对于一家已经成立34年的老牌芯片公司而言，未来还将存在多少可能性？尤其当曾经并肩作战的“老战友”都逐一被巨头收编之后。
回答或许多是中规中矩的“平稳发展”、“逐步增长”，亦或者“被收购”……
但现在，这个答案正因一位颇具使命感的新任CEO而格外让人期待——赛灵思第四任CEOVictor Peng认为，“历时四年，投入超十亿美元研发的ACAP有望成为一个更主流的计算平台，和CPU、GPU一样站在同等重要的基础计算设施的位置……尽管这可能不是一年就能够实现的。”
在赛灵思成立至今的34年时间里，它扮演的大部分角色仍然是一家鲜为人知的专业芯片供应商，缺少英特尔、英伟达等芯片巨头所环绕的明星光环。然而，由于人工智能应用数量的激增，赛灵思正在进入热门领域——从自动驾驶汽车到数据中心，其位置也从舞台边缘走到聚光灯前。
据赛灵思2019财年第二季度财报信息显示，公司创下季度性收入最高纪录达到7.46亿美元，比去年同期增长19%，由此，赛灵思实现了连续12个季度的正增长，这同时也是赛灵思在过去几年里首次实现两位数的增长。
赛灵思快得以快速崛起的原因之一来自于新任首席执行官Victor Peng。
今年年初，赛灵思宣布公司董事会任命Victor Peng 为总裁兼首席执行官。Victor Peng现年57岁，是赛灵思历史上的首位华人CEO。接任CEO之前，Victor Peng的职位是COO，并自2017年10月并任命为董事会成员。
初见Victor Peng是在今年3月的赛灵思北京媒体会现场。彼时，Victor Peng上任不到两个月，便带着首款高度集成的自适应计算加速平台ACAP来到北京宣传。
他穿着一身淡蓝色衬衫，深色西装裤和黑色皮鞋，是最为普通的会务装扮。台上，Peng语气沉着而有力；台下，接受采访时，他总会投以和善的目光耐心听取问题，尽管他并大不能听懂中文。
言谈间，Victor Peng身上透露着东方人的内敛与平和，在谈到竞争和市场问题时却又表达得直截和自信，言语里能感受到背后的野心和壮志。
Victor Peng 在2008 年加入赛灵思，为公司确立了连续三代核心产品的领导地位，并在集成度和编程模式方面取得一系列重大的技术突破。但Peng对于芯片市场的认知不止于赛灵思所在的FPGA市场。
更早之前，Peng 在AMD 公司图形产品部（GPG）芯片工程企业副总裁，作为AMD核心硅工程团队的重要领导者支持图形和游戏机台产品、CPU芯片和消费事业部。
赛灵思曾经被称为芯片领域的利基制造商。利基（niche）是一种西方市场的说法，指针对企业的优势在于某个特定的细分出来的市场——规模虽不大，但需要针对性、专业性很强的产品，依旧有盈利的基础。翻译过来，比较像是“小众市场里的领导者”。
不过，Victor Peng掌舵下的赛灵思已经不满足于“利基者”的限定——“在新一轮计算变革趋势中，赛灵思在实力上处于一个业界罕见的领先地位，而且已经做好了充足的准备。通过专注于为新领域和传统市场提供独特的价值，我期望能够加速公司发展，并创造新一轮的股东价值。”
成为更主流的角色
赛灵思的核心产品是一种被称为现场可编程门阵列（FPGA）的芯片，它在1985年由赛灵思的创始人之一Ross Freeman发明，这个时间差不多比摩尔老先生提出著名的摩尔定律晚了20年左右。在很长一段时间里，FPGA通常只是作为英特尔CPU和其他中央处理单元的配角，以更高的效率处理特定的计算任务，例如压缩视频或加密数据等。
FPGA的吸引力在于发布后能够用软件重新编程，也因此被称为“万能芯片”。凭借这一点，FPGA芯片相比ASIC在通信等细分市场占有绝对优势，因为手机无线通信基站通常需要针对新的通信协议进行定期更新。
近些年，FPGA的高速发展超出了很多人的想象。一方面，随着芯片制造技术难以持续缩进，多核CPU性能的提高难度越来越大，摩尔定律开始“失灵”；另一方面，人工智能算法的正处于快速迭代与发展时期，固化好的ASIC芯片开发周期难以跟进算法的发展速度。
当下，半导体市场格局已成三足鼎立之势，FPGA，ASIC和ASSP三分天下。FPGA市场平均每年保持10%以上的增长，市场规模在达到50亿美元左右。而根据市场统计数据表明，FPGA已经逐步侵蚀ASIC和ASSP的传统市场，并处于快速增长阶段。
