全球計(jì)算技術(shù)的格局正在發(fā)生深刻變革——計(jì)算模式正從集中式云架構(gòu)，向覆蓋各類設(shè)備、終端及系統(tǒng)的分布式智能架構(gòu)演進(jìn)。2026 年將邁入智能計(jì)算新紀(jì)元，屆時，計(jì)算將具備更高的模塊化特性和能效表現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)云端、物理終端及邊緣人工智能 (AI) 環(huán)境的無縫互聯(lián)。

基于這一趨勢，Arm 發(fā)布了 20 項(xiàng)技術(shù)預(yù)測，這些技術(shù)將引領(lǐng) 2026 年的下一波創(chuàng)新浪潮。

芯片創(chuàng)新

1. 模塊化芯粒技術(shù)將重新定義芯片設(shè)計(jì)

隨著行業(yè)持續(xù)突破芯片技術(shù)的極限，從單片式芯片向模塊化芯粒架構(gòu)的轉(zhuǎn)型將全面加速。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)，在降低研發(fā)成本同時，加快產(chǎn)品規(guī)模化落地。行業(yè)對模塊化的關(guān)注度日益提升，標(biāo)志著芯片設(shè)計(jì)正從“追求更大芯片”轉(zhuǎn)向“打造更智能系統(tǒng)”，使芯片研發(fā)團(tuán)隊(duì)能夠自由組合各類工藝節(jié)點(diǎn)，針對多樣化的工作負(fù)載快速定制系統(tǒng)級芯片 (SoC)。這一趨勢將進(jìn)一步推動可定制芯粒的崛起——這類高度可配置的模塊，能深度集成通用計(jì)算單元、特定領(lǐng)域加速器、內(nèi)存塊或?qū)Ｓ?AI 引擎——將助力芯片團(tuán)隊(duì)無需從零起步即可打造差異化產(chǎn)品，從而大幅縮短設(shè)計(jì)周期，降低創(chuàng)新門檻。同時，行業(yè)級標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程也將持續(xù)推進(jìn)，新興的開放標(biāo)準(zhǔn)將確保不同廠商的芯粒產(chǎn)品能夠?qū)崿F(xiàn)可靠、安全的集成。這不僅能降低系統(tǒng)集成風(fēng)險，拓寬供應(yīng)鏈選擇范圍，更將催生一個以可互操作組件為核心的生態(tài)體系，取代以往高度耦合的單一廠商系統(tǒng)模式。

2. 依托先進(jìn)材料和 3D 集成實(shí)現(xiàn)更智能的擴(kuò)展

2026 年的芯片創(chuàng)新將更多來自新型材料應(yīng)用與先進(jìn)封裝技術(shù)，如 3D 堆疊和芯粒集成等，而非來自晶體管尺寸的進(jìn)一步縮小。這種路徑有助于在高性能芯片中實(shí)現(xiàn)更高的集成密度與能效表現(xiàn)。這種“超越摩爾定律”的演進(jìn)強(qiáng)調(diào)垂直創(chuàng)新，通過功能分層集成、優(yōu)化散熱效率以及提升每瓦算力來實(shí)現(xiàn)突破，而非單純的橫向尺寸縮放。該技術(shù)路徑不僅將成為支持高性能、高能效計(jì)算持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵支撐，更將為更強(qiáng)大的 AI 系統(tǒng)、更高密度的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施，以及更智能的邊緣設(shè)備奠定基礎(chǔ)。

