具有讽刺意味的是，一度将成为适合所有场合的通用技术，现在却成了实现最具体的定制应用的使能技术。

可编程逻辑曾经有望成为一种通用技术，但它始终摆脱不了编程电路带来的成本开销。

对可编程逻辑器件进行编程，就可以满足半导体行业任何应用，它一直是定制开发的工具。

现在，随着摩尔定律的放缓，提高能效成本效益的唯一途径就是定制和专业化。什么技术比可编程逻辑更加出色，成为可根据任何应用进行定制的基础技术呢？

以前，是靠摩尔定律推动着成本效益的提升，现在，推动力则来自于进行有效数据加速的新型架构。更具体地说，要想得到最佳的计算性能，必须仰仗针对特定应用和数据集合的体系架构。

因此，可编程逻辑的定制能力使其在当下显得特别重要。据说，英特尔斥巨资167亿美元收购Altera时，就是基于这样的判断。

另一方面，很多公司却正在打造基于创新架构、可以更快地执行计算功能的芯片，比如谷歌的TPU、赛灵思的ACAP、英伟达、三星、ThinkForce、ThinCI、REXComputing、Graphcore、Cambricon、Cerebras、SpiNNaker和地平线等。

人们心中最理想的芯片，其速度可以比肩GPU，效率不输ASIC，同时又具备CPU的适用性和FPGA的可定制性。

这样一种芯片将改变半导体工业的成本模式，在定量生产可编程部件时最具效益。

在Achronix和FlexLogix之类融合了新架构和嵌入式FPGA的芯片中，可能会出现这种理想器件。

又或者，对晶体管架构、新材料和新工艺的研究取得了进展，新的制造技术不断发展，使得标准化IC而非定制芯片再次成为半导体行业的性能驱动因素。

这就是半导体产品沿着“定制”和“标准”交替发展的牧村浪潮。

现在，业界浪潮看起来正处于“定制”阶段。