12月30日消息，半导体IP大厂Arm公司近日发布了 20 项技术预测，认为未来计算将具备更高的模块化特性和能源效率表现，实现云端、实体终端及边缘人工智能（AI）环境的无缝互联。

硅创新

1. 模块化芯片重新定义了硅设计

随着硅芯片行业不断突破技术极限，从单片芯片到模块化芯片设计的转变将加速。通过将计算、存储和I/O分离成可重用的构建模块，设计人员可以混合使用不同的工艺节点，降低成本，并更快地扩展规模。对模块化的日益重视将标志着芯片设计从“更大的芯片”向“更智能的系统”转变，使芯片团队能够自由地混合使用不同的工艺节点，并快速定制片上系统 (SoC) 以适应各种工作负载。这将推动可定制芯片的持续发展——这些高度可配置的模块将通用计算与特定领域的加速器、存储单元或专用人工智能引擎相结合——使芯片团队无需从零开始即可构建差异化产品，从而显著缩短设计周期并降低创新门槛。此外，预计行业标准化也将不断发展，新兴的开放标准将使来自不同供应商的芯片能够可靠且安全地组合使用。这将降低集成风险，扩大供应链，并开启一个可互操作组件的市场，而不是紧密耦合的单一供应商系统。

2. 通过先进材料和3D集成实现更智能的规模化

2026 年的硅芯片创新很可能并非源于更小的晶体管，而是源于新材料和更智能的堆叠技术，例如 3D 堆叠、芯片集成和先进封装，从而实现高性能芯片更高的密度和效率。这种“超越摩尔定律”的演进侧重于垂直创新——功能分层、散热优化和每瓦计算能力提升——而非横向扩展。这种方法对于维持高性能、高能效计算的进步至关重要，同时也将为更强大的 AI 系统、更密集的数据中心基础设施以及日益智能化的边缘设备奠定基础。

3. 安全设计芯片成为不可妥协的要素

随着人工智能系统变得更加自主，并深度嵌入关键基础设施，安全芯片设计将从商业差异化因素转变为普遍要求。攻击者已经开始探测人工智能系统中的可利用模式，并直接攻击硬件本身，这种日益严峻的威胁使得内置的硬件级信任至关重要。诸如Arm内存标记扩展（MTE）、硬件信任根和机密计算区域等技术将成为基本要求，而非可选附加功能。此外，随着个人和企业越来越多地将最有价值的数字资产（从专有数据集和业务逻辑到用户凭证、个人历史记录和财务信息）存储在人工智能系统中，这将需要在芯片层面采取各种安全措施，包括加密隔离、内存完整性和运行时验证。

4. 专业加速和系统级协同设计将定义人工智能计算，并推动融合型人工智能数据中心的兴起

领域特定加速技术的兴起正在重新定义芯片性能，但这并非通过通用计算和加速器之间的割裂来实现。相反，业界正朝着专用芯片的方向发展，这些芯片在系统层面与软件栈协同设计，并针对特定的AI框架、数据类型和工作负载进行优化。AWS（Graviton）、谷歌云（Axion）和微软Azure（Cobalt）等主要云服务提供商正引领着这一转变，这表明紧密集成的平台——从底层开始将专用CPU、加速器、内存和互连技术整合在一起——对于可扩展、高效且易于开发者使用的AI至关重要。这些发展正在加速下一阶段基础设施——融合型AI数据中心——的建设，该数据中心旨在最大限度地提高单位面积的AI计算能力，从而降低AI运行所需的电力和相关成本。

人工智能无处不在，从云端到物理层再到边缘计算

5. 分布式人工智能计算将更多智能推向边缘

尽管云计算对于大规模模型仍然至关重要，但人工智能推理处理将继续从云端迁移到设备端，从而实现更快的响应和决策。到2026年，边缘人工智能将从基础分析加速发展到在边缘设备和系统上进行实时推理和自适应，并借助算法进步、模型量化和专用芯片，集成更复杂的模型。这将使本地推理和本地学习成为标准配置，从而降低延迟、成本和对云的依赖，同时将这些边缘设备和系统重新定义为自给自足的计算节点。

6. 云计算、边缘计算和物理人工智能开始融合

到2026年，随着人工智能系统日益以协同智能为核心，云端与边缘之间的长期争论将逐渐平息。企业不再将云端、边缘和物理智能视为彼此独立的领域，而是开始设计针对最适合的层级的人工智能任务和工作负载。例如，云端提供大规模训练和模型优化，边缘提供低延迟感知和靠近数据的短循环决策，而物理系统（机器人、车辆和机器）则在真实环境中执行这些决策。这种新兴的分布式人工智能模式将有助于大规模部署可靠、高效的物理人工智能系统。

