AI芯片架构创新 Arm发布2026年20项技术预测
全球运算技术的格局正在发生影响深远变革，运算模式正从集中式云端架构，向涵盖各类设备、终端及系统的分散式智能架构演进。Arm(ARM-US) 今 (30) 日发布 20 项技术预测，预测这些技术将引领 2026 年的下一波创新浪潮。
Arm 表示，2026 年将迈入智能运算新纪元，届时，运算将具备更高的模块化特性和能源效率表现，实现云端、实体终端及边缘 AI 环境的无缝互联。
芯片创新
1. 模块化小芯片技术将重新定义芯片设计
随着产业持续突破芯片技术的极限，从单片式芯片向模块化小芯片架构的转型将全面加速。透过将运算单元、存储器与 I/O 拆分为可重复使用的建构模块，芯片设计人员可灵活搭配不同制程节点，于降低研发成本的同时加快产品规模化。
产业对模块化的关注日益提升，说明芯片设计正从「追求更大芯片」转向「打造更智能系统」，使芯片研发团队能够自由组合各类制程节点，针对多样化的工作负载快速客制系统单芯片 (SoC)。
这一趋势将进一步推动可客制小芯片的崛起，这类高度可配置的模块，能深度整合通用运算单元、特定领域加速器、区块或专用 AI 引擎，将协助芯片团队无需从零起步即可打造差异化产品，进而大幅缩短设计周期，降低创新门槛。
同时，产业的标准化进程也将持续推进，新兴的开放标准将确保不同厂商的小芯片产品能够进行可靠、安全的整合。这不仅能降低系统整合风险，拓展供应链选择范围，更将催生一个以互通性元件为核心的生态体系，取代以往高度耦合的单一厂商系统模式。
2. 凭借先进材料和 3D 整合，实现更智能的扩展
2026 年的芯片创新将更多来自新型材料应用与先进封装技术，如 3D 堆栈和小芯片整合等，而非来自晶体管尺寸的进一步缩小。这种路径有助于在高效能芯片中实现更高的整合密度与能源效率表现。
这种「超越摩尔定律」的演进强调垂直创新，透过功能分层整合、最佳化散热效率以及提升每瓦算力来突破，而非单纯的横向尺寸缩放。该技术路径不仅将成为高效能、高能源效率运算持续发展的关键支撑，更将为更强大的 AI 系统、更高密度的资料中心基础设施，以及更智能的边缘设备奠定基础。
3. 以资安为核心的芯片设计成为不可妥协的基本要求
随着 AI 系统自主性不断增强，且日益深度融入关键基础设施，「以资安为核心」的芯片设计 (Secure-by-design) 将从一项商业差异化的优势，转变为基本要求。当前，攻击者已开始探测 AI 系统的可利用漏洞，并将硬件本身做为攻击目标。面对日益严峻的威胁，芯片内建的硬件级信任机制变得相当重要。
Arm 存储器标签扩充 (MTE)、硬件可信任根和机密运算安全区域等技术，将成为芯片的标准配备功能，而非选配元件。此外，个人与企业正将越来越多的高价值数位资产储存在 AI 系统中，包括专有资料集、业务逻辑、使用者凭证、个人历史资料及财务信息等，这就需要在芯片层面部署多重安全防护措施，包括加密强制隔离、存储器完整性及运行时验证等多层安全机制。
4. 专用加速技术与系统级协同设计定义 AI 运算的未来，推动融合型 AI 资料中心兴起
特定领域加速技术的兴起，正在重新定义芯片效能，然而此一变革并非透过简单区分通用运算与加速器。相反地，产业正朝着系统级协同设计的客制化芯片方向演进，这类芯片将从系统层面与软件堆栈协同设计，并针对特定 AI 框架、资料类型及工作负载完成深度最佳化。
亚马逊网络服务 (Graviton)、Google Cloud(Axion) 和 Microsoft Azure(Cobalt) 等领先的云端服务提供者正在引领这个转变，展现为紧密整合的平台，意即从底层开始将专用 CPU、加速器、存储器和互连共同设计在一起，这是实现可扩展、高效率且开发者可存取的 AI 的核心。
