Arm今日發(fā)布重磅技術預測，勾勒出未來三年智能計算的發(fā)展藍圖，涵蓋芯片創(chuàng)新、AI普及、設備互聯(lián)等多個關鍵領域。

模塊化與安全成為核心趨勢

模塊化芯粒技術重塑芯片設計范式

隨著芯片技術逼近物理極限，行業(yè)正從單片式芯片向模塊化芯粒架構轉型。通過將計算單元、內(nèi)存與I/O拆分為可復用的構建模塊，芯片設計人員可靈活搭配不同工藝節(jié)點，降低研發(fā)成本，加快產(chǎn)品落地。這一轉變標志著芯片設計從"追求更大芯片"轉向"打造更智能系統(tǒng)"，為多樣化工作負載提供精準適配。

先進材料與3D集成驅(qū)動超越摩爾定律

2026年的芯片創(chuàng)新將更多依賴新型材料應用與先進封裝技術，如3D堆疊和芯粒集成，而非單純縮小晶體管尺寸。這種"超越摩爾定律"的演進路徑，通過功能分層集成、優(yōu)化散熱效率以及提升每瓦算力，為高性能、高能效計算奠定基礎，支持更強大的AI系統(tǒng)和邊緣設備。

設計即安全成為芯片標配

隨著AI系統(tǒng)自主性增強并融入關鍵基礎設施，芯片的"設計即安全"從商業(yè)差異化優(yōu)勢轉變?yōu)橥ㄓ靡?。Arm內(nèi)存標記擴展(MTE)、硬件可信根和機密計算安全飛地等技術將成為芯片標配，多重安全防護措施確保高價值數(shù)字資產(chǎn)的安全。

專用加速技術與系統(tǒng)級協(xié)同設計定義AI計算未來

特定領域加速技術興起，行業(yè)正朝著系統(tǒng)級協(xié)同設計的定制化芯片方向演進。頭部云服務提供商如亞馬遜云科技、Google Cloud和Microsoft Azure等引領這一轉變，通過緊密集成的平臺實現(xiàn)可擴展、高效且開發(fā)者可訪問的AI。這一趨勢將推動融合型AI數(shù)據(jù)中心加速落地，降低AI運行能耗及成本。

AI無處不在：云端、邊緣與物理終端深度融合

分布式AI將智能延伸至邊緣側

盡管云端仍是大模型運行核心，但AI推理任務將持續(xù)向終端設備遷移。2026年，邊緣AI將從基礎數(shù)據(jù)分析能力升級為實時推理、動態(tài)適配能力，承載更復雜模型運行。本地推理與端側學習成為標準配置，降低延遲、節(jié)約成本、減少云端依賴，將邊緣設備重塑為具備自主運行能力的計算節(jié)點。

云端、邊緣與物理AI加速融合

圍繞"云端與邊緣孰優(yōu)"的爭論將平息，AI系統(tǒng)形成以協(xié)同智能為核心的一體化協(xié)作體系。企業(yè)根據(jù)各技術層級優(yōu)勢設計AI任務和工作分配方案，云端承擔大規(guī)模模型訓練與優(yōu)化，邊緣側實現(xiàn)低延遲感知與短周期決策，物理系統(tǒng)完成決策落地執(zhí)行，推動分布式AI模式發(fā)展。

世界模型重塑物理AI開發(fā)

世界模型將成為構建和驗證物理AI系統(tǒng)的關鍵工具，通過視頻生成、擴散-Transformer混合模型以及高保真模擬技術，開發(fā)者可在虛擬環(huán)境中完成物理AI系統(tǒng)的訓練、壓力測試與迭代優(yōu)化，降低研發(fā)風險，縮短開發(fā)周期。

智能體與自主AI在物理及邊緣環(huán)境崛起

AI將從輔助工具進化為自主智能體，多智能體編排技術在機器人、汽車及物流領域廣泛應用，消費電子設備原生集成智能體AI功能。工廠自動化領域向"監(jiān)督式AI"演進，系統(tǒng)可自主監(jiān)控生產(chǎn)流程、檢測異常工況、預測產(chǎn)能瓶頸并啟動糾偏措施。

情境感知AI賦能下一代用戶體驗

端側AI的真正突破點在于情境感知能力，讓終端設備理解環(huán)境、用戶意圖及本地數(shù)據(jù)，解鎖全新用戶體驗維度。情境感知AI系統(tǒng)能預判用戶需求，提供精準個性化體驗，同時滿足隱私保護、低延遲及高能效需求。

專用模型百花齊放，告別單一大型模型時代

盡管大語言模型在云端仍重要，但"單一巨型模型"時代將落幕，輕量化專用模型興起。這些模型針對特定領域深度優(yōu)化，適配邊緣側運行需求，為中小企業(yè)帶來機遇，無需搭建專屬"大型AI"堆棧即可探索模型部署策略。