7. 世界模型助力物理人工智能发展

世界模型将成为构建和验证物理人工智能系统（从机器人和自主机器到分子发现引擎）的基础工具。视频生成、扩散变换器混合模型和高保真仿真技术的进步将使开发人员和工程师能够构建能够精确反映真实世界物理特性的丰富虚拟环境。这些沙盒化的“人工智能测试平台”将使团队能够在部署前对物理人工智能系统进行训练、压力测试和迭代，从而降低风险并加快开发周期。对于制造业、物流、自动驾驶和药物研发等领域而言，世界模型驱动的仿真可能成为竞争的必要条件，并成为下一波物理人工智能突破的催化剂。

8. 物理环境和边缘环境中智能体和自主人工智能的持续兴起

人工智能将从助手发展为自主代理，这些系统能够在有限的监督下感知、推理和行动。多代理编排将在机器人、车辆和物流等领域得到更广泛的应用，而消费设备也将原生集成代理型人工智能。在汽车供应链中，将会出现不仅是工具，更是代理的系统，物流优化系统将持续监控供应链，并主动重新订购、重新规划路线或提醒人工主管，而不是被动等待触发事件。与此同时，工厂自动化可能会朝着“监管型人工智能”的方向发展，这种人工智能能够监控生产过程、检测异常情况、预测吞吐量问题，并自主启动纠正措施。

9. 情境人工智能将驱动下一代用户体验

尽管边缘端的生成式人工智能在文本、图像、视频和音频领域的应用将持续扩展，但设备端人工智能的真正突破将在于情境感知。这将使设备能够理解和解读环境、用户意图和本地数据，从而解锁用户体验的新层面，从增强显示效果到主动安全防护，无所不包。此外，情境人工智能系统不再仅仅响应提示，而是能够预测用户需求，以前所未有的精准度和个性化程度定制体验。而且，由于人工智能在设备端运行，因此也符合对更高隐私性、更低延迟和更高能效的需求。

10. 多种专用模型而非单一大型模型的兴起

尽管大型语言模型 (LLM) 在云端训练和推理方面仍将发挥重要作用，但“一个巨型模型”的时代将逐渐被众多小型、专业化的模型所取代。这些专用模型将针对特定领域进行优化，并在边缘端运行。这种趋势已在多个垂直行业中初见端倪，例如制造业的缺陷检测和质量检验，以及医疗保健领域的诊断辅助和患者监护模型。对于小型企业而言，这带来了新的机遇，因为它们无需构建定制的“大型 AI”堆栈，而是可以利用易于获取的、特定领域的小型模型，并专注于如何在特定场景中部署这些模型。

11. 小型语言模型（SLM）的功能将越来越强大，也越来越容易被企业所接受。

压缩、蒸馏和架构设计方面的突破将使当今复杂的推理模型在不牺牲计算能力的前提下，大幅缩小为小型语言模型 (SLM)。这些紧凑型模型能够在参数数量显著减少的情况下，实现接近前沿水平的推理性能，使其更易于在边缘部署，微调成本更低，并且足以满足电力受限环境的需求。超高效 AI 模型训练技术（例如模型蒸馏和量化）的日益普及将为此提供支持，这些技术正逐渐成为行业标准。事实上，预计训练效率将成为 AI 模型的核心基准，诸如“每焦耳推理次数”之类的指标已经出现在产品文档和研究论文中。

12. 物理人工智能可扩展，从而在各行业提高生产力

下一个价值数万亿美元的人工智能平台将是实体平台，其智能将内置于新一代自主机器和机器人中。在多模态模型和更高效的训练及推理流程的推动下，实体人工智能系统将开始规模化发展，催生出新型自主机器，这些机器将通过大幅提升生产力，重塑包括医疗保健、制造业、交通运输和采矿业在内的各行各业，并使其能够在对人类而言不安全或危险的环境中运行。此外，预计未来将出现服务于车辆和机器人自动化的计算平台，为汽车设计的芯片很可能被重新利用并改造用于人形机器人或工厂机器人。这将进一步提升实体人工智能系统的规模经济效益，并加速其发展。

技术市场和设备

13. 混合云成熟度开启了多云智能的下一阶段

到 2026 年，企业不仅会采用多云架构，还会迈入混合云计算更加成熟、智能驱动的阶段。这一阶段的特征包括：

工作负载放置方面具有更大的自主性，系统可以动态选择最高效或最安全的执行环境；
标准化的互操作性，使数据和人工智能模型能够在平台之间无缝移动；
节能型调度，其中每瓦性能成为部署决策的首要驱动因素；
分布式 AI 协调，使训练、微调和推理能够在异构基础设施中任何最合适的位置进行。
这需要采用协调一致的方法，并辅以开放标准和节能计算，使人工智能模型、数据管道和应用程序能够在多个云、数据中心和边缘环境中流畅运行。

