FPGA萌新上路别光看哪个领域热，还得看你自己背景和兴趣。
GPU公司招FPGA工程师，主要是做前端架构验证和性能评估，需要图形学或并行计算基础。AI推理芯片公司需求最大，但很多岗位其实是FPGA验证，重点在系统级验证和软硬协同，UVM和脚本能力要强。通信基带（5G/6G）对算法FPGA实现要求高，数学和信号处理得好。存储控制则偏协议和可靠性。
增长快慢不好说，AI可能波动大，通信和存储更平稳。建议你打开招聘网站，搜这几个方向的关键词，看看职位数量和技能要求，再对比自己的技能树。不管选哪个，把高速接口（PCIe/DDR）、验证方法学和脚本语言（Python/Tcl）练好，都是加分项。
我主要做存储控制器FPGA验证，说说这个领域吧。需求确实不如AI火爆，但一直很稳定，尤其是企业级和数据中心SSD主控芯片公司。技能方面，除了常规的Verilog/UVM，必须深入理解NVMe协议（命令队列、中断、多路径）、NAND闪存特性（读写擦时序、坏块管理）、以及LDPC等纠错算法。FPGA在这里主要做原型验证和性能建模，有时也做算法硬件加速。
这个领域门槛高，因为存储协议和闪存物理特性知识比较专，但一旦深入，替代性不强。未来几年，随着PCIe 5.0/6.0和CXL普及，高速接口设计和验证人才会更抢手。如果你喜欢钻研底层协议和可靠性设计，可以考虑这个方向。
从我们团队最近招聘的情况看，AI推理芯片和高速通信（特别是SerDes和DDR相关）的FPGA人才需求最猛。AI公司招FPGA验证多，是因为芯片流片前需要用FPGA做大规模系统级验证和软件协同开发，要求你懂AI架构（比如Tensor Core数据流）、高速接口（PCIe/CXL）和验证方法学（UVM）。通信基带那边，5G/6G的物理层算法FPGA原型验证一直缺人，要熟悉数字信号处理、无线协议和低功耗设计。存储控制器领域相对窄一些，但企业级SSD主控对FPGA原型和验证也有稳定需求，重点在NVMe协议、NAND闪存特性和纠错编码。
短期看，AI相关需求最大，因为公司多、融资热。但通信和存储更看重经验积累，职业生命周期可能更长。建议你先选一个自己感兴趣的方向，把对应的协议和架构知识补上，再结合项目实践。
我就在一家做存储控制器的公司做FPGA原型，可以分享一下这个领域的情况。需求确实很旺盛，但和AI芯片的“疯狂”招人不太一样，我们更看重扎实的工程能力和对存储协议、闪存特性的深度理解。FPGA在这里主要是两个作用：一是作为主控芯片流片前的功能性能验证平台；二是直接用于开发企业级SSD的FPGA加速方案（比如 computational storage）。技能上，除了常规的RTL设计验证，必须精通NVMe协议、PCIe， 以及Flash通道管理、LDPC编解码等算法硬件实现。这个领域增长稳定，因为数据存储的需求永远在涨，而且技术迭代（比如PLC NAND， CXL-attached memory）会持续带来新挑战。
对比一下，AI推理和GPU领域对FPGA的需求更偏向“系统级”和“软件导向”，因为要跑庞大的软件栈。而通信基带则对低功耗、实时性、DSP流水线优化要求到极致。
所以，选择哪个领域，看你兴趣和基础。如果你喜欢钻研底层协议、硬件算法和极高的可靠性，存储控制器很棒。如果你更想接触最前沿的架构、和软件生态紧密互动，AI和GPU是更好的选择。不管选哪个，把基础打牢（时序分析、调试能力、脚本语言），再针对目标领域深入一两个协议或架构知识点，竞争力都不会差。
