全球技术巨头Arm 发布 20 项技术预测！2026半导体这么发展就对了

Arm今日发布重磅技术预测，勾勒出未来三年智能计算的发展蓝图，涵盖芯片创新、AI普及、设备互联等多个关键领域。

模块化与安全成为核心趋势

模块化芯粒技术重塑芯片设计范式

随着芯片技术逼近物理极限，行业正从单片式芯片向模块化芯粒架构转型。通过将计算单元、内存与I/O拆分为可复用的构建模块，芯片设计人员可灵活搭配不同工艺节点，降低研发成本，加快产品落地。这一转变标志着芯片设计从"追求更大芯片"转向"打造更智能系统"，为多样化工作负载提供精准适配。

先进材料与3D集成驱动超越摩尔定律

2026年的芯片创新将更多依赖新型材料应用与先进封装技术，如3D堆叠和芯粒集成，而非单纯缩小晶体管尺寸。这种"超越摩尔定律"的演进路径，通过功能分层集成、优化散热效率以及提升每瓦算力，为高性能、高能效计算奠定基础，支持更强大的AI系统和边缘设备。

设计即安全成为芯片标配

随着AI系统自主性增强并融入关键基础设施，芯片的"设计即安全"从商业差异化优势转变为通用要求。Arm内存标记扩展(MTE)、硬件可信根和机密计算安全飞地等技术将成为芯片标配，多重安全防护措施确保高价值数字资产的安全。

专用加速技术与系统级协同设计定义AI计算未来

特定领域加速技术兴起，行业正朝着系统级协同设计的定制化芯片方向演进。头部云服务提供商如亚马逊云科技、Google Cloud和Microsoft Azure等引领这一转变，通过紧密集成的平台实现可扩展、高效且开发者可访问的AI。这一趋势将推动融合型AI数据中心加速落地，降低AI运行能耗及成本。

AI无处不在：云端、边缘与物理终端深度融合

分布式AI将智能延伸至边缘侧

尽管云端仍是大模型运行核心，但AI推理任务将持续向终端设备迁移。2026年，边缘AI将从基础数据分析能力升级为实时推理、动态适配能力，承载更复杂模型运行。本地推理与端侧学习成为标准配置，降低延迟、节约成本、减少云端依赖，将边缘设备重塑为具备自主运行能力的计算节点。

云端、边缘与物理AI加速融合

围绕"云端与边缘孰优"的争论将平息，AI系统形成以协同智能为核心的一体化协作体系。企业根据各技术层级优势设计AI任务和工作分配方案，云端承担大规模模型训练与优化，边缘侧实现低延迟感知与短周期决策，物理系统完成决策落地执行，推动分布式AI模式发展。

世界模型重塑物理AI开发

世界模型将成为构建和验证物理AI系统的关键工具，通过视频生成、扩散-Transformer混合模型以及高保真模拟技术，开发者可在虚拟环境中完成物理AI系统的训练、压力测试与迭代优化，降低研发风险，缩短开发周期。

智能体与自主AI在物理及边缘环境崛起

AI将从辅助工具进化为自主智能体，多智能体编排技术在机器人、汽车及物流领域广泛应用，消费电子设备原生集成智能体AI功能。工厂自动化领域向"监督式AI"演进，系统可自主监控生产流程、检测异常工况、预测产能瓶颈并启动纠偏措施。

情境感知AI赋能下一代用户体验

端侧AI的真正突破点在于情境感知能力，让终端设备理解环境、用户意图及本地数据，解锁全新用户体验维度。情境感知AI系统能预判用户需求，提供精准个性化体验，同时满足隐私保护、低延迟及高能效需求。

专用模型百花齐放，告别单一大型模型时代

尽管大语言模型在云端仍重要，但"单一巨型模型"时代将落幕，轻量化专用模型兴起。这些模型针对特定领域深度优化，适配边缘侧运行需求，为中小企业带来机遇，无需搭建专属"大型AI"堆栈即可探索模型部署策略。

小语言模型更强大，企业应用门槛降低

得益于模型压缩、蒸馏及架构设计突破，复杂推理模型转化为小语言模型(SLM)，降低参数规模的同时保持接近前沿水平的推理性能。轻量化模型更易于在边缘侧部署、微调成本更低，适配功率受限应用环境。

物理AI规模化落地，驱动全行业生产力跃升

下一个价值数万亿美元的AI平台将属于物理智能领域，智能能力植入新一代自主设备与机器人。多模态模型、高效训练与推理管线技术突破推动物理AI系统规模化部署，重塑医疗健康、制造、交通运输、采矿等行业，提升生产效率，在安全风险环境中稳定运行。

技术市场与设备：全场景智能互联加速到来

混合云技术走向成熟，开启多云智能新阶段

2026年，企业云策略迈向智能化混合云计算阶段，具备工作负载调度自主化、互操作标准化、调度策略能效化、分布式AI协同等特征。开放标准与高能效计算平台支撑AI模型、数据管线及应用程序在多云平台、数据中心与边缘环境无缝运行。

AI重塑汽车行业格局，从芯片到工厂全面渗透

AI增强型汽车功能成为标配，AI技术深度渗透汽车供应链各环节，推动先进驾驶辅助系统(ADAS)和车载信息娱乐系统(IVI)升级。汽车制造业向更智能、自动化方向转型，工业机器人、数字孪生与互联系统广泛应用。

端侧AI成标配，智能手机更智能

2026年智能手机继续深度依赖AI功能，相机图像识别、实时翻译、智能助手等功能完全实现端侧处理。Arm Mali GPU新增专用神经加速器，最新旗舰智能手机搭载神经GPU流水线，支持更高帧率4K游戏、实时视觉计算及智能端侧AI助手功能，无需依赖云端连接。

边缘设备算力边界消融，端侧智能新时代来临

PC、移动设备、物联网与边缘AI之间壁垒逐渐消融，迈向打破设备边界的端侧智能新时代。跨操作系统兼容性与应用可移植性技术突破推动软件"一次开发，全域部署"，覆盖各类设备。

AI个人智能网络，实现全设备互联

AI体验突破单一设备限制，形成"个人智能网络"，智能随用户数字生活无缝流转。所有边缘设备原生支持AI工作负载运行，实时共享情境信息与学习成果，提供无缝且高度个性化体验。

AR与VR可穿戴设备加速渗透企业应用场景

AR与VR可穿戴设备在物流、运维、医疗和零售等工作场景广泛应用，轻量化设计和电池续航能力进步解放双手计算模式。场景化可穿戴设备通过提供贴合业务场景的实时信息，提升生产效率与操作安全性。

智能决策基础设施，重塑物联网发展格局

物联网进化为"智能物联网"，边缘物联网设备具备"智能决策"能力，自主完成数据解读、趋势预测与行动执行。这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，推动物联网进入自主化、高能效创新新阶段。

可穿戴医疗保健设备迈向临床级

下一代可穿戴医疗保健设备从健身伴侣升级为医用级诊断工具，搭载AI模型实时分析生物特征数据。远程患者监护(RPM)生态系统实现患者持续监护、疾病早期筛查及个性化治疗方案制定。

总结：高效每瓦智能引领未来

Arm的2026年技术预测围绕"实现全场景的高效每瓦智能"主题展开，涵盖芯片创新、AI普及、设备互联等多个关键领域。随着全球迈入智能计算新时代，Arm将作为核心计算平台，赋能下一代高效、智能、可扩展且安全的技术创新，与产业共创未来技术新突破。