具体到FPGA领域，又以美国硅谷的四家公司：Xilinx（赛灵思）、Altera（阿尔特拉）、Lattice（莱迪思）、Microsemi(美高森美)为首。其中，Xilinx与Altera几乎垄断近90%的市场份额，专利达到6000余项之多，为其构筑了坚实的技术壁垒。
但是在最近几年里，曾经同肩作战的战友——Actel、Altera相继被美高森美、英特尔收购，赛灵思被冠以“单身贵族”的称誉。在接连失掉竞争对手后，FPGA的战场是否有些孤单？
在Victor Peng看来，以创新精神和执行力见长的赛灵思已经找到了新的超级对手——ACAP有望成为一个更主流的计算平台，和CPU、GPU一样站在同等重要的基础计算设施的位置。“尽管这可能不是一年就能够实现的”。
今年3月，赛灵思推出ACAP（Adaptive Compute Acceleration Platform），这是一款高度集成的多核异构计算平台，能根据各种应用于工作负载的需求对硬件层进行灵活变化。
ACAP的核心是新一代的FPGA架构，结合分布式存储器与硬件可编程的DSP模块，可编程且同时又具备硬件灵活应变性的计算引擎，并全部通过片上网络（NoC）实现互连。
随后，赛灵思推出首款基于ACAP机构的芯片Versal。它的硬件和软件均可由软件开发者、数据科学家和硬件开发者进行编程和优化，采用符合业界标准设计流程的一系列工具、软件、库、IP、中间件和框架。赛灵思方面介绍，这项新架构是赛灵思历时4年，动用了1500名工程师，投入超过10亿美元研发而成的。
7月，Victor Peng被任命为首席执行官仅七个月后，赛灵思就宣布了该公司历史上最大的收购之一——以3亿美元收购AI芯片团队深鉴科技（Deephi）。它是一家200人的中国创业公司，聚焦在FPGA芯片人工智能应用，面向安防等终端和云计算中心市场。
Peng表示，收购后的深鉴科技技术团队被分属到工程部门，市场和其他商业部门会由赛灵思接手并进一步扩张。赛灵思会帮助深鉴科技服务全球的客户，同时也会使用其技术，商业方面进行联合营销。
赛灵思已经开始涉足新市场。亚马逊旗下的直播服务平台Twitch——同时也是北美最大且成长最快的在线直播视频服务厂商，在本月早些时候宣布，将使用赛灵思芯片打造业界第一个广电级质量、且使用新VP9视频编码格式的直播流媒体平台。今年6月，汽车制造商戴姆勒宣布将使用Xilinx芯片在即将推出的汽车中运行AI软件。
据知情人士称，谷歌还有意将赛灵思芯片集成到谷歌云的数据中心。对此，谷歌没有做出回应，赛灵思则拒绝评论。赛灵思目前的市值达到213亿美元，过去一年其股价上涨8%，表现优于略有下降的英特尔。
FPGA的瓶颈之一是被局限于产品的原型设计，对于成品，开发者倾向于用其他不可重编程的专用半导体代替赛灵思芯片，Victor Peng正在努力改变这一观点。
“我知道有些人对我们持有这种看法，坦白说，这是一种过时的看法。” Peng谈道，“我们的一些竞争对手不断试图提升这一点，让用户习惯于用它进行原型设计，却没有真正将我们投入生产。”
2015年，赛灵思最大的竞争对手Altera以167亿美元被英特尔收购后，竞争焦点开始转移到赛灵思和英特尔之间。Altera的大客户之一是微软，它们在数据中心的计算机上使用Altera芯片，以加速压缩数据和运行AI算法，来完成图像识别和其他功能等任务。英特尔在最近一个财年的收入为628亿美元，相比之下，年收入不过25.4亿美元的赛灵思有些相形见绌。
但Peng表示，英特尔的竞争并未对其造成伤害。英特尔试图面向服务器到自动驾驶汽车等多个市场推出更多产品，这为赛灵思提供了与其他芯片制造商合作的空间。
据彭博社最新报道，赛灵思已经取代Alter获得了微软公司Azure云计算部门的订单。消息称，Azure将使用Xilinx芯片作为其半数以上服务器的协处理器，协处理器是加速某些功能以减轻服务器中主处理器的芯片。
微软发言人对此表示，现有基础设施和产品的采购没有变化，将继续与英特尔保持现有产品的合作关系。