3. 設(shè)計(jì)即安全的芯片成為硬性要求

隨著 AI 系統(tǒng)自主性不斷增強(qiáng)，并日益深度融入關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，芯片的“設(shè)計(jì)即安全”將從一項(xiàng)商業(yè)差異化優(yōu)勢，轉(zhuǎn)變?yōu)橥ㄓ靡?。?dāng)前，攻擊者已開始探測 AI 系統(tǒng)的可利用漏洞，并將硬件本身作為攻擊目標(biāo)。面對日益嚴(yán)峻的威脅，芯片內(nèi)置的硬件級信任機(jī)制變得至關(guān)重要。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)，將成為芯片的標(biāo)配功能，而非可選附加組件。此外，個人與企業(yè)正將越來越多的高價值數(shù)字資產(chǎn)存儲在 AI 系統(tǒng)中，包括專有數(shù)據(jù)集、業(yè)務(wù)邏輯、用戶憑證、個人歷史數(shù)據(jù)及財(cái)務(wù)信息等，這就要求芯片層面部署多重安全防護(hù)措施，包括加密強(qiáng)制隔離、內(nèi)存完整性及運(yùn)行時驗(yàn)證等多層安全機(jī)制。

4. 專用加速技術(shù)與系統(tǒng)級協(xié)同設(shè)計(jì)定義 AI 計(jì)算的未來，推動融合型 AI 數(shù)據(jù)中心興起

特定領(lǐng)域加速技術(shù)的興起，正在重新定義芯片性能，但這一變革并非通過簡單區(qū)分通用計(jì)算與加速器來實(shí)現(xiàn)。相反，行業(yè)正朝著系統(tǒng)級協(xié)同設(shè)計(jì)的定制化芯片方向演進(jìn)，這類芯片將從系統(tǒng)層面與軟件棧協(xié)同設(shè)計(jì)，并針對特定 AI 框架、數(shù)據(jù)類型及工作負(fù)載完成深度優(yōu)化。亞馬遜云科技 (Graviton)、Google Cloud (Axion) 和 Microsoft Azure (Cobalt) 等頭部云服務(wù)提供商正在引領(lǐng)這一轉(zhuǎn)變，展示了緊密集成的平臺，即從底層開始將專用 CPU、加速器、內(nèi)存和互連共同設(shè)計(jì)在一起，是實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展、高效且開發(fā)者可訪問的 AI 的核心。這一趨勢將推動下一代基礎(chǔ)設(shè)施——融合型 AI 數(shù)據(jù)中心加速落地，這類數(shù)據(jù)中心可最大化單位面積內(nèi)的 AI 算力，從而降低 AI 運(yùn)行所需的能耗總量及相關(guān)成本。

AI 無處不在：覆蓋云端、物理終端與邊緣側(cè)

5. 分布式 AI 計(jì)算將更多智能延伸至邊緣側(cè)

盡管云端仍將是大模型運(yùn)行的核心陣地，但 AI 推理任務(wù)將持續(xù)從云端向終端設(shè)備遷移，從而實(shí)現(xiàn)更快速的響應(yīng)與決策。2026 年，邊緣 AI 將加速演進(jìn)：憑借算法優(yōu)化、模型量化和專用芯片的加持，它將從基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析能力，升級為邊緣設(shè)備與系統(tǒng)的實(shí)時推理、動態(tài)適配能力，同時可承載更復(fù)雜模型的運(yùn)行。屆時，本地推理與端側(cè)學(xué)習(xí)將成為標(biāo)準(zhǔn)配置，在降低延遲、節(jié)約成本、減少云端依賴的同時，也將邊緣設(shè)備與系統(tǒng)重塑為具備自主運(yùn)行能力的計(jì)算節(jié)點(diǎn)。

6. 云端、邊緣側(cè)與物理 AI 加速融合

2026 年，圍繞“云端與邊緣孰優(yōu)”的長期爭論將逐漸平息，AI 系統(tǒng)將加速形成以協(xié)同智能為核心的一體化協(xié)作體系。企業(yè)不再把云端、邊緣側(cè)與物理終端割裂看待，而是根據(jù)各技術(shù)層級的優(yōu)勢來設(shè)計(jì) AI 任務(wù)和工作分配方案。例如，云端承擔(dān)大規(guī)模模型訓(xùn)練與優(yōu)化任務(wù);邊緣側(cè)在數(shù)據(jù)源頭附近實(shí)現(xiàn)低延遲感知與短周期決策;機(jī)器人、汽車及工業(yè)設(shè)備等物理系統(tǒng)，則在真實(shí)環(huán)境中完成決策的落地執(zhí)行。這種新興的分布式 AI 模式，將為大規(guī)模部署高可靠性、高能效的物理 AI 系統(tǒng)提供有力支撐。