此趋势将推动次世代基础设施 AI 资料中心加速落地，这类资料中心可极大化单位面积内的 AI 算力，进而降低 AI 运行所需的能耗总量及相关成本。
AI 无处不在：涵盖云端、实体终端与边缘端
5. 分散式 AI 运算将更多智能延伸至边缘端
尽管云端仍将是大模型运行的核心阵地，但 AI 推论任务将持续从云端向终端设备迁移，进而实现更快速的回应与决策。2026 年，边缘 AI 将加速演进，凭借算法最佳化、模型量化和专用芯片的加持，它将从基础的资料分析能力，升级为边缘设备与系统的实时推论、动态适配能力，同时可承载更复杂模型的运行。
届时，本地推论与设备端学习将成为标准配置，在降低延迟、节约成本、减少云端依赖的同时，也将边缘设备与系统重塑为具备自主运行能力的运算节点。
6. 云端、边缘与实体 AI 加速融合
2026 年，「云端与边缘哪个胜出」的长期争论将逐渐平息，AI 系统将加速形成以协同智能为核心的一体化协作体系。企业不再把云端、边缘与实体终端分别看待，而是根据各技术层级的优势来设计 AI 任务和工作分配方案。
例如，云端承担大规模模型训练与最佳化任务；边缘端在资料来源附近进行低延迟感知与短周期的决策；机器人、汽车及工业设备等实体系统，则在真实环境中完成决策的落地执行。这种新兴的分散式 AI 模式，将为大规模部署高可靠性、高能源效率的实体 AI 系统提供支撑。
7. 世界模型将重塑实体 AI 开发
世界模型将成为建构和验证实体 AI 系统的关键基础工具，应用范围涵盖机器人、自主机器到分子发现引擎 (molecular discovery engines) 等领域。视讯生成、diffusion-transformer 混合模型以及高传真类比的进展，将使开发者和工程师能够建构丰富的虚拟环境，并精准地反映真实世界的物理规律。这些沙盒化的「AI 模拟测试平台」可支援团队在系统部署前完成实体 AI 系统的训练、压力测试与反覆运算最佳化，进而降低研发风险并显著缩短开发周期。
对于制造业、物流、自动驾驶及药物研发等领域而言，基于世界模型的模拟技术可能成为企业竞争的必要能力，并成为推动下一波实体 AI 技术突破的重要催化剂。
8. AI 代理与自主 AI 在实体及边缘环境持续崛起
AI 将从辅助工具进一步进化为自主代理，系统能够在有限的人工干预下感知、推论和行动。多个代理的编排技术将在机器人、汽车及物流领域被更广泛的应用，消费电子设备也将原生整合 AI 代理功能。
以汽车供应链为例，相关系统将从单纯的工具升级为 AI 代理，物流最佳化系统可持续监控物流流向，主动完成补货、路径调整或向管理人员发出预警，而不是被动等待指令。同时，工厂自动化领域或者将向「监督式 AI」演进，这类系统可自主监控生产流程、检测异常工作状况、预测产能瓶颈，并自主启动侦错措施。
9. 情境感知 AI 将驱动次世代使用者体验
尽管边缘生成式 AI 在文本、图像、视讯及音讯等领域的应用将持续拓展，但设备端 AI 的真正突破点则在于情境感知能力。它能让终端设备理解并解读所处环境、使用者意图及本地资料，解锁全新的使用者体验程度，涵盖从强化显示到主动安全防护等多个场景。
此外，情境感知 AI 系统不再侷限于回应指令，而是能够预判使用者需求，以前所未有的精准度与个人化程度客制专属体验。由于 AI 在设备端运行，该技术也更能满足使用者对隐私保护、低延迟及高能源效率的需求。
10. 专用模型百花齐放，告别单一大型模型主导时代