从我的观察来看，2024年FPGA人才需求最旺的，毫无疑问是AI推理芯片领域。几乎所有做AI芯片的公司，无论是初创还是大厂，都在疯狂招FPGA验证和原型工程师。核心原因在于，AI芯片设计复杂，流片成本极高，必须依赖FPGA进行大规模、系统级的软硬件协同验证和早期软件生态开发。这个领域的技能要求很综合：不仅要懂FPGA开发（VHDL/Verilog，高速接口），还要懂计算机体系结构（比如多核、NoC），最好还能懂点AI框架和算法。未来几年，随着大模型推理需求爆炸，这个领域的需求只会更旺。
相比之下，GPU公司对FPGA的需求也很大，但更集中在性能建模、功能验证和驱动/固件早期开发平台。存储控制器（SSD主控）领域，FPGA主要用于原型验证和算法（如LDPC纠错、FTL）的硬件加速验证，需求稳定但总量可能没AI那么大。通信基带（5G/6G）则对FPGA的实时处理、DSP实现能力要求极高，但行业壁垒高，公司相对集中。
给你的建议是：如果你已经在做FPGA验证，想切入最热的领域，优先强化AI芯片相关的系统验证技能，比如学习UVM，但更要关注芯片整体架构和高速接口（如PCIe， CXL）。同时，了解一下AI推理的基本流程和痛点，这样和架构师、算法工程师沟通会更顺畅。
简单粗暴版：
需求旺盛度排序：AI推理 > 通信基带 ≈ GPU > 存储控制。
AI推理：各种初创和巨头都在做芯片，FPGA验证和原型设计岗位极多。技能要会UVM、C模型集成、有时要懂TensorFlow/PyTorch。
通信基带：5G后期和6G前期，FPGA用于算法验证和原型，需要DSP、Matlab/Simulink、熟悉3GPP协议。
GPU：需求稳定但门槛高，要懂图形学基础、高速SerDes、缓存一致性。
存储控制：相对小众，但要求深入，得掌握NVMe、Flash特性、低功耗设计。
未来几年增长，AI肯定还是主线，但竞争也激烈。通信基带随着6G展开可能有一波机会。建议多看看各大公司实际招聘JD，缺啥补啥。
我就在一家做SSD主控的芯片公司，说说我的观察。
我们公司招FPGA工程师主要做两件事：一是用FPGA搭建SSD主控的原型，在流片前跑真实负载和性能测试；二是做FPGA版本的存储加速卡，直接卖给客户。所以除了常规的RTL设计能力，必须懂PCIe/NVMe协议，还有NAND闪存的特性（比如纠错、磨损均衡）。
AI芯片公司确实招很多FPGA验证，但要求也不低，往往需要懂点AI架构和算法。
通信基带那边，我前同事跳槽去了，说现在搞5G-A和6G预研，FPGA用量挺大，特别是做波束成形和射频处理，要求DSP功底扎实。
哪个领域增长快？短期看AI，长期通信可能有机会。但建议别光追热点，还得看自己兴趣和积累。存储领域虽然不如AI火爆，但技术壁垒高，岗位反而更稳定。
从招聘网站和行业交流来看，2024年FPGA人才需求最旺盛的无疑是AI推理芯片领域，尤其是大模型推理和边缘AI。很多AI芯片公司都在用FPGA做原型验证和硬件仿真，所以验证岗位需求巨大。
GPU公司对FPGA的需求也比较稳定，主要是用于前期架构探索和功能验证，需要你懂图形流水线、高速互联和缓存一致性协议。
存储控制器（SSD主控）领域，FPGA常用于原型设计和性能建模，需要精通NVMe协议、NAND闪存特性和低延迟设计。这个领域比较垂直，但需求一直存在。
通信基带（5G/6G）的FPGA需求在复苏，特别是卫星通信和Open RAN方向，需要懂数字信号处理、无线协议和高速接口。
增长潜力方面，个人更看好AI推理和通信基带。AI是长期赛道，而6G研发已经启动，会带动一波需求。建议你可以根据现有基础，选择一个领域深入，比如强化SystemVerilog/UVM验证技能，再补充领域特定协议知识。
这几个方向人才需求量都比较大。
【上海芯片巨头狂飙2000亿，研发人员年薪近100万！】2月9日，内存互连芯片巨头澜起科技登陆港交所，当日收盘市值接近2000亿港元。这个是做内存芯片的，薪资相当不错。
