而FPGA 能解决这几个问题。1984年，赛灵思发明了现场可编程门阵列FPGA，FPGA作为半定制化的ASIC（专用集成电路），顺应了计算机需求更专业的趋势，成为神经网络算法中的主流芯片。对于初创公司而言，FPGA 芯片已经有赛灵思的研发在前，芯片研发已经结束，不必经历一年半到两年的量产周期，把研发的新品结构融入进 FPGA 后就可以直接生产产品，上市时间可能仅需三个月。

另外，较为成熟的芯片可以按需购买，不用一开始就投入 400 多万美金，所以，也没有一次性投入太高的问题。并且FPGA 是可重构的，上一代架构写的程序，还能在新一代架构上运行，能很好的解决定义芯片的问题。

但是，FPGA 还存在两个痛点：在量大的情况下，成本高，量需要达到几十万片，才能实现了盈利；另外，在 FPGA 上实现处理器芯片， 必须考虑它可以不断擦写、可以运行各种各样的芯片的通用性的问题。