7. 世界模型將重塑物理 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)鍵基礎(chǔ)工具，應(yīng)用范圍涵蓋機(jī)器人、自主機(jī)器到分子發(fā)現(xiàn)引擎等領(lǐng)域。視頻生成、擴(kuò)散-Transformer 混合模型以及高保真模擬的進(jìn)步，將使開發(fā)者和工程師能夠構(gòu)建豐富的虛擬環(huán)境，并精準(zhǔn)地反映真實(shí)世界的物理規(guī)律。這些沙盒化的“AI 仿真測試平臺”可支持團(tuán)隊(duì)在系統(tǒng)部署前完成物理 AI 系統(tǒng)的訓(xùn)練、壓力測試與迭代優(yōu)化，從而降低研發(fā)風(fēng)險并顯著縮短開發(fā)周期。對于制造業(yè)、物流、自動駕駛及藥物研發(fā)等領(lǐng)域而言，基于世界模型的仿真技術(shù)或?qū)⒊蔀槠髽I(yè)的核心競爭剛需，并成為推動下一波物理 AI 技術(shù)突破的重要催化劑。

8. 智能體與自主 AI 在物理及邊緣環(huán)境持續(xù)崛起

AI 將從輔助工具進(jìn)一步進(jìn)化為自主智能體，系統(tǒng)能夠在有限的人工干預(yù)下感知、推理和行動。多智能體編排技術(shù)將在機(jī)器人、汽車及物流領(lǐng)域得到更廣泛的應(yīng)用，消費(fèi)電子設(shè)備也將原生集成智能體 AI 功能。以汽車供應(yīng)鏈為例，相關(guān)系統(tǒng)將從單純的工具升級為智能體——物流優(yōu)化系統(tǒng)可持續(xù)監(jiān)控物流流向，主動完成補(bǔ)貨、路徑調(diào)整或向管理人員發(fā)出預(yù)警，而不是被動等待指令。與此同時，工廠自動化領(lǐng)域或?qū)⑾颉氨O(jiān)督式 AI”演進(jìn)，這類系統(tǒng)可自主監(jiān)控生產(chǎn)流程、檢測異常工況、預(yù)測產(chǎn)能瓶頸，并自主啟動糾偏措施。

9. 情境感知 AI 將賦能下一代用戶體驗(yàn)

盡管邊緣生成式 AI 在文本、圖像、視頻及音頻等領(lǐng)域的應(yīng)用將持續(xù)拓展，但端側(cè) AI 的真正突破點(diǎn)在于情境感知能力。它能讓終端設(shè)備理解并解讀所處環(huán)境、用戶意圖及本地?cái)?shù)據(jù)，解鎖全新的用戶體驗(yàn)維度，覆蓋從增強(qiáng)顯示到主動安全防護(hù)等多個場景。此外，情境感知 AI 系統(tǒng)不再局限于響應(yīng)指令，而是能夠預(yù)判用戶需求，以前所未有的精準(zhǔn)度與個性化程度定制專屬體驗(yàn)。由于 AI 在端側(cè)運(yùn)行，該技術(shù)也能更好地滿足用戶對隱私保護(hù)、低延遲及高能效的需求。

