Arm今日發(fā)布重磅技術(shù)預(yù)測(cè)，勾勒出未來(lái)三年智能計(jì)算的發(fā)展藍(lán)圖，涵蓋芯片創(chuàng)新、AI普及、設(shè)備互聯(lián)等多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域。

模塊化與安全成為核心趨勢(shì)

模塊化芯粒技術(shù)重塑芯片設(shè)計(jì)范式

隨著芯片技術(shù)逼近物理極限，行業(yè)正從單片式芯片向模塊化芯粒架構(gòu)轉(zhuǎn)型。通過將計(jì)算單元、內(nèi)存與I/O拆分為可復(fù)用的構(gòu)建模塊，芯片設(shè)計(jì)人員可靈活搭配不同工藝節(jié)點(diǎn)，降低研發(fā)成本，加快產(chǎn)品落地。這一轉(zhuǎn)變標(biāo)志著芯片設(shè)計(jì)從"追求更大芯片"轉(zhuǎn)向"打造更智能系統(tǒng)"，為多樣化工作負(fù)載提供精準(zhǔn)適配。

先進(jìn)材料與3D集成驅(qū)動(dòng)超越摩爾定律

2026年的芯片創(chuàng)新將更多依賴新型材料應(yīng)用與先進(jìn)封裝技術(shù)，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(jìn)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(jì)算奠定基礎(chǔ)，支持更強(qiáng)大的AI系統(tǒng)和邊緣設(shè)備。

設(shè)計(jì)即安全成為芯片標(biāo)配

隨著AI系統(tǒng)自主性增強(qiáng)并融入關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，芯片的"設(shè)計(jì)即安全"從商業(yè)差異化優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)變?yōu)橥ㄓ靡?。Arm內(nèi)存標(biāo)記擴(kuò)展(MTE)、硬件可信根和機(jī)密計(jì)算安全飛地等技術(shù)將成為芯片標(biāo)配，多重安全防護(hù)措施確保高價(jià)值數(shù)字資產(chǎn)的安全。

專用加速技術(shù)與系統(tǒng)級(jí)協(xié)同設(shè)計(jì)定義AI計(jì)算未來(lái)

特定領(lǐng)域加速技術(shù)興起，行業(yè)正朝著系統(tǒng)級(jí)協(xié)同設(shè)計(jì)的定制化芯片方向演進(jìn)。頭部云服務(wù)提供商如亞馬遜云科技、Google Cloud和Microsoft Azure等引領(lǐng)這一轉(zhuǎn)變，通過緊密集成的平臺(tái)實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展、高效且開發(fā)者可訪問的AI。這一趨勢(shì)將推動(dòng)融合型AI數(shù)據(jù)中心加速落地，降低AI運(yùn)行能耗及成本。

AI無(wú)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(cè)

盡管云端仍是大模型運(yùn)行核心，但AI推理任務(wù)將持續(xù)向終端設(shè)備遷移。2026年，邊緣AI將從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析能力升級(jí)為實(shí)時(shí)推理、動(dòng)態(tài)適配能力，承載更復(fù)雜模型運(yùn)行。本地推理與端側(cè)學(xué)習(xí)成為標(biāo)準(zhǔn)配置，降低延遲、節(jié)約成本、減少云端依賴，將邊緣設(shè)備重塑為具備自主運(yùn)行能力的計(jì)算節(jié)點(diǎn)。

云端、邊緣與物理AI加速融合

圍繞"云端與邊緣孰優(yōu)"的爭(zhēng)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(shù)層級(jí)優(yōu)勢(shì)設(shè)計(jì)AI任務(wù)和工作分配方案，云端承擔(dān)大規(guī)模模型訓(xùn)練與優(yōu)化，邊緣側(cè)實(shí)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(dòng)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(gòu)建和驗(yàn)證物理AI系統(tǒng)的關(guān)鍵工具，通過視頻生成、擴(kuò)散-Transformer混合模型以及高保真模擬技術(shù)，開發(fā)者可在虛擬環(huán)境中完成物理AI系統(tǒng)的訓(xùn)練、壓力測(cè)試與迭代優(yōu)化，降低研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，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(jìn)化為自主智能體，多智能體編排技術(shù)在機(jī)器人、汽車及物流領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，消費(fèi)電子設(shè)備原生集成智能體AI功能。工廠自動(dòng)化領(lǐng)域向"監(jiān)督式AI"演進(jìn)，系統(tǒng)可自主監(jiān)控生產(chǎn)流程、檢測(cè)異常工況、預(yù)測(cè)產(chǎn)能瓶頸并啟動(dòng)糾偏措施。

情境感知AI賦能下一代用戶體驗(yàn)

端側(cè)AI的真正突破點(diǎn)在于情境感知能力，讓終端設(shè)備理解環(huán)境、用戶意圖及本地?cái)?shù)據(jù)，解鎖全新用戶體驗(yàn)維度。情境感知AI系統(tǒng)能預(yù)判用戶需求，提供精準(zhǔn)個(gè)性化體驗(yàn)，同時(shí)滿足隱私保護(hù)、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(shí)代

盡管大語(yǔ)言模型在云端仍重要，但"單一巨型模型"時(shí)代將落幕，輕量化專用模型興起。這些模型針對(duì)特定領(lǐng)域深度優(yōu)化，適配邊緣側(cè)運(yùn)行需求，為中小企業(yè)帶來(lái)機(jī)遇，無(wú)需搭建專屬"大型AI"堆棧即可探索模型部署策略。