小語言模型更強大，企業(yè)應用門檻降低

得益于模型壓縮、蒸餾及架構設計突破，復雜推理模型轉化為小語言模型(SLM)，降低參數(shù)規(guī)模的同時保持接近前沿水平的推理性能。輕量化模型更易于在邊緣側部署、微調(diào)成本更低，適配功率受限應用環(huán)境。

物理AI規(guī)?；涞?，驅(qū)動全行業(yè)生產(chǎn)力躍升

下一個價值數(shù)萬億美元的AI平臺將屬于物理智能領域，智能能力植入新一代自主設備與機器人。多模態(tài)模型、高效訓練與推理管線技術突破推動物理AI系統(tǒng)規(guī)?；渴穑厮茚t(yī)療健康、制造、交通運輸、采礦等行業(yè)，提升生產(chǎn)效率，在安全風險環(huán)境中穩(wěn)定運行。

技術市場與設備：全場景智能互聯(lián)加速到來

混合云技術走向成熟，開啟多云智能新階段

2026年，企業(yè)云策略邁向智能化混合云計算階段，具備工作負載調(diào)度自主化、互操作標準化、調(diào)度策略能效化、分布式AI協(xié)同等特征。開放標準與高能效計算平臺支撐AI模型、數(shù)據(jù)管線及應用程序在多云平臺、數(shù)據(jù)中心與邊緣環(huán)境無縫運行。

AI重塑汽車行業(yè)格局，從芯片到工廠全面滲透

AI增強型汽車功能成為標配，AI技術深度滲透汽車供應鏈各環(huán)節(jié)，推動先進駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)和車載信息娛樂系統(tǒng)(IVI)升級。汽車制造業(yè)向更智能、自動化方向轉型，工業(yè)機器人、數(shù)字孿生與互聯(lián)系統(tǒng)廣泛應用。

端側AI成標配，智能手機更智能

2026年智能手機繼續(xù)深度依賴AI功能，相機圖像識別、實時翻譯、智能助手等功能完全實現(xiàn)端側處理。Arm Mali GPU新增專用神經(jīng)加速器，最新旗艦智能手機搭載神經(jīng)GPU流水線，支持更高幀率4K游戲、實時視覺計算及智能端側AI助手功能，無需依賴云端連接。

邊緣設備算力邊界消融，端側智能新時代來臨

PC、移動設備、物聯(lián)網(wǎng)與邊緣AI之間壁壘逐漸消融，邁向打破設備邊界的端側智能新時代?？绮僮飨到y(tǒng)兼容性與應用可移植性技術突破推動軟件"一次開發(fā)，全域部署"，覆蓋各類設備。

AI個人智能網(wǎng)絡，實現(xiàn)全設備互聯(lián)

AI體驗突破單一設備限制，形成"個人智能網(wǎng)絡"，智能隨用戶數(shù)字生活無縫流轉。所有邊緣設備原生支持AI工作負載運行，實時共享情境信息與學習成果，提供無縫且高度個性化體驗。

AR與VR可穿戴設備加速滲透企業(yè)應用場景

AR與VR可穿戴設備在物流、運維、醫(yī)療和零售等工作場景廣泛應用，輕量化設計和電池續(xù)航能力進步解放雙手計算模式。場景化可穿戴設備通過提供貼合業(yè)務場景的實時信息，提升生產(chǎn)效率與操作安全性。

智能決策基礎設施，重塑物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展格局

物聯(lián)網(wǎng)進化為"智能物聯(lián)網(wǎng)"，邊緣物聯(lián)網(wǎng)設備具備"智能決策"能力，自主完成數(shù)據(jù)解讀、趨勢預測與行動執(zhí)行。這一變革將物聯(lián)網(wǎng)重新定義為具備上下文感知決策能力的動態(tài)基礎設施，推動物聯(lián)網(wǎng)進入自主化、高能效創(chuàng)新新階段。

可穿戴醫(yī)療保健設備邁向臨床級

下一代可穿戴醫(yī)療保健設備從健身伴侶升級為醫(yī)用級診斷工具，搭載AI模型實時分析生物特征數(shù)據(jù)。遠程患者監(jiān)護(RPM)生態(tài)系統(tǒng)實現(xiàn)患者持續(xù)監(jiān)護、疾病早期篩查及個性化治療方案制定。

總結：高效每瓦智能引領未來

Arm的2026年技術預測圍繞"實現(xiàn)全場景的高效每瓦智能"主題展開，涵蓋芯片創(chuàng)新、AI普及、設備互聯(lián)等多個關鍵領域。隨著全球邁入智能計算新時代，Arm將作為核心計算平臺，賦能下一代高效、智能、可擴展且安全的技術創(chuàng)新，與產(chǎn)業(yè)共創(chuàng)未來技術新突破。