【总结展望专题】Arm：2025-2026年的半导体产业在AI浪潮中变革生长

2025年，半导体行业在人工智能的深度赋能下开启了全新发展周期，AI服务器需求的爆发式增长引发存储产能竞争，推动存储领域迈入“超级大周期”，而新能源汽车行业的迭代升级则让产业链竞争更趋白热化。

在技术突破与供需重构的双重驱动下，半导体行业正经历深刻变革。Arm中国区业务全球副总裁邹挺表示：“2025年，半导体行业在AI的核心驱动下实现了强劲增长。而2026年，随着AI在云边端的加速渗透，正从架构设计、技术路径、安全标准等维度，全方位驱动半导体技术创新。”

2025年公司成果：平台化转型与全场景AI落地并行

2025年，随着AI在数据中心、汽车、智能终端等领域的深化落地，AI负载也加速从云端向边缘与物理设备渗透，这不仅推动了用户对高性能计算的需求，更催生了对高能效、高安全、可扩展计算平台的迫切需要。

2025年对于Arm来说是一个丰收之年，其在诸多领域都进行了深度布局，并结出了累累硕果。

首先，Arm围绕“平台优先”战略完成重要转型，推出面向多领域的新产品命名体系，从芯片核心供应商向计算平台公司稳步迈进。

在云AI领域，Arm Neoverse平台凭借高密度、高能效，以及高定制化的CPU核心，成为阿里云、亚马逊云科技等头部云服务提供商的基础设施核心选择，其核心部署量已突破10亿个，Arm架构在2025年头部云服务商算力出货中占据近半数份额，帮助合作伙伴实现性能与总拥有成本的双重优化。

在边缘AI领域，Arm也迎来突破性进展，其全新推出的Lumex CSS平台搭载支持SME2技术的CPU，实现高达5倍的AI性能提升，已在vivo、OPPO等旗舰智能手机中广泛落地。此外，通过与支付宝的深度协作，该技术在大语言模型推理的预填充与解码阶段分别实现超40%和25%的性能提升；与腾讯GiiNEX的合作则让游戏性能提升达2.5倍，切实改善了端侧AI应用体验。

另外，在物联网领域，Armv9边缘AI计算平台以Cortex-A320 CPU和Ethos-U85 NPU为核心，专为物联网应用优化，支持超10亿参数的端侧AI模型运行，获得亚马逊云科技、西门子等企业的认可与支持。

在物理AI领域，Arm推出了专为汽车打造的Zena CSS平台，将芯片开发周期缩短12个月，工程资源投入减少20%，有力加速新车型上市进程。而SOAFEE架构迎来四周年里程碑，全球成员突破150家，亚太区占比达38%，广汽集团、吉利汽车等中国企业的加入让汽车AI生态更具活力。

在软件生态构建方面，Arm KleidiAI软件库成功集成至多个主流AI框架，同时完成与阿里通义千问、百度文心大模型等本土大模型的适配，突破传统瓶颈，为AI技术落地提供坚实支撑。

2025年行业特征：AI驱动下的技术突破与生态重构

对于2025年半导体行业的核心发展特征，邹挺认为集中体现在AI驱动的全产业链变革与技术创新的多点爆发上。

在芯片设计领域，芯粒技术成为突破传统芯片物理与成本限制的核心解决方案，Arm向开放计算项目贡献的基础芯粒系统架构规范，进一步推动了行业协作。异构计算则通过CPU与嵌入式加速器的协同，满足了物联网设备与边缘场景的多元AI需求，既保障了现有设备的AI性能强化，又实现了低功耗机器学习任务的高效运行。

AI技术的演进呈现多维度突破态势，边缘侧AI的深化发展催生了混合AI架构的出现，可在边缘设备与云端间合理分配AI任务，实现本地化高效处理与云端补充支持的协同；小语言模型的快速迭代使其在算力有限的端侧设备广泛部署，而多模态AI模型则融合文本、图像等多元数据，具备类人感知能力，可处理更复杂任务。Armv9架构的SVE2和SME2特性为这些技术突破持续赋能，让CPU能够高效执行AI工作负载，为终端AI推理提供有力支撑。

市场层面的变化同样深刻，生态系统围绕芯片与软件的协作空前紧密，标准化成为行业共识，企业通过专用化芯片实现商业差异化，计算子系统的普及让不同规模企业都能定制专属解决方案。汽车市场正经历从“软件定义汽车”到“AI定义汽车”的快速转型，虚拟原型技术大幅缩短汽车开发周期，生成式AI优化自动驾驶端到端模型，推动L2+、L3级自动驾驶功能加速普及，同时，驾驶员监控系统与ADAS深度集成。在消费电子领域，智能手机仍是核心设备，Armv9架构的广泛应用让旗舰机型算力与体验持续提升，而AR智能眼镜等可穿戴设备快速发展，逐渐成为智能手机的重要补充。

