FPGA工程师的未来之问：AI挑战下的生存之道
最近好几个朋友私信我，语气里多少带点焦虑： “哥们，现在AI都能自动写Verilog了，我看它写的代码还挺规范，咱这饭碗还能端多久？” 说实话，这种问题我也问过自己。特别是看到那些AI自动生成RTL、自动做时序优化的demo，说不慌是假的。 但慌完以后，我翻了翻手头正在调的一块板子，又觉得这事儿没那么简单。我们先摆事实。目前那些所谓的AI FPGA Agent，确实能干一些活了： · 写个简单的状态机、流水线，甚至能根据一句“做一个AXI接口的DMA控制器”生成模板代码。 · 跑仿真的时候，帮你看一眼报错
AI浪潮下，边缘计算如何撬动千亿市场？
AI浪潮下，边缘计算如何撬动千亿市场？ 在人工智能飞速发展的今天，「边缘计算」（Edge Computing）正迅速崛起为科技行业的焦点。通俗地讲，边缘计算就是将原本需要上传至远程云端处理的信息，保留在靠近用户或终端设备的"边缘侧"直接完成运算。 如果将云端比作"远在总部的专家团队"，那么边缘计算就像是"分布在现场的小型作战单元"。 人工智能时代的来临，为边缘计算创造了广阔的发展空间，同时也带来了不少棘手的问题。 广阔的发展空间 （机遇在哪里？） 1. "速度决定一切"：毫秒级实时响应 自动驾驶车辆、远程
读论文就能造芯片？Design Conductor 2.0 80小时完成设计
洞察前沿，服务自身芯片从设计到量产，通常耗资四亿美元，耗时三年。如今有个 AI 系统，仅凭阅读一篇论文，便在八十小时内完成了芯片设计——甚至连物理布局都已搞定。这并非科幻故事。这是 Google DeepMind 三月底推出的 TurboQuant 算法，五天前刚被 Verkor 团队利用 AI 转化为了硬件实体。2025 年 12 月，该团队推出了初代 Design Conductor——在十二小时内构建了一个五阶 RISC-V CPU。但那时它更像一支高级施工队：你给精确图纸，它照单全收。真正的