未來幾年，人工智能芯片的需求將急劇上升。聯合市場研究公司（Allied Market Research）預估，未來 5 年，人工智能芯片的需求將以每年近 50％的速度增長，因為該技術將在汽車、醫療保健等多個領域得到廣泛應用。

Xilinx 深知其中存在的巨大機遇，這也是為什么它把 AI 作為分析師日的重點主題。公司利用 FPGA 邁出了 AI 領域的第一步，目前，Xilinx 正尋求通過加大產品開發力度來提高自己的競爭力。

Xilinx 將投入更多研發資金

Xilinx 在過去幾年中，一直在加強研發工作。數據表明，去年 Xilinx 在研發上的投入資金占到總收入的四分之一，這一比例在四年前只有 20％。事實上，這家芯片制造商的研發費用投入增長迅速，已經達到三年來新高。

這一趨勢在新的財年年報中也將會有所體現，Xilinx 計劃在 2019 財年將運營支出增加近 10％，這一數據與收入增長相同。可以看出，Xilinx 目前并沒有將注意力集中在提高盈利能力上，而是尋求產品路線圖的布局，來制造性能更強大的芯片。

目前，Xilinx 大部分的芯片都是基于 28nm 和 20nm 工藝，但公司正計劃用上 16nm、7nm 這種更先進的制程。先進制程工藝可以讓芯片性能得到提高，而且功耗更低。此外，它們還具有較低的制造成本，因為更高密度能讓一塊晶圓產生更多芯片。

所以說，一旦 Xilinx 開始大規模的生產此類芯片，其制造成本就會大大下降，從而獲取更高的盈利。這也只是其中一個優勢，先進的制造工藝能讓 FPGA 搶占利潤更為豐厚的 AI 市場。

錢都花在了哪？

Xilinx 已將目光瞄向了數據中心領域，隨著云計算將負責處理大部分的人工智能運算工作量，那這一領域的人工智能芯片需求量將大幅增長。事實上，Xilinx 也預估數據中心對芯片的需求在未來五年將有 67％的年復合增長率，達到 46 億美元，這幾乎是 Xilinx 年收入的兩倍。

在大部分的終端市場，AI 計算能力將占主導，這也是 Xilinx 急忙推出 7nm 的 Everest 芯片的原因。Xilinx 聲稱這些芯片的 AI 計算能力將會是 16nm 芯片的 20 倍。目前，公司已經與部門客戶開始測試新芯片，并計劃于 2019 年發貨。

這讓 Xilinx 在與勁敵英特爾的競爭中占據了上風，后者已推遲了其進軍 10nm 制程的步伐。可以預見的是，Chipzilla 仍將停留在 14nm 工藝上，那么 Xilinx 就能夠鞏固其 FPGA 的領先地位。事實證明，Xilinx 在 FPGA 的技術上已經領先于英特爾，這也是它控制了近 60％的 FPGA 市場的原因。

Allied Market Research 預估，FPGA 將成為 AI 芯片中增長最快的細分市場，甚至超過了 NVIDIA 等公司的顯卡產品。FPGA 的靈活性可以讓開發人員為其他任務進行新的編程。

除此之外，與耗電量很大的顯卡相比，FPGA 還具備高能效。這也意味著 FPGA 更適合應用在大型場景中，例如服務器。一些云服務商已經開始在云中部署 FPGA 了。

例如，去年底亞馬遜已經與 Xilinx 展開了 FPGA 云計算的合作。但這并不是該公司唯一的大型云合作案例，百度和阿里巴巴也選擇了 Xilinx FPGA 產品應用到它們的云服務中。

聰明的賭注

Xilinx 的收入增長在過去幾年其實并不明顯，但那都是在人工智能應用案例之前的情況。現在云服務商正在使用 FPGA，依靠 Xilinx 技術來獲得更廣闊的 AI 市場。

一旦實現以上所說，Xilinx 的支出占總收入的比例應該會下降，從而提振其盈利。這可能就是為什么分析師預計該公司未來五年的利潤將以接近 12％的 CAGR 增長，遠高于過去 5 年 4％的年利潤增長。

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