全球計算技術的格局正在發(fā)生深刻變革——計算模式正從集中式云架構，向覆蓋各類設備、終端及系統(tǒng)的分布式智能架構演進。2026 年將邁入智能計算新紀元，屆時，計算將具備更高的模塊化特性和能效表現(xiàn)，實現(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 項技術預測，這些技術將引領 2026 年的下一波創(chuàng)新浪潮。

芯片創(chuàng)新

1. 模塊化芯粒技術將重新定義芯片設計 

隨著行業(yè)持續(xù)突破芯片技術的極限，從單片式芯片向模塊化芯粒架構的轉型將全面加速。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，在降低研發(fā)成本同時，加快產(chǎn)品規(guī)?；涞?。行業(yè)對模塊化的關注度日益提升，標志著芯片設計正從“追求更大芯片”轉向“打造更智能系統(tǒng)”，使芯片研發(fā)團隊能夠自由組合各類工藝節(jié)點，針對多樣化的工作負載快速定制系統(tǒng)級芯片 (SoC)。這一趨勢將進一步推動可定制芯粒的崛起——這類高度可配置的模塊，能深度集成通用計算單元、特定領域加速器、內(nèi)存塊或專用 AI 引擎——將助力芯片團隊無需從零起步即可打造差異化產(chǎn)品，從而大幅縮短設計周期，降低創(chuàng)新門檻。同時，行業(yè)級標準化進程也將持續(xù)推進，新興的開放標準將確保不同廠商的芯粒產(chǎn)品能夠實現(xiàn)可靠、安全的集成。這不僅能降低系統(tǒng)集成風險，拓寬供應鏈選擇范圍，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. 依托先進材料和 3D 集成實現(xiàn)更智能的擴展 

2026 年的芯片創(chuàng)新將更多來自新型材料應用與先進封裝技術，如 3D 堆疊和芯粒集成等，而非來自晶體管尺寸的進一步縮小。這種路徑有助于在高性能芯片中實現(xiàn)更高的集成密度與能效表現(xiàn)。這種“超越摩爾定律”的演進強調(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現(xiàn)突破，而非單純的橫向尺寸縮放。該技術路徑不僅將成為支持高性能、高能效計算持續(xù)發(fā)展的關鍵支撐，更將為更強大的 AI 系統(tǒng)、更高密度的數(shù)據(jù)中心基礎設施，以及更智能的邊緣設備奠定基礎。

3. 設計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，并日益深度融入關鍵基礎設施，芯片的“設計即安全”將從一項商業(yè)差異化優(yōu)勢，轉變?yōu)橥ㄓ靡?。當前，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。面對日益嚴峻的威脅，芯片內(nèi)置的硬件級信任機制變得至關重要。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，將成為芯片的標配功能，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)務邏輯、用戶憑證、個人歷史數(shù)據(jù)及財務信息等，這就要求芯片層面部署多重安全防護措施，包括加密強制隔離、內(nèi)存完整性及運行時驗證等多層安全機制。

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

特定領域加速技術的興起，正在重新定義芯片性能，但這一變革并非通過簡單區(qū)分通用計算與加速器來實現(xiàn)。相反，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，這類芯片將從系統(tǒng)層面與軟件棧協(xié)同設計，并針對特定 AI 框架、數(shù)據(jù)類型及工作負載完成深度優(yōu)化。亞馬遜云科技 (Graviton)、Google Cloud (Axion) 和 Microsoft Azure (Cobalt) 等頭部云服務提供商正在引領這一轉變，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)存和互連共同設計在一起，是實現(xiàn)可擴展、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設施——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 運行所需的能耗總量及相關成本。

AI 無處不在：覆蓋云端、物理終端與邊緣側

5. 分布式 AI 計算將更多智能延伸至邊緣側 

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

6. 云端、邊緣側與物理 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、邊緣側與物理終端割裂看待，而是根據(jù)各技術層級的優(yōu)勢來設計 AI 任務和工作分配方案。例如，云端承擔大規(guī)模模型訓練與優(yōu)化任務；邊緣側在數(shù)據(jù)源頭附近實現(xiàn)低延遲感知與短周期決策；機器人、汽車及工業(yè)設備等物理系統(tǒng)，則在真實環(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) 

