.22%。随着5G技术的提升以及AI的推进，全球FPGA市场规模将稳步增长。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧 Page 3 中国FPGA市场高需求，国产化趋势下助力国内企业占领市场。近年来，中国FPGA芯片市场规模持续上升，从2016年的65.5亿元增长至2020年的150.3亿元，年复合增长率答23.1%。据预测，至2025年中国FPGA市场规模将进一步提升至332.2亿元，2021-2025年的复合增长率为17.1%，高于全球FPGA市场的10.85%。在国产化趋势下，中国FPGA市场的成长将助力国内企业占据市场份额。 图 6：全球FPGA市场规模（亿美元） 图 7：中国FPGA市场规模（亿元） 资料来源:中国移动，国信证券经济研究所整理 资料来源:产业信息网，国信证券经济研究所整理 高灵活性使得下游应用领域丰富，是FPGA芯片需求增长核心源动力。由于FPGA芯片通过专用EDA软件现场对硬件进行编程即可实现具体功能，这样的高灵活性使得其下游应用领域丰富，包括工业控制、网络通信、消费电子、数据中心、汽车电子、人工智能等，这些领域增长明确，发展空间广阔，是FPGA芯片需求增长核心源动力。 图8：全球FPGA各下游应用领域 资料来源：Frost&Sullivan，国信证券经济研究所分析整理 1、5G技术更新迭代，驱动FPGA量价齐升。 5G技术目前处于初期阶段，迭代升级过程较长，为FPGA的运用提供了较长时间窗口。目前5G技术仍然处于初期，标准仍未确定，通信基站中的通信协议需要经常变化和升级，市场很难快速推出成熟的5G ASIC芯片。而FPGA具有可编程特性，在运算速度和延迟上均具有优势，在5G技术迭代升级过程较长以及技术不确定的情况下，是5G基站的必备选择。 5G通信基站数量增多，单个基站FPGA用量提升，带动FPGA需求量增大。一方面，现阶段5G基站处于铺设初期，且5G基站信号衰减较快，对基站的需求量比4G时期增长明显，未来全球5G通信基站数量成长空间巨大。据产业信息网数据，2019年全球5G基站数量为13万座，到2024年全球5G基站数量将增长至541万座。另一方面，随着大规模天线技术的引入，收发通道数将从16T16R提高到64T64R甚至128T128R，需要对每个天线单元接受到的信号进行数字处理以降低干扰，单基站FPGA用量有望从4G时期的1-3块提升到5G时期的4-5块，5G基站中FPGA价值量比4G基站多大约1000美元。因此，随着5G技术的不断演进，通信基站数量以及单基站FPGA用量的提升，均将带动FPGA需求量的增长。 0%2%4%6%8%10%12%14%020406080100120140全球FPGA市场规模YoY0%5%10%15%20%25%30%35%05010015020025030035020162017201820192020E2021E2022E2023E2024E2025E中国FPGA市场规模YoY 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧 Page 4 图 9：中国移动5G基站原型机采用大规模FPGA阵列 图 10：5G基站建设数量预测（万座） 资料来源:中国移动，国信证券经济研究所整理 资料来源:产业信息网，国信证券经济研究所整理 通道数增加，计算复杂度增加，FPGA单价有望进一步提高。在单价方面，收发通道数将从16T16R提高到64T64R甚至128T128R，计算复杂度进一步提升，则需要更大规模的FPGA。而较大规模生产时，FPGA芯片的单位成本将提升。随着计算复杂度提升以及规模的增长，未来FPGA芯片的单价有望进一步提升。 预计至2025年，中国通信领域FPGA市场规模将达140.4亿元。FPGA的高度灵活性，极强的实时处理能力和并行处理能力使得其在通信领域获得大规模应用。据Frost & Sullivan数据显示，2020年中国通信领域FPGA市场规模将达62.1亿元，2025年将增长至140.4亿元，平均复合增长率高达17.71%，成长空间广阔。 图 11：5G基站通道数增加 图 12：中国FPGA通信领域市场规模（亿元） 资料来源:IEEE，国信证券经济研究所整理 资料来源:Frost & Sullivan，国信证券经济研究所整理 2、人工智能时代DEEP LEARNING是重要趋势，FPGA具有独特优势 人工智能发展趋势显著，成为FPGA新兴应用市场之一。人工智能早期，GPU凭借更多的计算能力和更快的内存连接速度使机器学习成为可能。随着算法的规模及复杂性提升，GPU能耗大等劣势逐步显现。而FPGA处理效率及灵活性具有显著优势，成为理想选择，潜力日益显现。 在云侧处理时，FPGA芯片的高灵活性及强并行运算能力突出；在端侧处理时，可编程性、高吞吐和低延迟等特点能有效满足需求。人工智能算法的硬件芯片实现分为云侧处理和端侧处理。在云侧处理时，与GPU和ASIC相比，FPGA内在并行处理单元达到百万级，并行运算能力强大。且其可编程性可实现灵活搭建数据处理流水线，因此运算速度较快，数据访问延迟低，适合人工智能的实时决策。在端侧处理时，目前人工智能算法模型发展的重要趋势是将训练后的模型压缩后应用到推理环节，FPGA的可编程性、高吞吐量和低延迟能有效满足各神经网络设计的要求。 目前，FPGA在人工智能加速卡领域广泛应用，预计2025年中国FPGA人工智能领域市场规模将达12.5亿元。通常情况下，FPGA会与CPU搭配，起到CPU加速卡的作用，即把CPU的部分数据运算卸载至FPGA，将部分小实时处理/加速定制化的计算交由FPGA执行。据Frost & Sullivan数据显示，2020年应用于该领域的FPGA芯片中国销售额将达5.8亿元，预计2025年将增长至12.5亿元，成长空间广阔。 020040060080010001200201420152016201720182019202020212022202320244G基站5G基站0%5%10%15%20%25%30%35%40%020406080100120140160中国FPGA通信领域市场规模YoY 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧 Page 5 图 13：Intel FPGA加速卡 图 14：中国FPGA人工智能领域市场规模（亿元） 资料来源:Intel，国信证券经济研究所整理 资料来源:Frost & Sullivan，国信证券经济研究所整理 3、汽车自动化趋势下，FPGA低延迟和高吞吐量使其大放异彩 汽车自动化势不可挡，驱动FPGA在汽车领域的成长。汽车电子行业对FPGA的需求主要来自于ADAS（智能感知系统）和AV（自动驾驶）。这些应用都需要对来自多个传感器