10. 專用模型百花齊放，告別單一大型模型主導(dǎo)時代

盡管大語言模型 (LLM) 在云端訓(xùn)練與推理場景中仍將占據(jù)重要地位，但“單一巨型模型”的時代將逐步落幕，取而代之的是眾多輕量化的專用模型。這些專用模型針對特定領(lǐng)域深度優(yōu)化，適配邊緣側(cè)運(yùn)行需求，目前已在多個垂直行業(yè)落地應(yīng)用，從制造業(yè)的缺陷檢測與質(zhì)量檢驗(yàn)，到醫(yī)療保健領(lǐng)域的診斷輔助與患者監(jiān)護(hù)模型均有覆蓋。這一趨勢將為中小企業(yè)帶來全新機(jī)遇：它們無需搭建專屬的“大型 AI”堆棧，只需依托易于獲取的特定領(lǐng)域小型模型，專注探索模型在特定場景下的部署策略即可。

11. 小語言模型 (SLM) 更強(qiáng)大，企業(yè)應(yīng)用門檻不斷降低

得益于模型壓縮、蒸餾及架構(gòu)設(shè)計(jì)的技術(shù)突破，當(dāng)下復(fù)雜的推理模型正在實(shí)現(xiàn)數(shù)量級的規(guī)?？s減，轉(zhuǎn)化為小語言模型 (SLM)，同時不會犧牲計(jì)算能力。這些輕量化模型在大幅降低參數(shù)規(guī)模的同時，可實(shí)現(xiàn)接近前沿水平的推理性能，不僅更易于在邊緣側(cè)部署、微調(diào)成本更低，還能高效適配功率受限的應(yīng)用環(huán)境。與此同時，模型蒸餾、量化等超高能效的 AI 模型訓(xùn)練技術(shù)的規(guī)模化應(yīng)用，為這一變革提供了堅(jiān)實(shí)支撐，正逐步成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。事實(shí)上，訓(xùn)練能效有望成為衡量 AI 模型的核心指標(biāo)，“每焦耳推理能力”這類量化指標(biāo)，已開始出現(xiàn)在產(chǎn)品手冊與學(xué)術(shù)研究論文中。

12. 物理 AI 規(guī)模化落地，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(lǐng)域——智能能力將被植入新一代自主設(shè)備與機(jī)器人。在多模態(tài)模型、更高效訓(xùn)練與推理管線的技術(shù)突破推動下，物理 AI 系統(tǒng)將實(shí)現(xiàn)規(guī)?；渴?，催生全新品類的自主設(shè)備。這些設(shè)備將幫助重塑醫(yī)療健康、制造、交通運(yùn)輸、采礦等多個行業(yè)，不僅能顯著提升生產(chǎn)效率，還可在對人類存在安全風(fēng)險的環(huán)境中穩(wěn)定可靠運(yùn)行。此外，面向汽車與機(jī)器人自動化場景的通用計(jì)算平臺將逐步涌現(xiàn)，車載芯片有望通過技術(shù)復(fù)用與適配，應(yīng)用于人形機(jī)器人或工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域。這將進(jìn)一步提升規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益，加速物理 AI 系統(tǒng)的研發(fā)與落地進(jìn)程。

技術(shù)市場與設(shè)備

13. 混合云技術(shù)走向成熟，開啟多云智能新階段

2026 年，企業(yè)的云策略將不再局限于部署多云架構(gòu)，而是邁向更成熟的智能化混合云計(jì)算階段。這一階段將具備以下特征：

· 工作負(fù)載調(diào)度自主化：系統(tǒng)能夠動態(tài)選擇最高效或最安全的執(zhí)行環(huán)境;

· 互操作標(biāo)準(zhǔn)化：數(shù)據(jù)與 AI 模型可在不同平臺之間無縫遷移;

· 調(diào)度策略能效化：“每瓦性能”成為部署決策的首要驅(qū)動指標(biāo);

· 分布式 AI 協(xié)同：訓(xùn)練、微調(diào)與推理任務(wù)可在異構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施中的最優(yōu)節(jié)點(diǎn)完成執(zhí)行。