14. 从芯片到工厂车间，人工智能正在改写汽车行业的发展蓝图

随着人工智能增强的汽车功能成为行业必备要素，人工智能将深度融入整个汽车供应链，从车辆芯片到工厂的工业机器人，无一例外。在人工智能定义的汽车中，预计车载人工智能将应用于感知、预测、驾驶辅助和更高程度的自主驾驶，尤其是在高级驾驶辅助系统（ADAS）和车载信息娱乐系统（IVI）方面，而芯片设计也将围绕这些需求进行重塑。与此同时，汽车制造行业也将发生变革，工厂将借助工业机器人、数字孪生和互联系统变得更加智能和自动化。

15. 随着设备端人工智能成为标准，智能手机将变得越来越智能

2026 年的智能手机将继续高度依赖人工智能功能，包括摄像头和图像识别、实时翻译和语音助手，这些功能都将在设备端完成处理。智能手机本质上将成为集数字助理、相机和个人管家于一体的设备。Arm的神经网络技术——将专用神经网络加速器集成到 Arm 2026 年的 Mali GPU 中——标志着移动设备端图形处理和人工智能技术的重大飞跃。到 2026 年底，最新的旗舰智能手机将配备神经网络 GPU 流水线，从而实现更高帧率的 4K 游戏、实时视觉计算以及更先进的设备端人工智能助手等功能，所有这些都无需云端连接。

16. 跨所有边缘设备的计算边界开始消失

PC、移动设备、物联网和边缘人工智能之间长期存在的界限将逐渐消融，迎来一个与设备无关的统一设备端智能时代。用户和开发者将不再以产品类别为导向，而是越来越多地与一个统一的计算架构进行交互，在这个架构中，体验、性能和人工智能功能可以在不同的边缘设备形态之间无缝流动。推动这一转变的关键因素是新一轮的跨操作系统兼容性和应用程序可移植性。随着操作系统不断发展，共享更多底层框架、运行时和开发者工具，软件将越来越多地实现一次构建，即可部署到从PC和智能手机到边缘人工智能和物联网设备的各个平台。

17. AI个人织物连接所有设备

人工智能体验将超越设备本身，形成一个连贯的“个人网络”，其智能将与用户的数字生活无缝衔接。所有边缘设备——手机、可穿戴设备、个人电脑、汽车以及智能家居设备（如恒温器、音箱和安防系统）——都将原生运行人工智能工作负载，从而能够实时共享上下文信息和学习成果，预测用户在每个屏幕和传感器上的需求，并提供无缝衔接的个性化体验。随着小型人工智能模型和异构计算的不断成熟，日常家用联网设备也将为这一智能生态系统做出贡献。本质上，个人设备将演变为一个集体化的自适应框架的一部分，该框架能够理解用户，并持续从用户在不同环境中的交互中学习。

18. AR 和 VR 可穿戴设备在企业环境中的增长

包括头戴式设备和智能眼镜在内的增强现实（AR）和虚拟现实（VR）可穿戴设备将在更广泛的工作环境中得到应用，从物流和维护到医疗保健和零售业。这主要得益于轻量化设计和更长电池续航时间的进步，使得免提计算在比以往任何时候都更加普及的场景中成为可能。这些企业部署将展现出精巧的、针对特定任务的可穿戴设备的价值，它们能够根据情境提供信息，从而提高生产力和安全性。随着设备尺寸的不断缩小、人工智能功能的不断增强以及连接性的日益无缝，AR和VR可穿戴计算将从新奇事物演变为必需品，这是迈向更加普及、更具辅助性的未来工作环境的悄然而重要的一步。

19. 意义构建基础设施重塑物联网

物联网将演变为“智能物联网”。边缘物联网设备将超越数据收集和感知，迈向“意义构建”——自主地解释、预测和行动。这一转变将物联网重新定义为一种基于情境感知的决策基础设施，其中本地化的低功耗计算能够以最小的人工干预提供实时洞察，从而推动自主性和节能创新进入新时代。

20. 医疗保健可穿戴设备走向临床应用

下一代健康可穿戴设备将从健身伴侣演变为医疗级诊断工具。这些设备将搭载人工智能模型，能够实时分析本地生物特征数据，例如心率变异性和呼吸模式。远程患者监护 (RPM) 只是这一更广泛变革的一个例证：一个由互联的临床级传感器组成的日益壮大的生态系统，将实现持续护理、早期检测和个性化治疗方案。

最后

从云端、边缘计算到物理人工智能，Arm 对 2026 年的所有预测都围绕着一个共同的主题：在任何地方实现每瓦特的高级智能。随着世界迈入计算新时代，Arm 作为驱动下一波高效、智能、可扩展和安全创新浪潮的基础计算平台，其地位从未如此重要。我们迫不及待地想看看接下来会发生什么！