世界模型將成為構建和驗證物理 AI 系統(tǒng)的關鍵基礎工具，應用范圍涵蓋機器人、自主機器到分子發(fā)現(xiàn)引擎等領域。視頻生成、擴散-Transformer 混合模型以及高保真模擬的進步，將使開發(fā)者和工程師能夠構建豐富的虛擬環(huán)境，并精準地反映真實世界的物理規(guī)律。這些沙盒化的“AI 仿真測試平臺”可支持團隊在系統(tǒng)部署前完成物理 AI 系統(tǒng)的訓練、壓力測試與迭代優(yōu)化，從而降低研發(fā)風險并顯著縮短開發(fā)周期。對于制造業(yè)、物流、自動駕駛及藥物研發(fā)等領域而言，基于世界模型的仿真技術或將成為企業(yè)的核心競爭剛需，并成為推動下一波物理 AI 技術突破的重要催化劑。

8. 智能體與自主 AI 在物理及邊緣環(huán)境持續(xù)崛起 

AI 將從輔助工具進一步進化為自主智能體，系統(tǒng)能夠在有限的人工干預下感知、推理和行動。多智能體編排技術將在機器人、汽車及物流領域得到更廣泛的應用，消費電子設備也將原生集成智能體 AI 功能。以汽車供應鏈為例，相關系統(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，主動完成補貨、路徑調(diào)整或向管理人員發(fā)出預警，而不是被動等待指令。與此同時，工廠自動化領域或將向“監(jiān)督式 AI”演進，這類系統(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，并自主啟動糾偏措施。

9. 情境感知 AI 將賦能下一代用戶體驗 

盡管邊緣生成式 AI 在文本、圖像、視頻及音頻等領域的應用將持續(xù)拓展，但端側 AI 的真正突破點在于情境感知能力。它能讓終端設備理解并解讀所處環(huán)境、用戶意圖及本地數(shù)據(jù)，解鎖全新的用戶體驗維度，覆蓋從增強顯示到主動安全防護等多個場景。此外，情境感知 AI 系統(tǒng)不再局限于響應指令，而是能夠預判用戶需求，以前所未有的精準度與個性化程度定制專屬體驗。由于 AI 在端側運行，該技術也能更好地滿足用戶對隱私保護、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時代 

盡管大語言模型 (LLM) 在云端訓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域深度優(yōu)化，適配邊緣側運行需求，目前已在多個垂直行業(yè)落地應用，從制造業(yè)的缺陷檢測與質量檢驗，到醫(yī)療保健領域的診斷輔助與患者監(jiān)護模型均有覆蓋。這一趨勢將為中小企業(yè)帶來全新機遇：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) 更強大，企業(yè)應用門檻不斷降低 

得益于模型壓縮、蒸餾及架構設計的技術突破，當下復雜的推理模型正在實現(xiàn)數(shù)量級的規(guī)模縮減，轉化為小語言模型 (SLM)，同時不會犧牲計算能力。這些輕量化模型在大幅降低參數(shù)規(guī)模的同時，可實現(xiàn)接近前沿水平的推理性能，不僅更易于在邊緣側部署、微調(diào)成本更低，還能高效適配功率受限的應用環(huán)境。與此同時，模型蒸餾、量化等超高能效的 AI 模型訓練技術的規(guī)?；瘧?，為這一變革提供了堅實支撐，正逐步成為行業(yè)標準。事實上，訓練能效有望成為衡量 AI 模型的核心指標，“每焦耳推理能力”這類量化指標，已開始出現(xiàn)在產(chǎn)品手冊與學術研究論文中。

12. 物理 AI 規(guī)模化落地，驅動全行業(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——智能能力將被植入新一代自主設備與機器人。在多模態(tài)模型、更高效訓練與推理管線的技術突破推動下，物理 AI 系統(tǒng)將實現(xiàn)規(guī)模化部署，催生全新品類的自主設備。這些設備將幫助重塑醫(yī)療健康、制造、交通運輸、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險的環(huán)境中穩(wěn)定可靠運行。此外，面向汽車與機器人自動化場景的通用計算平臺將逐步涌現(xiàn)，車載芯片有望通過技術復用與適配，應用于人形機器人或工業(yè)機器人領域。這將進一步提升規(guī)模經(jīng)濟效益，加速物理 AI 系統(tǒng)的研發(fā)與落地進程。

技術市場與設備

13. 混合云技術走向成熟，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，而是邁向更成熟的智能化混合云計算階段。這一階段將具備以下特征：