這需要依托開放標(biāo)準(zhǔn)與高能效計(jì)算平臺的協(xié)同支撐，讓 AI 模型、數(shù)據(jù)管線及應(yīng)用程序，能夠在多云平臺、數(shù)據(jù)中心與邊緣環(huán)境中無縫運(yùn)行。

14. 從芯片到工廠車間，AI 重塑汽車行業(yè)格局

隨著 AI 增強(qiáng)型汽車功能成為行業(yè)標(biāo)配，AI 技術(shù)將深度滲透汽車供應(yīng)鏈的各個環(huán)節(jié)——從車載芯片到工廠的工業(yè)機(jī)器人均有覆蓋。AI 定義汽車將搭載先進(jìn)的車載 AI 系統(tǒng)，賦能環(huán)境感知、行為預(yù)測、駕駛輔助及更高階的自動駕駛功能，尤其將推動先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng) (ADAS) 和車載信息娛樂系統(tǒng) (IVI) 的升級，而芯片技術(shù)也將圍繞這些需求完成重構(gòu)。與此同時，汽車制造業(yè)將迎來變革：工業(yè)機(jī)器人、數(shù)字孿生與互聯(lián)系統(tǒng)的應(yīng)用，正推動工廠向更智能、更自動化的方向轉(zhuǎn)型。

15. 端側(cè) AI 成標(biāo)配，智能手機(jī)更智能

2026 年的智能手機(jī)將繼續(xù)深度依賴 AI 功能，包括相機(jī)圖像識別、實(shí)時翻譯、智能助手等功能，這些均將完全實(shí)現(xiàn)端側(cè)處理。智能手機(jī)將進(jìn)化為集數(shù)字助手、相機(jī)與個人管家于一體的多功能設(shè)備。Arm 2026 年的 Mali GPU 將新增專用神經(jīng)加速器，其搭載的 Arm 神經(jīng)技術(shù)標(biāo)志著移動端側(cè)圖形和 AI 能力的重大飛躍。到 2026 年底，最新旗艦智能手機(jī)將搭載神經(jīng) GPU 流水線，支持更高幀率的 4K 游戲、實(shí)時視覺計(jì)算及更智能的端側(cè) AI 助手等功能，且所有功能均無需依賴云端連接即可運(yùn)行。

16. 邊緣設(shè)備的算力邊界逐漸消融

PC、移動設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)與邊緣 AI 之間長期存在的壁壘將逐漸消融，進(jìn)而邁向一個打破設(shè)備邊界的端側(cè)智能新時代。用戶與開發(fā)者將不再局限于產(chǎn)品類別的劃分，而是越來越多地基于一套統(tǒng)一的計(jì)算協(xié)同架構(gòu)實(shí)現(xiàn)交互，讓用戶體驗(yàn)、性能表現(xiàn)與 AI 能力，能夠在不同形態(tài)的邊緣設(shè)備間無縫流轉(zhuǎn)。推動這一變革的核心動力，是跨操作系統(tǒng)兼容性與應(yīng)用可移植性的技術(shù)突破。隨著操作系統(tǒng)逐步共享底層框架、運(yùn)行時環(huán)境與開發(fā)者工具，軟件將實(shí)現(xiàn)“一次開發(fā)，全域部署”，覆蓋 PC、智能手機(jī)、邊緣 AI 設(shè)備及物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等各類設(shè)備。

