全球技術巨頭Arm 發布 20 項技術預測！2026半導體這么發展就對了

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

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點，降低研發成本，加快產品落地。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"，為多樣化工作負載提供精準適配。

先進材料與3D集成驅動超越摩爾定律

2026年的芯片創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系統和邊緣設備。

設計即安全成為芯片標配

隨著AI系統自主性增強并融入關鍵基礎設施，芯片的"設計即安全"從商業差異化優勢轉變為通用要求。Arm內存標記擴展(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字資產的安全。

專用加速技術與系統級協同設計定義AI計算未來

特定領域加速技術興起，行業正朝著系統級協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可擴展、高效且開發者可訪問的AI。這一趨勢將推動融合型AI數據中心加速落地，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推理任務將持續向終端設備遷移。2026年，邊緣AI將從基礎數據分析能力升級為實時推理、動態適配能力，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點。

云端、邊緣與物理AI加速融合

圍繞"云端與邊緣孰優"的爭論將平息，AI系統形成以協同智能為核心的一體化協作體系。企業根據各技術層級優勢設計AI任務和工作分配方案，云端承擔大規模模型訓練與優化，邊緣側實現低延遲感知與短周期決策，物理系統完成決策落地執行，推動分布式AI模式發展。

世界模型重塑物理AI開發

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

智能體與自主AI在物理及邊緣環境崛起

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"監督式AI"演進，系統可自主監控生產流程、檢測異常工況、預測產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，讓終端設備理解環境、用戶意圖及本地數據，解鎖全新用戶體驗維度。情境感知AI系統能預判用戶需求，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化，適配邊緣側運行需求，為中小企業帶來機遇，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)，降低參數規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、微調成本更低，適配功率受限應用環境。

物理AI規模化落地，驅動全行業生產力躍升

下一個價值數萬億美元的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。多模態模型、高效訓練與推理管線技術突破推動物理AI系統規模化部署，重塑醫療健康、制造、交通運輸、采礦等行業，提升生產效率，在安全風險環境中穩定運行。

技術市場與設備：全場景智能互聯加速到來

混合云技術走向成熟，開啟多云智能新階段

2026年，企業云策略邁向智能化混合云計算階段，具備工作負載調度自主化、互操作標準化、調度策略能效化、分布式AI協同等特征。開放標準與高能效計算平臺支撐AI模型、數據管線及應用程序在多云平臺、數據中心與邊緣環境無縫運行。

AI重塑汽車行業格局，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節，推動先進駕駛輔助系統(ADAS)和車載信息娛樂系統(IVI)升級。汽車制造業向更智能、自動化方向轉型，工業機器人、數字孿生與互聯系統廣泛應用。

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端側處理。Arm Mali GPU新增專用神經加速器，最新旗艦智能手機搭載神經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、物聯網與邊緣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。跨操作系統兼容性與應用可移植性技術突破推動軟件"一次開發，全域部署"，覆蓋各類設備。

AI個人智能網絡，實現全設備互聯

AI體驗突破單一設備限制，形成"個人智能網絡"，智能隨用戶數字生活無縫流轉。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應用場景

AR與VR可穿戴設備在物流、運維、醫療和零售等工作場景廣泛應用，輕量化設計和電池續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務場景的實時信息，提升生產效率與操作安全性。

智能決策基礎設施，重塑物聯網發展格局

物聯網進化為"智能物聯網"，邊緣物聯網設備具備"智能決策"能力，自主完成數據解讀、趨勢預測與行動執行。這一變革將物聯網重新定義為具備上下文感知決策能力的動態基礎設施，推動物聯網進入自主化、高能效創新新階段。

可穿戴醫療保健設備邁向臨床級

下一代可穿戴醫療保健設備從健身伴侶升級為醫用級診斷工具，搭載AI模型實時分析生物特征數據。遠程患者監護(RPM)生態系統實現患者持續監護、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"實現全場景的高效每瓦智能"主題展開，涵蓋芯片創新、AI普及、設備互聯等多個關鍵領域。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新，與產業共創未來技術新突破。