迈入4月，FPGA市场的重量级玩家Altera迎来了一次命运的转折。英特尔新任CEO陈立武（Lip-Bu Tan）宣布与私募巨头Silver Lake达成最终协议，战略性出售其Altera业务51%的控股权。
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FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）芯片，作为与CPU、GPU并驾齐驱的关键集成电路，其核心竞争力在于颠覆性的“现场可编程”与“可重构性”。想象一下，FPGA宛如一块“变色龙”芯片，它的功能可以根据不同的“环境”（应用需求）而实时改变。亦或是把它看作一块“数字乐高”的“母板”，可随心搭建出千变万化的硬件逻辑。
更重要的是，FPGA恰如其分地契合了当下炙手可热的AI（尤其HPC需求）、边缘计算、机器人技术、云平台及下一代无线网络等高增长领域的蓬勃需求，展现出巨大的应用潜力。
时间回溯至2015年，英特尔斥巨资收购Altera，意图借其FPGA技术在AI、边缘计算等新兴领域大展拳脚。然而，理想很丰满，现实却很骨感，Altera并未能在英特尔的体系内实现1+1 2的协同效应。正如英特尔实际行动来看，放手，或许才是对Altera更优的选择。
英特尔计划以87.5亿美元的总估值出售Altera业务51%的股权。据悉，通过此次出售，英特尔将回笼约44.6亿美元资金，并保留剩余49%的股权。该交易预计在2025年下半年完成，届时Altera的财务报表将不再并入英特尔。
图片来源：英特尔新闻稿此次估值与英特尔2015年高达167亿美元的收购价形成反差，凸显了Altera在英特尔体系内价值的缩水。这反映出整合挑战、FPGA市场格局演变以及英特尔自身战略执行等问题，表明最初预期的协同效应可能未能充分实现，或被英特尔内部因素（如制程延迟）所抵消。
英特尔剥离Altera多数股权是出于多重考量，既有财务需求，亦有战略意图。首先，该交易为英特尔注入数十亿美元现金，这对于正进行资本密集型转型的英特尔至关重要，有助于其资产负债表优化，并为IDM2.0战略（特别是先进制程如18A、14A的研发和产能扩张）提供资金支持。
其次，此举是英特尔在新任CEO陈立武领导下“聚焦核心”战略的关键举措，旨在精简运营、降低成本，并将资源集中于核心x86 CPU业务和新兴的英特尔代工服务（IFS）。尽管Altera具备技术优势，但FPGA业务并非英特尔的核心战略重心，剥离多数股权有助于管理层集中精力应对CPU业务的挑战并构建代工生态。
另外可以明显看到，尽管在过去近十年，英特尔对收购Altera寄予厚望，但事实证明，将Altera的FPGA技术与英特尔的CPU技术进行深度整合，并产生预期的协同效应面临诸多挑战，譬如FPGA的硬件编程模型（如VHDL和Verilog）与CPU的软件编程模型存在显著差异，英特尔此前在14纳米之后也遭遇了棘手的制程技术研发和量产延迟，以及FPGA市场竞争格局变化等原因，使得英特尔重新评估其FPGA业务的战略方向。
当前，保留49%的股权也使英特尔能够分享Altera未来的潜在增长收益，这一决策清晰地体现了英特尔新任CEO陈立武在当前严峻挑战下，采取了更为务实和聚焦的战略路径。
在被英特尔收购之前，Altera曾稳居FPGA市场第二的位置，与当时的领军企业Xilinx（后被AMD收购）共同构筑了双寡头垄断的格局。然而，在被英特尔收购的近十年间，Altera的发展轨迹并非坦途。
首先，Altera的市场份额呈现收缩态势。据多家市场分析报告和资讯估算，在收购前，Xilinx和Altera约分别占据50%、40%的市场份额。而在收购事件发生后的数年，Altera的市场份额降至约30%。并且，主要竞争对手AMD在成功整合Xilinx的业务，展现出了强劲的增长动能。对此，英特尔也承认了Altera业绩不佳的事实。
值得注意的是，制程竞争贯穿FPGA发展主线，制程领先往往也是FPGA市场份额最直接的决定因素。
显然，Altera的业务拓展受到了英特尔制程演进之路挑战的制约。在2014年年底始，英特尔在14纳米之后遭遇了先进制程技术（如10纳米、7纳米节点）的研发与量产延期，这直接掣肘了依赖英特尔代工的Altera高端FPGA产品的上市节奏和市场竞争力。此间市场上，Xilinx持续与晶圆代工领导者台积电保持稳固的合作关系，Xilinx在2018年就推出了基于台积电7纳米工艺的Versal系列FPGA产品，抢占了先机。
另外值得注意的是，在收购Altera后，英特尔的战略重点依旧更多地放在了其核心CPU业务以及新兴的数据中心和人工智能领域，其可能更倾向于将FPGA定位为数据中心加速器等特定应用领域的解决方案，而相对忽略了Altera原本沉淀已久的更为广阔的中低端市场需求，这为Lattice Semiconductor等其他竞争对手提供了发展机遇。
Altera的财务数据也在透露其市场发展不及预期状况。Altera在2024财年（截至2024年12月28日）录得15.4亿美元的营收。然而，依照通用会计准则（GAAP），其毛利润为3.61亿美元，运营亏损高达6.15亿美元。若采用非通用会计准则（Non-GAAP），剔除收购相关的会计调整（如无形资产摊销）和股权激励等因素后，其毛利润为7.69亿美元，运营利润仅为3500万美元。