小語(yǔ)言模型更強(qiáng)大，企業(yè)應(yīng)用門檻降低

得益于模型壓縮、蒸餾及架構(gòu)設(shè)計(jì)突破，復(fù)雜推理模型轉(zhuǎn)化為小語(yǔ)言模型(SLM)，降低參數(shù)規(guī)模的同時(shí)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(cè)部署、微調(diào)成本更低，適配功率受限應(yīng)用環(huán)境。

物理AI規(guī)?；涞兀?qū)動(dòng)全行業(yè)生產(chǎn)力躍升

下一個(gè)價(jià)值數(shù)萬(wàn)億美元的AI平臺(tái)將屬于物理智能領(lǐng)域，智能能力植入新一代自主設(shè)備與機(jī)器人。多模態(tài)模型、高效訓(xùn)練與推理管線技術(shù)突破推動(dòng)物理AI系統(tǒng)規(guī)?；渴穑厮茚t(yī)療健康、制造、交通運(yùn)輸、采礦等行業(yè)，提升生產(chǎn)效率，在安全風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境中穩(wěn)定運(yùn)行。

技術(shù)市場(chǎng)與設(shè)備：全場(chǎng)景智能互聯(lián)加速到來(lái)

混合云技術(shù)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(jì)算階段，具備工作負(fù)載調(diào)度自主化、互操作標(biāo)準(zhǔn)化、調(diào)度策略能效化、分布式AI協(xié)同等特征。開放標(biāo)準(zhǔn)與高能效計(jì)算平臺(tái)支撐AI模型、數(shù)據(jù)管線及應(yīng)用程序在多云平臺(tái)、數(shù)據(jù)中心與邊緣環(huán)境無(wú)縫運(yùn)行。

AI重塑汽車行業(yè)格局，從芯片到工廠全面滲透

AI增強(qiáng)型汽車功能成為標(biāo)配，AI技術(shù)深度滲透汽車供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)，推動(dòng)先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)和車載信息娛樂系統(tǒng)(IVI)升級(jí)。汽車制造業(yè)向更智能、自動(dòng)化方向轉(zhuǎn)型，工業(yè)機(jī)器人、數(shù)字孿生與互聯(lián)系統(tǒng)廣泛應(yīng)用。

端側(cè)AI成標(biāo)配，智能手機(jī)更智能

2026年智能手機(jī)繼續(xù)深度依賴AI功能，相機(jī)圖像識(shí)別、實(shí)時(shí)翻譯、智能助手等功能完全實(shí)現(xiàn)端側(cè)處理。Arm Mali GPU新增專用神經(jīng)加速器，最新旗艦智能手機(jī)搭載神經(jīng)GPU流水線，支持更高幀率4K游戲、實(shí)時(shí)視覺計(jì)算及智能端側(cè)AI助手功能，無(wú)需依賴云端連接。

邊緣設(shè)備算力邊界消融，端側(cè)智能新時(shí)代來(lái)臨

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

AI個(gè)人智能網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)全設(shè)備互聯(lián)

AI體驗(yàn)突破單一設(shè)備限制，形成"個(gè)人智能網(wǎng)絡(luò)"，智能隨用戶數(shù)字生活無(wú)縫流轉(zhuǎn)。所有邊緣設(shè)備原生支持AI工作負(fù)載運(yùn)行，實(shí)時(shí)共享情境信息與學(xué)習(xí)成果，提供無(wú)縫且高度個(gè)性化體驗(yàn)。

AR與VR可穿戴設(shè)備加速滲透企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景

AR與VR可穿戴設(shè)備在物流、運(yùn)維、醫(yī)療和零售等工作場(chǎng)景廣泛應(yīng)用，輕量化設(shè)計(jì)和電池續(xù)航能力進(jìn)步解放雙手計(jì)算模式。場(chǎng)景化可穿戴設(shè)備通過提供貼合業(yè)務(wù)場(chǎng)景的實(shí)時(shí)信息，提升生產(chǎn)效率與操作安全性。

智能決策基礎(chǔ)設(shè)施，重塑物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展格局

物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)化為"智能物聯(lián)網(wǎng)"，邊緣物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備具備"智能決策"能力，自主完成數(shù)據(jù)解讀、趨勢(shì)預(yù)測(cè)與行動(dòng)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(dòng)態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施，推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入自主化、高能效創(chuàng)新新階段。

可穿戴醫(yī)療保健設(shè)備邁向臨床級(jí)

下一代可穿戴醫(yī)療保健設(shè)備從健身伴侶升級(jí)為醫(yī)用級(jí)診斷工具，搭載AI模型實(shí)時(shí)分析生物特征數(shù)據(jù)。遠(yuǎn)程患者監(jiān)護(hù)(RPM)生態(tài)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)患者持續(xù)監(jiān)護(hù)、疾病早期篩查及個(gè)性化治療方案制定。

總結(jié)：高效每瓦智能引領(lǐng)未來(lái)

Arm的2026年技術(shù)預(yù)測(cè)圍繞"實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景的高效每瓦智能"主題展開，涵蓋芯片創(chuàng)新、AI普及、設(shè)備互聯(lián)等多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域。隨著全球邁入智能計(jì)算新時(shí)代，Arm將作為核心計(jì)算平臺(tái)，賦能下一代高效、智能、可擴(kuò)展且安全的技術(shù)創(chuàng)新，與產(chǎn)業(yè)共創(chuàng)未來(lái)技術(shù)新突破。