2025年，FPGA發展正式邁入問世40週年。從1985年全球首款商用FPGA XC2064誕生開始，這項由Ross Freeman提出、由賽靈思（現為AMD一部分）實現的創新技術，重新定義了「硬體開發」的可能性。透過可重複程式化的邏輯結構，FPGA打破了傳統應用特定積體電路（ASIC）的僵化限制，為工程師提供如同軟體般靈活的設計環境，使晶片可在開發甚至量產後修改功能，快速應對市場變化。
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| FPGA技術的演變 |
在此基礎上，FPGA催生出無晶圓廠（fabless）商業模式，降低非經常性工程成本，加速新創企業與研究機構的創新腳步。至今，FPGA已滲透各行各業，從交通運輸、自動化工廠，到醫療設備、通訊基礎建設與高頻交易系統，應用場景無所不在。
過去40年間，FPGA技術歷經多次關鍵突破。從1990年代首度整合RAM與DSP功能，到2001年導入高速SerDes，進而在2011年推出業界首款使用2.5D CoWoS封裝的Virtex-7 2000T，FPGA始終站在半導體先進製程的前線。
值得注意的是，2012年推出的Zynq系列自行調適SoC將Arm處理器與可程式化邏輯整合，拉近軟體與硬體設計的距離；2019年Versal系列問世，更導入AI引擎與可程式化晶片上網路（NoC），正式開啟FPGA進軍AI應用的新紀元。最新的第2代Versal AI Edge晶片更整合CPU、DSP、AI加速與FPGA邏輯於單一晶片，實現真正的端對端AI推論平臺。
隨著生成式AI技術發展，AI運算從過去集中在資料中心的GPU，逐步往邊緣設備擴展。FPGA與其衍生的自行調適SoC、系統模組（SOM），正好提供理想的解決方案——即時、低延遲、彈性強的特性，使其能勝任如邊緣推論、智慧感測、視覺處理等AI應用。
實際案例顯示，NASA火星探測車透過AMD Virtex FPGA進行圖像辨識與資料篩選，加速AI任務並節省回傳頻寬；日本JR九州子彈列車以Kria SOM實現AI化軌道檢測；Clarius則將Zynq SoC導入手持超音波設備，實現區域AI辨識，大幅提升醫療效率。
此外，隨著小型生成式AI模型與AI PC、智慧汽車、工業機器人等裝置的興起，FPGA正在邁向「ChatGPT時刻的邊緣版」，未來可能將語音助理、視覺辨識甚至情境生成模型直接嵌入在地端裝置中運行。
面對日益多樣的應用需求，軟體工具也成為FPGA生態關鍵支柱。AMD推出的Vivado與Vitis開發環境，分別針對硬體設計者與軟體開發者打造友善開發流程。Vitis更透過抽象化開發平臺、AI加速工具與預設演算法模組，降低AI模型部署門檻，加快FPGA在AI市場的滲透速度。
2024年新版Vitis更導入針對C/C++設計的獨立工具與AI引擎部署支援，顯示AMD正積極優化開發流程，強化軟硬整合效益。
當AI從雲端逐步走向邊緣，FPGA正好填補GPU與CPU之間的運算空隙。其高效能、可定制、低功耗的特性，使其成為異質運算架構中不可或缺的一環。展望未來，FPGA將持續在自動駕駛、機器人、6G通訊、太空探測與氣候科學等關鍵領域，扮演驅動創新的核心角色。
40年的發展已證明，FPGA不僅是一項技術，更是一種驅動變革的思維方式。站在AI融合與邊緣智慧的十字路口，FPGA下一步，將是推動運算平臺全面異質化與智慧化的關鍵推手。
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