17. AI 個人智能網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)全設(shè)備互聯(lián)

AI 體驗(yàn)將突破單一設(shè)備的限制，形成一套連貫的“個人智能網(wǎng)絡(luò)”，讓智能隨用戶的數(shù)字生活無縫流轉(zhuǎn)。無論是手機(jī)、可穿戴設(shè)備、PC 和汽車，還是恒溫器、音箱和安防系統(tǒng)等智能家居設(shè)備，所有邊緣設(shè)備都將原生支持 AI 工作負(fù)載運(yùn)行，能夠?qū)崟r共享情境信息與學(xué)習(xí)成果，預(yù)判用戶在不同屏幕與傳感器場景下的需求，并提供無縫且高度個性化的體驗(yàn)。隨著小型 AI 模型與異構(gòu)計(jì)算的日臻成熟，家庭中的日常互聯(lián)設(shè)備都將融入這一智能生態(tài)。從本質(zhì)上講，個人設(shè)備將演變?yōu)橐粋€具備集體感知與自適應(yīng)能力的智能框架，能夠深度理解用戶需求，并從用戶在不同場景下的交互行為中持續(xù)學(xué)習(xí)、迭代優(yōu)化。

18. AR 與 VR 可穿戴設(shè)備加速滲透企業(yè)應(yīng)用場景

頭顯和智能眼鏡等增強(qiáng)現(xiàn)實(shí) (AR) 與虛擬現(xiàn)實(shí) (VR) 可穿戴設(shè)備，將在物流、運(yùn)維、醫(yī)療和零售等更廣泛的工作場景中落地應(yīng)用。這一趨勢主要得益于輕量化設(shè)計(jì)和電池續(xù)航能力的進(jìn)步，讓解放雙手的計(jì)算模式在更多場景中具備實(shí)用性。這些向企業(yè)的部署實(shí)踐，將充分證明場景化可穿戴設(shè)備的核心價值：通過提供貼合業(yè)務(wù)場景的實(shí)時信息，助力企業(yè)有效提升生產(chǎn)效率與操作安全性。隨著外形尺寸不斷縮小、AI 能力不斷增強(qiáng)、連接體驗(yàn)愈發(fā)流暢，AR 與 VR 可穿戴計(jì)算設(shè)備將從“嘗鮮品”變?yōu)椤氨匦杵贰保蔀橥苿勇殘鱿蚋悄?、更具輔助價值的未來演進(jìn)的關(guān)鍵一步。

19. 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) (IoT) 將進(jìn)化為“智能物聯(lián)網(wǎng)”。邊緣物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將突破單純的數(shù)據(jù)收集與傳感功能，轉(zhuǎn)而具備“智能決策”能力——能夠自主完成數(shù)據(jù)解讀、趨勢預(yù)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(chǔ)設(shè)施，依托本地化、低功耗的計(jì)算能力，在極少人工干預(yù)的情況下輸出實(shí)時洞察，推動物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入自主化、高能效創(chuàng)新的新階段。

20. 可穿戴醫(yī)療保健設(shè)備邁向臨床級

下一代可穿戴醫(yī)療保健設(shè)備將從健身伴侶升級為醫(yī)用級診斷工具。這些可穿戴設(shè)備將搭載 AI 模型，能夠在本地實(shí)時分析心率變異性、呼吸模式等生物特征數(shù)據(jù)。遠(yuǎn)程患者監(jiān)護(hù) (RPM) 就是這場變革的一個例子：由臨床級互聯(lián)傳感器構(gòu)成且日益壯大的生態(tài)系統(tǒng)，將幫助實(shí)現(xiàn)患者的持續(xù)監(jiān)護(hù)、疾病的早期篩查，以及個性化治療方案的制定。

要點(diǎn)總結(jié)

從云端、邊緣側(cè)到物理 AI 領(lǐng)域，Arm 針對 2026 年的所有技術(shù)展望均圍繞一個共同主題展開：實(shí)現(xiàn)全場景的高效每瓦智能 (intelligence-per-watt)——單位能耗下能夠輸出的有效 AI 算力。隨著全球邁入全新的計(jì)算時代，Arm 作為核心計(jì)算平臺，賦能下一代高效、智能、可擴(kuò)展且安全的技術(shù)創(chuàng)新，其核心地位愈發(fā)凸顯。Arm 愿與產(chǎn)業(yè)一道，共創(chuàng)未來技術(shù)新突破!