2026年技术重心：模块化、高能效与安全化并行

展望2026年，AI在云边端的加速渗透将全方位驱动半导体技术创新，模块化芯粒设计将成为行业转型的核心方向。传统单片式架构将加速向模块化芯粒设计转变，通过拆分计算、内存、I/O等功能为可复用模块，设计者可混合搭配不同工艺节点的芯粒，快速定制系统级芯片，大幅缩短设计周期、降低创新门槛。同时，行业标准化进程将持续推进，开放标准将实现不同厂商芯粒产品的可靠集成，催生以可互操作组件为核心的生态体系，取代传统高度耦合的单一厂商系统模式。

技术路径将聚焦“超越摩尔定律”，摆脱单纯依赖晶体管尺寸缩小的发展模式，转向新型材料应用与先进封装技术，如3D堆叠和芯粒集成等，这种垂直创新将通过功能分层集成、散热优化与“每瓦算力”提升实现突破，为高性能AI芯片、高密度数据中心及功耗受限的边缘AI设备提供核心支撑，成为满足AI对算力密度与能效持续需求的关键。

系统级协同设计将推动融合型AI数据中心的兴起，半导体创新不再局限于单独的CPU或加速器，而是朝着“系统层面与软件栈协同设计”的定制化方向发展。头部云服务商已率先开展专用CPU、AI加速器、内存及互连技术的深度整合，打造高效可扩展、且开发者可访问的AI平台，这类数据中心以“最大化单位面积AI算力”和“提升每瓦性能”为核心指标，将进一步驱动底层芯片架构与协同设计方案的革新。

“设计即安全”成为半导体产品的硬性需求。随着AI系统深度嵌入自动驾驶、工业控制等关键基础设施，硬件安全攻击风险持续上升，“设计即安全”已从商业差异化优势转变为通用要求。Arm的内存标记扩展、硬件可信根等技术将成为芯片标配功能，通过加密强制隔离、内存完整性验证等多层安全机制，保障AI系统处理敏感数据与核心业务逻辑时的机密性、完整性与可靠性。

2026年市场重构：新兴场景催生需求变革

2026年，半导体市场需求结构将在新兴应用场景的驱动下发生显著重塑。汽车与机器人通用计算市场将迎来规模化增长，多模态模型与高效推理管线的技术突破，将推动智能汽车、自主机器等物理AI系统在医疗、制造、交通等行业的广泛部署，既提升生产效率，又能替代人类在高危环境下作业。其中，AI技术将深度渗透汽车供应链全环节——从车载芯片到工厂工业机器人，车载芯片将围绕ADAS与车载信息娱乐系统的升级需求完成技术重构，同时通过技术复用适配人形机器人、工业机器人等领域，实现规模经济效益。

融合型AI数据中心将成为基础设施升级的核心方向，在算力密度、能效与成本压力的共同作用下，行业将从底层芯片到软件栈进行一体化优化。头部云服务商推出的整合式平台将成为行业标杆，催生对高能效计算平台的激增需求，进一步推动底层芯片架构与协同设计方案的革新。

终端智能市场将呈现全场景融合态势，智能手机全面进入端侧AI时代，旗舰设备本地AI能力将大幅提升；PC、移动设备、物联网与边缘AI之间的壁垒逐渐消融，实现“一次开发，全域部署”的跨平台应用移植。AI将打通手机、可穿戴设备、汽车及智能家居，构建“个人智能网络”，所有边缘设备原生支持AI工作负载，实时共享情境信息与学习成果，提供无缝个性化体验。此外，AR/VR可穿戴设备将在物流、运维、医疗等企业场景广泛落地，凭借轻量化设计、强大AI能力与流畅连接体验，从“尝鲜品”转变为“必需品”，成为提升生产效率与操作安全性的重要工具。

结语

2025年，半导体行业在AI的驱动下完成了技术与市场的双重重构，平台化转型、芯粒技术突破与全场景AI落地成为行业发展的核心主线。2026年，随着模块化芯粒、超越摩尔定律、系统级协同设计与安全化技术的持续演进，半导体行业将迈向更高效、更智能、更安全的发展阶段。

邹挺表示：“Arm将持续加大研发投入，围绕下一代架构与计算子系统需求推进技术创新，携手全球2200万名软件开发者与生态合作伙伴，推动AI技术在云边端全场景的深度落地。”在技术创新与生态协同的双重驱动下，半导体行业将不断突破边界，为智能汽车、AI数据中心、终端智能等领域注入强劲动力。