GAAP下的巨额亏损固然可能受到收购所产生的无形资产摊销等会计处理的影响，但Non-GAAP下微薄的运营利润亦揭示出Altera在英特尔体系内的盈利能力面临显著挑战。
综上所述，2015年收购之初所预期的强大协同效应似乎并未充分转化为市场份额的扩张和稳健的财务回报，反而受到了英特尔内部运营问题和战略重点的影响。这无疑为英特尔最终决定剥离Altera的多数股权，使其寻求独立发展提供了注脚。
在私募股权巨头Silver Lake成为控股股东后，Altera开启了独立发展的新篇章。Silver Lake以其对科技领域的深度聚焦和大规模复杂投资的成功经验而著称，成功案例如戴尔收购EMC、博通公司的形成以及对VMware、Qualtrics、Software AG等公司的重大投资或收购。
Altera的新战略方向明确指向由人工智能驱动的新兴高增长市场，如边缘计算和机器人技术。同时，Altera将继续深耕其在汽车、航空航天、通信、数据中心、工业和军事等传统优势领域。通过将高中低端产品整合至Agilex品牌下并推出如Agilex3等低功耗系列，Altera正积极调整产品组合以抓住FPGA市场中增长最快、利润最丰厚的机遇。
Altera全新 Agilex™ FPGA 产品组合参数图片来源：Altera官网公开资料显示，此次交易或使Altera成为“全球最大的纯粹FPGA半导体解决方案公司”。首先，运营独立性（英特尔已于2025年1月完成Altera作为独立子公司的运营过渡）将赋予Altera更高的战略清晰度和专注度。在快速演变的FPGA市场，尤其是在AI、5G和边缘计算等新兴应用领域，快速迭代和灵活适应客户需求至关重要，Altera能够更直接地将全部资源和精力聚焦于FPGA技术的创新、产品开发以及满足多元化客户的特定需求。
在FPGA市场中，长期以来呈现出由少数几家关键厂商主导的格局。其中，AMD（通过对Xilinx的成功收购）和英特尔（在剥离Altera前）曾是高端市场的主要竞争者，共同占据了市场的大部分份额。Lattice Semiconductor则凭借其在低功耗、中低密度FPGA领域的深耕细作，占据了重要的市场地位。此外，Microchip（通过收购Microsemi）和Achronix Semiconductor等公司也在特定的细分市场中拥有一席之地。
Altera的独立运营以及Silver Lake的注资，预计将为FPGA市场带来新的竞争变量。作为一家目标明确的独立实体，Altera有望在高端市场更积极地挑战AMD/Xilinx的领先地位。新任CEO Raghib Hussain已公开宣称要将Altera打造成“世界第一的FPGA解决方案提供商”，这预示着未来高端市场竞争的加剧。
在中低端市场，竞争态势同样面临变化。过去几年，由于AMD/Xilinx和Altera/Intel将战略重心放在利润更高的高端市场，Lattice Semiconductor凭借其Avant和Certus-NX等系列产品，在中低端市场取得了显著进展，甚至在低功耗FPGA出货量方面位居全球前列。然而，随着Altera推出面向低功耗应用的Agilex3系列，以及AMD推出Spartan UltraScale+系列，两大巨头都显示出重新重视中低端市场的意愿，这将直接对Lattice构成更强的竞争压力。有分析认为，Altera的独立和重新聚焦可能会对Lattice的竞争地位和市场估值产生一定影响。
此外，Altera近期宣布对部分器件系列提价，这一举措也可能在一定程度上影响市场动态和客户的采购决策，其具体影响仍有待观察。
展望未来，FPGA市场的竞争预计将更加激烈和细分化。Altera需要在高端市场正面挑战AMD/Xilinx，例如以Agilex7对抗Versal；同时在中低端市场与Lattice以及AMD的新产品线展开竞争，例如Agilex3对抗Avant/Certus和Spartan UltraScale+。要在多线作战中取得成功，Altera需要高效地分配资源，实现跨细分市场的产品差异化，并充分利用其独立性，以更快的速度响应市场变化。
具体到市场应用来看，FPGA作为一种关键的计算加速平台，在高性能计算（HPC）、数据中心和机器人等领域占据着独特的生态位。
在高性能计算HPC领域，FPGA被用于加速HPC中的AI模型训练和推理过程，尤其在需要定制化算子或低延迟推理的场景下，例如大规模图神经网络的计算；而在在数据中心，FPGA的灵活性和可重编程性使其能够适应不断变化的workload需求，并提供硬件加速以提升效率和降低能耗；而在机器人领域，FPGA的实时处理能力、低延迟和硬件定制化特性使其成为实现复杂控制和感知系统的理想选择...
另外，值得一提的是，在更广泛的计算加速器领域，FPGA占据了一个关键的生态位。它们介于通用的CPU/GPU和功能固定的专用集成电路（ASIC）之间。FPGA的核心优势在于其硬件加速能力与可重编程性的结合。这种灵活性在算法快速迭代的领域（如AI、5G）或产品需求量不足以摊薄ASIC高昂的非重复工程（NRE）成本的应用中尤为宝贵。
虽然GPU在AI训练和部分推理任务中占据主导地位，但FPGA可以在特定的推理工作负载中提供更优的能效比或更低的延迟，尤其是在功耗和响应时间敏感的边缘计算场景。随着AI模型的日益普及和边缘部署的加速，市场对适应性强、高效的硬件加速解决方案的需求预计将持续增长，这为像独立后的Altera这样专注的FPGA厂商创造了巨大的市场机遇。