阻碍FPGA芯片进入主流市场的一个重要原因它们难以编程，需要开发人员对芯片设计有深入的了解。随着赛灵思即将在明年推出的Versal，将能够提供更高级别的工具，旨在让开发人员更容易为芯片创建软件，而不是主要迎合公司传统的硬件开发人员。
“我们拥有的适应性和灵活性越来越有价值，越来越重要” Victor Peng强调。在谈到开发者规模时，他表示，“去年中国只有两三个分会场，规模也只是350-450人。当时我还不是CEO。今年中国开发者的报名人数就超过了2000人，而且有更多的细节落到实处，获得比以往时期更多的客户。”
去年4月，亚马逊网络服务公司AWS正式上线基于赛灵思FPGA芯片的F1实例加速应用服务，这在一定程度表明软件开发商对Xilinx芯片的兴趣越来越浓。它使得开发者能够在云计算中运行应用程序，如视频处理和数据分析。这些应用程序受益于赛灵思芯片提供的硬件加速，而无需实际购买昂贵的芯片。随后，腾讯云和阿里云、华为纷纷跟进，推出相应的FPGA加速应用的租赁服务。
分析师Ryan Shrout对此表示，赛灵思正处于快速发展的时期，现在显然他们希望进入解决方案市场。” “他们希望向客户提供最终或接近最终的产品，因为这是更大的受众和利润率。
抢夺AI时代下的机遇
在以算法训练和模型处理的人工智能早期浪潮中，毋庸置疑最大的受益者是英伟达，其图形处理单元（GPU）已成为许多AI应用程序的首选芯片。
Peng却认为，当更多的AI市场从“训练”阶段转向“推理”阶段时，赛灵思将迎来一个巨大的机遇。在前一阶段，开发人员通过向数据提供数据来训练机器学习算法，而在后者中，训练有素的算法根据新输入做出决策。例如，帮助自动驾驶车辆绕过道路上的障碍物。随着人工智能从实验转向更多大众市场产品的部署，预计推理市场将比培训增长许多倍。
Peng特别强调赛灵思正在推行的软件战略。英伟达在数据中心取得了巨大的成功，特别是在机器学习方面，很大程度上是因为它的“CUDA”软件已经成为许多研究人员的首选编程工具。他相信赛灵思可以改进自己的软件，以引入更多的开发人员。
“我们的传统客户一直是硬件开发人员，但现在我们也希望更多软件开发人员是我们的客户。”Peng表示，目前赛灵思公司正通过一些列开发套件努力降低FPGA的开发门槛，让更多软件人员向开发X86应用那样开发FPGA的应用。
相比“训练就是通过大量数据训练模型”，Nvidia在机器学习的推理环节则显得比较脆弱，其主要是弱点就是Nvidia GPU的功耗。Peng认为，推理对功耗预算更严格需要在一定功耗内处理一定数量的查询，尤其是移动设备对推理时的功耗预算更严格。
在谈到最新推出的Alveo 加速卡时，Peng表示，我们过去并没有出售板卡。但是考虑到，机器学习应用于数据中心的推断市场将达到120亿美元，所以我想赛灵思在这方面的潜力非常大，随着时间的推移，赛灵思能够成为一家非常大的企业。
与此同时，一些大型科技公司也纷纷研布局比CPU和GPU等通用处理器更高效、耗电更少、运行速度更快的AI应用芯片。Amazon、苹果、脸谱网、谷歌和一连串创业公司都在设计AI芯片以追求技术优势。
这种竞争使一些芯片专家对赛灵思在AI市场某些领域的野心持怀疑态度的原因。“我敢打赌，要让FPGA像现在这样好会很难，”Purdue大学教授Eugenio Culurciello说道，他拥有一个与赛灵思芯片合作的AI创业公司。
但是人工智能的软件变化很快，新的突破速度很快。Peng认为，赛灵思芯片可以很好地适应这些变化，因为它们可以重新编程，以便它们可以运行更高级的AI软件。大多数大型科技公司被认为是追求一类称为专用集成电路的芯片，这些芯片非常擅长于专业任务，但开发风险很大，制造后无法修改。
“我们拥有的适应性和灵活性越来越有价值，而且越来越重要，”Peng强调，赛灵思除了数据加速还做存储加速和网络加速，在5G时代，我们会有很多的机会，很少有公司像我们有这么多的机遇，所以我们100%是专注在我们的技术上。
“补充一下，我担任赛灵思CEO还只有9个多月的时间，但是对未来充满期待”，Victor Peng最后说道。
“要做就做别人没有做过的，让芯片就像一个空白的磁带，可以任由工程师在上面编程、增加功能。”这是来自于赛灵思创始人Ross Freeman的激进理念，在接下来三十多年发展历程中，我们看到它一直被赛灵思人所保留和传承。
