5G、云计算、人工智能等技术高速发展，带来了对算力规模、算力能力等需求的快速提升和异构计算的迅速发展，相对于其他芯片类型，FPGA硬件结构可重新配置的独有特性可用来加速其他计算处理单元，在云计算、边缘计算等商业模式下有其特有的优势。可以说，FPGA是时代给予的红利，也可以说FPGA它值得高薪，为什么呢？
1、国内FPGA市场需求旺盛
当前，全球FPGA市场呈双寡头垄断竞争格局，其中赛灵思(被AMD收购)在全球FPGA市场的占有率常年在50%以上，行业马太效应明显，公司在多年的发展中，提前布局的专利保护对后来者形成了强大的护城河保护。目前，FPGA已经从单一的逻辑器件，发展成为内涵丰富的片上系统。和国际巨头相比，国内FPGA厂商还处于起步阶段，产品主要为FPGA器件，营收规模较小，在硬件性能指标上和国际高端FPGA器件相比仍有较大差距(见表1)。随着国内集成电路产业的发展和国际环境的变化，国产器件的接受度在不断提升，国内FPGA厂商在研发和国产化替代方面取得了不小的进步，40nm和55nm的工艺器件已经实现稳定出货。国内主流FPGA厂商包括面向军工航天领域的中电科58所、航天/所、复旦微电子等；民品领域的紫光同创、上海安路、京微齐力、广东高云等。近年来，国产FPGA逐渐向通信、工业控制、智能终端等商用领域渗透，并逐步替代Lattice和一部分小容量的赛灵思/英特尔的市场和客户。2、人才缺口大
从FPGA发展方向看，已不再单纯追求FPGA芯片本身的大容量和高性能，而是更多地面向芯片基础架构、软件工具、应用渗透上的创新，以及上下游产业生态的建设。国内FPGA厂商应利用背靠国内巨大消费市场的优势，与系统集成厂家密切合作，采用个性化的定制设计满足行业需求，持续迭代完善FPGA产品；另外，要加强EDA软件的研发力度，提高软件的可用性和处理能力，通过软件开发过程理解并优化硬件结构，从而进一步提高国产FPGA的竞争力。在这样的发展需求之下，我国对于FPGA相关专业人才的需求量剧增。根据《中国集成电路产业人才白皮书》中的数据显示，我国现有的集成电路人才储备量不足50万，而FPGA相关人才不足5万，相较于美国，我国的FPGA人才储备量不到其1/10，所以，我国很多企业就愿意花费大量资金和精力去培养专业的FPGA专业人才，也愿意给予应届生极高的薪资待遇，经验丰富的FPGA工程师更是年薪百万。3、FPGA开阔的应用前景
首先，FPGA商业应用中占比最大的是通信，常用于大流量数据传输、数字信号处理等场合，位于网络核心位置的交换机以及5G基站，都有FPGA器件的应用。使用时一般采用FPGA或FPGA+DSP组合，FPGA用于逻辑控制，DSP进行浮点运算，在计算量较小的场合，也可以单独使用FPGA完成，混合方案充分利用了硬件的并行性，能够更好地支持高性能多处理的应用需求。其次是人工智能，基于人工神经网络研究的深度学习，是当前人工智能研究的主要方向，深度神经网络、卷积神经网络是深度学习中较为常用的模型。深度神经网络结构分为输入层、隐藏层、输出层3部分，层与层之间是全连接状态，隐藏层层数根据需要而定。由于层与层的全连接，导致其运算量相当庞大，一般由数据中心服务器进行处理，能耗和数据传输的开销制约其在低延迟、成本敏感型行业的应用；另外，当参数过大时，容易在局部产生过度拟合现象，导致整体输出结果误差增大。为了解决上述问题，引入卷积核函数，在视觉识别过程中，通过使用卷积核对图像的各个局部进行互相关，通过池化层降低数据维度，最后输入到全连接层进行训练并输出结果。FPGA流处理和并行运算的架构，同神经网络结构相似。在深度学习推理阶段，运算量大幅降低，和GPU相比，FPGA带有丰富的片上存储资源，可极大减少因访问片外存储而带来的延迟，并且FPGA的主频较低，能耗低于GPU,因此FPGA常作为神经网络加速器使用，其中高密度FPGA面向云侧进行更高的并发处理，中低密度FPGA嵌入式解决方案面向端侧实现推理决断。另外，FPGA的可编程性，可以灵活地修改电路应对人工智能的各个细分领域的不同算法。在自动驾驶领域，FPGA作为硬件加速器能够实现从边缘传感器到域控制器的可扩展性和动态重编程能力；在采用激光雷达解决方案的自动驾驶中，FPGA可以对数字信号进行实时处理，降低系统成本与损耗；在医疗图像处理方面，FPGA加速并行波束形成和实时图像处理，以创建更高质量的图像和基于机器的图像分析。最后是金融交易领域，电子交易系统衡量网络延迟的方式是测量从收到交易信号到处理买/卖订单的时间，也称为“交易延时(Tick-to-TradeTime)”，近年来，国内外资本市场发展迅猛，交易量与日俱增，与交易相关的消息数量呈现激增态势。对于金融交易公司而言，快速精准地获取行情信息并执行交易意味着率先在瞬息万变的市场行情中捕获交易机会赚取利润，计算机化交易模式越来越多地被应用到证券交易行业。FPGA具备灵活性、并行计算和流处理能力，可以通过寄存器级传输(RegisterTransferLevel),将网络层和数据传输层的处理从CPU上的软件卸载到FPGA硬件，通过单芯片化方式消除多个器件的数据传输，以降低系统延迟。此外，FPGA还可以直接处理传输中的数据包，通过硬件化异常值检测和数据过滤等功能实现高速运算。另外，交易算法可以在大容量的FPGA芯片上直接硬件化，难以硬件化的运算采用ARM等嵌入式处理器处理，实现系统级优化，对交易系统进行进一步加速。FPGA前景这么大，又高薪，这么吃香的行业，为什么学的人不多呢？
人们不想学FPGA是我国FPGA相关人才缺失的重要原因，首先因为在集成电路领域中，FPGA的入门门槛相对较高，并且对工程师的要求十分严格，要进入这一条高薪道路的必经之路就是稳扎稳打的学习、做实验，不仅需要极高的动手能力还需要一定的专业理论知识打地基。
其次，因为目前在众多本科院校中对FPGA相关的课程开发还不足，FPGA相关的书籍也不是很全面，导致学生们自爱学校学习的东西都只是星星点点，并不足以支撑其到企业就职的专业门槛。
第三，是很多人接触到了FPFA的相关只是但是却不知道如何深入地进一步展开学习，根据相关资料显示，很多人没有再继续学习FPGA的原因之一是因为其没有固定的学习平台和学习资源，只能在生活中或是学校里了解一点零碎知识。
一方面为了解决社会FPGA相关专业人才紧缺的问题，另一方面帮助更多人踏入高薪门槛，成电少年学为学员们推出了针对FPGA小白的《FPGA入门八节课》、《FPGA入门十工程》等系列课程，针对已有相关基础的《FPGA进阶课程》等，帮助更多人士实现高薪阶梯的跨越。