尽管大型语言模型 (LLM) 在云端训练与推论场景中仍将占有重要地位，但「单一巨型模型」的时代将逐步落幕，取而代之的是众多轻量化的专用模型。这些专用模型针对特定领域深度最佳化，适配边缘端运行需求，目前已在多个垂直产业落地应用，从制造业的缺陷检测与质量检验，到医疗保健领域的诊断辅助与患者监护模型均有包括。
这一趋势将为中小企业带来全新机会，它们无需建构专属的「大型 AI」堆栈，只需凭借易于取得的特定领域小型模型，专注探索那些模型在特定场景下的部署策略即可。
11. 小型语言模型 (SLM) 更强大，企业应用门槛不断降低
受惠于模型压缩、蒸馏及架构设计的技术突破，当下复杂的推论模型正在大幅缩减，转化为小型语言模型 (SLM)，同时不会牺牲运算能力。这些轻量化模型在大幅降低参数规模的同时，可实现接近尖端水平的推论效能，不仅更易于在边缘部署、微调成本更低，还能高效率地适配功率受限的应用环境。
同时，模型蒸馏、量化等超高能源效率的 AI 模型训练技术的规模化应用，为此变革提供坚实后盾，也正逐步成为产业标准。事实上，训练的能源效率有望成为衡量 AI 模型的核心指标，「每焦耳推论能力」这类量化指标，已开始出现在产品手册与学术研究论文中。
12. 实体 AI 规模化落地，驱动全产业生产力的跃升
下一个数万亿美元规模的 AI 平台将属于实体世界，智能将被内建于新一代的自主机器与机器人之中。在多模态模型、更高效率的训练与推论管线的技术突破推动下，实体 AI 系统将实现规模化部署，催生全新品类的自主设备。这些设备将可重塑医疗健康、制造、交通运输、采矿等多个产业，不仅能显著提升生产效率，还可在对人类存在安全风险的环境中稳定可靠地运行。
此外，针对汽车与机器人自动化场景的通用运算平台将逐步涌现，车用芯片可望透过技术的重复使用与适配，应用于人形机器人或工业机器人领域。这将进一步提升规模经济效益，加速实体 AI 系统的研发与落地进程。
技术市场与设备
13. 混合云端技术走向成熟，开启多云端智能新阶段
2026 年，企业的云端策略将不再侷限于部署多云端架构，而是迈向更成熟的智能化混合云端运算阶段。这一阶段将具备以下特征，包括工作负载调度自主化，系统能够动态选择最高效率或最安全的执行环境；包括互通性标准化，可资料与 AI 模型可在不同平台之间无缝迁移。
另外，调度策略能效化，「每瓦效能」成为部署决策的首要驱动指标，分散式 AI 协同，训练、微调与推论任务可在异质基础设施中的最佳节点完成执行。这需要凭借开放标准与高能源效率运算平台的协同支援，让 AI 模型、资料管线及应用程序，能够在多云端平台、资料中心与边缘环境中无缝运行。
14. 从芯片到生产线现场，AI 正在改写汽车产业的发展模式
随着 AI 强化的汽车功能成为产业标准配备，AI 技术将深度普及到汽车供应链的各个部分，从车用芯片到工厂的工业机器人均有涵盖。AI 定义汽车将搭载先进的车用 AI 系统，协助环境感知、行为预测、驾驶辅助及更高阶的自动驾驶功能，尤其将推动先进驾驶辅助系统 (ADAS) 和车用信息娱乐系统（IVI）的升级，而芯片技术也将针对这些需求完成重构。
同时，汽车制造业将面临新的变革，工业机器人、数位孪生与互联系统的应用，正推动工厂往更智能、更自动化的方向转型。
15. 设备端 AI 成标准配备，智能手机将更聪明
2026 年的智能手机将继续深度依赖 AI 功能，包括相机图像识别、实时翻译、智能助理等功能，这些均将完全在设备端处理。智能手机将进化为集数位助理、相机与个人管家于一体的多功能设备。Arm 2026 年的 Mali GPU 将新增专用的类神经加速器，其搭载的 Arm 类神经技术将展现行动设备端在图像和 AI 能力上的重大飞跃。
