AI 智能体时代，FPGA 的价值重估

电子发烧友网报道（文/吴子鹏）过去两年，人工智能最本质的变化不是模型变强了，而是模型的工作形态变了。进入 2026 年，当数不清的 AI 智能体从对话框走向产线、座舱、机械臂和机器人，算力正在经历一场肉眼可见的分工重构。那么，在这个过程中，我们曾经称作 “万能芯片” 的 FPGA，有着怎样的机会？

智能体爆发：算力命题正在改写

中国工程院院士张亚勤在博鳌亚洲论坛 2026 年年会上给出的判断颇具代表性：2026 年是 “智能体 AI 元年”，AI 正从通用人工智能迈向智能体人工智能，并从信息智能走向物理智能与生物智能。

中商产业研究院发布的《2025-2030 年中国 AI 智能体（AI Agent）市场调研分析及投资前景研究预测报告》显示，2024 年全球 AI 智能体市场规模约为 51 亿美元，预计到 2030 年，这一规模将增长至 500 亿美元。

智能体爆发的深层变化，在于任务形态。前沿模型在 50% 成功率下可完成的任务时长，已从 2023 年初的约 4 分钟提升至 2026 年 5 月的约 17 小时；预计 2026 年，40% 的企业应用将集成任务型 AI 智能体，而 2025 年这一比例尚不足 5%。当 AI 从 “问答” 转向 “执行任务”，算力需求的性质随之改变：

其一，推理取代训练成为算力主体。据德勤（Deloitte）2026 年预测，推理已占据全部 AI 计算量的约三分之二，而 2023 年这一比例仅约为三分之一。
其二，延迟成为智能体的生命线。智能体的每一轮 “规划 — 调用工具 — 反思” 都会形成一条推理链路，延迟会持续累积：单次调用 500 ms 的首 Token 延迟，在一个 4 步智能体循环中就会叠加至 2 秒。对于实时语音、交易风控、工业机器人等场景，决策窗口以毫秒计，云端往返本身就难以接受。
其三，智能体持续下沉至物理世界与终端。自动刹车、工业机器人控制、沉浸式 AR 等应用都要求毫秒级响应；纯云端架构受高延迟、带宽成本、数据隐私等因素制约，已经难以胜任。

FPGA 的价值重估：从 “胶水芯片” 到 “确定性供应商”

FPGA 长期被冠以 “万能芯片” 的称号，但这个外号背后藏着一层现实局限 —— 在工程语境中，“万能” 往往意味着方案成熟后，就会被 ASIC 替代。很长一段时间里，它是 ASIC 流片前的验证平台，是不同标准芯片之间的接口桥梁，也是通信设备中常用的协议转换器。

而智能体时代，或将重塑这一定位。

AMD 在 2026 Advancing AI 大会上展示的机器人架构分工颇具参考性：CPU 负责编排与规划、GPU 运行 VLM/VLA 与生成式模型、NPU 承担常驻感知任务，FPGA 则负责对接各类协议的传感器、数据汇聚、时间敏感网络传输与确定性 I/O。这是 FPGA 在 AI Agent 场景里最典型的角色：协处理器。背后核心逻辑是，智能体推理的瓶颈越来越多地出现在数据搬运环节，而非矩阵运算。KV Cache 卸载本质上属于 “数据移动问题”，而非存储耐久问题；检索延迟必须稳定优于重新计算，吞吐能力要支撑并发下数 GB/s 的数据传输，而这正是 FPGA 的强项。

除高并发能力之外，FPGA 的另一大优势是高能效与低确定性时延。实测数据显示，基于 FPGA 实现的订单匹配引擎，端到端时延可控制在 800 ns 以内；而 GPU 方案需要经过驱动层与 CUDA 调度，时延通常在 20 μs 量级。在数据中心场景，FPGA 的能效比（TFLOPS/W）可达 GPU 的 3–5 倍。以图像处理为例，FPGA 实现 1080p@60fps H.265 编码仅需 15 W，同等性能的 GPU 方案功耗约为 75 W。

落到终端、物理 AI 场景，FPGA 的价值会被进一步放大。端侧智能体需要在瓦级甚至更严苛的功耗预算内完成推理，同时满足数据本地处理的要求。FPGA 的能效优势与本地化部署能力，刚好匹配实时性与隐私合规的双重约束。物理 AI 要求从传感器到执行器的端到端时延达到毫秒甚至纳秒级别，同时融合视觉、雷达、力觉等多路异构数据流，而硬件级并行、硬实时调度正是 FPGA 的核心能力。

FPGA 厂商正在做怎样的尝试

为释放 FPGA 在物理域的价值，各大厂商正沿着不同路线推进落地。

前面提到的 AMD Kria 产品组合，融合了 AMD 的硬件与软件栈，面向边缘物理 AI 和高端嵌入式应用。这类平台搭载集成 AI 算力的 x86 处理器与 FPGA，并且给 FPGA 划定了清晰的系统职责。

这是硬件层面的直接落地，与此同时，AMD 也在通过工具链进一步放大 FPGA 的价值。例如在嵌入式开发领域，AMD 近期推出名为 Ross 的智能体 AI（Agentic AI）助手。这套工具能够向上提供高阶设计与智能代理能力，驱动完整开发流程，包括自动生成 FPGA 的 RTL 代码、完成时序收敛，提升嵌入式原型开发效率。

再看 Altera（原英特尔 FPGA）。在 Altera 的判断中，面对不可预测的实时负载、复杂传感器接入、功耗与安全约束，以及持续增长的边缘 AI 需求，FPGA 是优质载体：它可以向 CPU、GPU、NPU 输出结构化、适配 AI 处理的数据，让智能机器实现精准、高效、可靠的响应。

当前，针对人形机器人、自动化产线、医疗影像、无人机、自动化测试等典型物理 AI 场景，Altera 已推出对应的系统级方案。2026 年 4 月，Altera 发布 FPGA AI Suite 2026.1.1，旨在简化、加速训练后 AI 模型向 FPGA 的部署，支撑机器人、自主实时设备这类物理 AI 边缘应用。依托可重构硬件与优化后的 AI 开发套件，开发者可以在 Agilex 平台上构建、部署可扩展的实时边缘 AI 方案。

莱迪思（Lattice）选择了一条和 AMD、Altera 差异化的路线：主打极致低功耗、小尺寸，做边缘智能与传感融合的底层基础设施。在人形机器人与工业场景中，Lattice 与德州仪器合作，基于 NVIDIA Holoscan Sensor Bridge，将 TI 毫米波雷达、摄像头传感数据在低功耗 FPGA 上完成时间同步与低延迟融合，为机器人搭建实时 AI 传感通路。

国产 FPGA 厂商同样在加快布局。例如，安路科技在今年云栖大会上，展示了国产 FPGA 在服务器管控、数据中心光互联等场景的落地；复旦微电推出旗舰芯片 FMZQ400TAI，采用全国产先进 FinFET 工艺，单芯片集成 8 核 CPU、卧龙架构 NPU 与大容量 FPGA，INT8 峰值 AI 算力达到 128 TOPS，面向端侧 AI 应用。