·工作負載調(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；

·互操作標準化：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動指標；

·分布式 AI 協(xié)同：訓練、微調(diào)與推理任務可在異構基礎設施中的最優(yōu)節(jié)點完成執(zhí)行。 

這需要依托開放標準與高能效計算平臺的協(xié)同支撐，讓 AI 模型、數(shù)據(jù)管線及應用程序，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 增強型汽車功能成為行業(yè)標配，AI 技術將深度滲透汽車供應鏈的各個環(huán)節(jié)——從車載芯片到工廠的工業(yè)機器人均有覆蓋。AI 定義汽車將搭載先進的車載 AI 系統(tǒng)，賦能環(huán)境感知、行為預測、駕駛輔助及更高階的自動駕駛功能，尤其將推動先進駕駛輔助系統(tǒng) (ADAS) 和車載信息娛樂系統(tǒng) (IVI) 的升級，而芯片技術也將圍繞這些需求完成重構。與此同時，汽車制造業(yè)將迎來變革：工業(yè)機器人、數(shù)字孿生與互聯(lián)系統(tǒng)的應用，正推動工廠向更智能、更自動化的方向轉型。

15. 端側 AI 成標配，智能手機更智能 

2026 年的智能手機將繼續(xù)深度依賴 AI 功能，包括相機圖像識別、實時翻譯、智能助手等功能，這些均將完全實現(xiàn)端側處理。智能手機將進化為集數(shù)字助手、相機與個人管家于一體的多功能設備。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)技術標志著移動端側圖形和 AI 能力的重大飛躍。到 2026 年底，最新旗艦智能手機將搭載神經(jīng) GPU 流水線，支持更高幀率的 4K 游戲、實時視覺計算及更智能的端側 AI 助手等功能，且所有功能均無需依賴云端連接即可運行。

16. 邊緣設備的算力邊界逐漸消融 

PC、移動設備、物聯(lián)網(wǎng)與邊緣 AI 之間長期存在的壁壘將逐漸消融，進而邁向一個打破設備邊界的端側智能新時代。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)一的計算協(xié)同架構實現(xiàn)交互，讓用戶體驗、性能表現(xiàn)與 AI 能力，能夠在不同形態(tài)的邊緣設備間無縫流轉。推動這一變革的核心動力，是跨操作系統(tǒng)兼容性與應用可移植性的技術突破。隨著操作系統(tǒng)逐步共享底層框架、運行時環(huán)境與開發(fā)者工具，軟件將實現(xiàn)“一次開發(fā)，全域部署”，覆蓋 PC、智能手機、邊緣 AI 設備及物聯(lián)網(wǎng)設備等各類設備。

17. AI 個人智能網(wǎng)絡，實現(xiàn)全設備互聯(lián) 

AI 體驗將突破單一設備的限制，形成一套連貫的“個人智能網(wǎng)絡”，讓智能隨用戶的數(shù)字生活無縫流轉。無論是手機、可穿戴設備、PC 和汽車，還是恒溫器、音箱和安防系統(tǒng)等智能家居設備，所有邊緣設備都將原生支持 AI 工作負載運行，能夠實時共享情境信息與學習成果，預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。隨著小型 AI 模型與異構計算的日臻成熟，家庭中的日常互聯(lián)設備都將融入這一智能生態(tài)。從本質上講，個人設備將演變?yōu)橐粋€具備集體感知與自適應能力的智能框架，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)學習、迭代優(yōu)化。

18. AR 與 VR 可穿戴設備加速滲透企業(yè)應用場景 

頭顯和智能眼鏡等增強現(xiàn)實 (AR) 與虛擬現(xiàn)實 (VR) 可穿戴設備，將在物流、運維、醫(yī)療和零售等更廣泛的工作場景中落地應用。這一趨勢主要得益于輕量化設計和電池續(xù)航能力的進步，讓解放雙手的計算模式在更多場景中具備實用性。這些向企業(yè)的部署實踐，將充分證明場景化可穿戴設備的核心價值：通過提供貼合業(yè)務場景的實時信息，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、連接體驗愈發(fā)流暢，AR 與 VR 可穿戴計算設備將從“嘗鮮品”變?yōu)椤氨匦杵贰?，成為推動職場向更智能、更具輔助價值的未來演進的關鍵一步。

19. 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) (IoT) 將進化為“智能物聯(lián)網(wǎng)”。邊緣物聯(lián)網(wǎng)設備將突破單純的數(shù)據(jù)收集與傳感功能，轉而具備“智能決策”能力——能夠自主完成數(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，依托本地化、低功耗的計算能力，在極少人工干預的情況下輸出實時洞察，推動物聯(lián)網(wǎng)進入自主化、高能效創(chuàng)新的新階段。

20. 可穿戴醫(yī)療保健設備邁向臨床級 

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

要點總結 

從云端、邊緣側到物理 AI 領域，Arm 針對 2026 年的所有技術展望均圍繞一個共同主題展開：實現(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算時代，Arm 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，其核心地位愈發(fā)凸顯。Arm 愿與產(chǎn)業(yè)一道，共創(chuàng)未來技術新突破！