到 2026 年底，最新旗舰级智能手机将搭载类神经 GPU 管线，支援更高帧率的 4K 游戏、实时视觉运算及更智能的设备端 AI 助理等功能，且所有功能均无需依赖云端连接即可运行。连接即可运行。
16. 边缘设备的算力边界逐渐消融
PC、行动设备、物联网与边缘 AI 之间长期存在的壁垒将逐渐消融，进而迈向一个打破设备边界的设备端智能新时代。使用者与开发者将不再侷限于产品类别的划分，而是逐渐基于一套统一的运算协同架构彼此互通操作，让使用者体验、效能表现与 AI 能力，能够在不同形态的边缘设备间无缝流转。
推动这一变革的核心动力，是跨作业系统兼容性与应用可携性的技术突破。随着作业系统逐步共享底层框架、运行时环境与开发者工具，软件将实现「一次开发，全域部署」，涵盖 PC、智能手机、边缘 AI 设备及物联网设备等各类设备。
17. AI 个人智能型网络，实现全设备互联
AI 体验将突破单一设备的限制，形成一套连贯的「个人智能型网络」，让智能随使用者的数位生活无缝流转。无论是手机、可穿戴设备、PC 和汽车，还是恒温器、音箱和保全系统等智能家庭设备，所有边缘设备都将原生支援 AI 工作负载运行，能够实时共享情境信息与学习成果，预判使用者在不同荧幕与传感器场景下的需求，并提供无缝且高度个人化的体验。
随着小型 AI 模型与异质运算的日益成熟，家中日常的互联设备都将融入这个智能生态系中。从本质上看，个人设备将演变为一个具备集体感知与自我调整能力的智能框架，能够深度理解使用者需求，并从使用者在不同场景下的互动行为中持续学习。
18. AR 与 VR 可穿戴设备加速普及至企业应用场景
头戴式设备和智能眼镜等扩增实境 (AR) 与虚拟实境 (VR) 穿戴设备，将在物流、维护、医疗和零售等更广泛的工作场景中实地应用。这一趋势主要受惠于轻量化设计和电池续航能力的进步，让解放双手的运算模式在更多场景中具备实用性。
这些企业级部署将展现融入式的、以任务为导向的穿戴式设备所具备的价值，能依情境实时提供所需信息，进一步提升生产力与作业安全。随着外形尺寸不断缩小、AI 能力不断增加、连接体验越来越流畅，AR 与 VR 穿戴运算设备将从「尝鲜品」变为「必需品」，成为推动职场向更智能、更具辅助价值的未来演进的关键一步。
19. 智能决策基础设施，重塑物联网发展格局
物联网 (IoT) 将进化为「智能物联网」。边缘物联网设备将突破单纯的资料收集与感知功能，转而具备「理解意义」能力，能够自主完成资料解读、趋势预测与行动执行。此一变革将物联网重新定义为具备上下文感知决策能力的动态基础设施，能根据当地语系、低功耗的运算能力，在极少人工干预的情况下输出实时洞察，推动物联网进入自主化、高能效创新的新阶段。
20. 穿戴式医疗保健设备迈向临床应用
次世代穿戴式医疗保健设备将从健身伙伴升级为医疗级诊断工具。这些穿戴设备将搭载 AI 模型，能够在本地实时分析心率变异、呼吸模式等生物特征资料。其中，远端患者监护 (RPM) 就是这场变革的一个例子：由临床级互联传感器构成、且日益壮大的生态系，将可进行患者的持续监护、疾病的早期筛检，以及个人化治疗方案的制定。
总结
无论是在云端、边缘端或实体 AI 领域，Arm 对 2026 年的每一项预测都指向同一个核心主轴：在各个场域实现更先进的每瓦智能运算能力，即每单位能耗下能够输出的有效 AI 算力。随着全球迈入全新的运算时代，Arm 做为支撑下一波高效率、智能化、可扩展且安全创新的关键运算基础平台，其关键地位更加明确。我们也非常期待接下来将展开的各种可能。
