有消息称，英特尔收购了一家小型的芯片厂商eASIC，其中很多细节没有透露，不过这也让我们看到，英特尔在大力的布局可编程芯片，英特尔就斥资167亿美元，收购了可编程芯片系统公司Altera，这也成为英特尔历史上金额最大的收购，既然下了如此大的血本，自然是要将其发展成为自己的主营业务，而且看好了可编程芯片系统的发展前景，从目前来看，英特尔这次似乎押对了宝。
这里我们就有必要解释一下，什么是可编程芯片系统，与英特尔现在的处理器有什么不同呢？其实可是大不相同，我们就拿英特尔的处理器CPU来说，它是一种通用型的处理器，不管你是用VB、C、JAVA还是什么乱七八糟的语言编写的程序，它都能看的懂，都能将指令执行下去，所以才叫做通用，而可编程的芯片系统就不同了，它不是通用的，而是专门针对某一种应用而定制的芯片，只能处理特定的任务。
熟悉电脑的朋友这时候肯定会有一个疑问了，那显卡中的GPU算什么呢？是算通用型的还是属于专门定制的呢？可以说GPU是一种介于CPU与可编程芯片之间的产品，因为首先GPU并不具有可编程的特性，但是GPU的大数据并行处理特性，又与可编程芯片的效果相同，那么问题来了，英特尔为什么要发展可编程芯片，可编程芯片又有什么优势呢？
我们知道，现在不管是电脑领域的处理器还是手机领域，都在大力发展生产工艺，从早期的几百纳米发展到现在的10纳米，但是随着生产工艺的不断提升，已经在逐渐接近原子的大小了，所以工艺的提升已经快走到尽头，以前我们可以从180纳米工艺直接提升到90纳米，一下子就可以提升90纳米，但是想从10纳米提升到5纳米，那难度要高的多，而且提升后带来的效能也要比以往小的多，所以通过工艺提升来提高性能，这条路是越走越窄了。
所以英特尔要做的，就是把通用型处理器与可编程芯片结合一起，而且英特尔已经在这么做了，英特尔的至强处理器通过该技术，已经将每瓦性能提高了70%，去年阿里云也与英特尔开展了基于云的现场可编程门阵列展开了合作，可以说英特尔已经在这种通用与定制芯片相结合的领域迈开了脚步，而且初具成效。
未来这种可编程芯片的市场后越来越多，就拿人工智能来说，之前谷歌的阿尔法狗之所以这么牛，就是因为阿尔法狗是基于谷歌自己研发的可编程深度学习芯片，这种芯片可以将算法的效率更好的发挥，记得当时阿尔法狗一晚上可以自己与自己下100万盘棋，这就是可编程芯片的并行计算能力。