Arm 發佈 20 項技術預測：分享 2026 年及未來發展趨勢
全球運算技術的格局正在發生影響深遠變革——運算模式正從集中式雲端架構，向涵蓋各類裝置、終端及系統的分散式智慧架構演進。2026 年將邁入智慧運算新紀元，屆時，運算將具備更高的模組化特性和能源效率表現，實現雲端、實體終端及邊緣人工智慧（AI）環境的無縫互聯。
根據這個趨勢，Arm 發佈 20 項技術預測，這些技術將引領 2026 年的下一波創新浪潮。
晶片創新
1. 模組化小晶片技術將重新定義晶片設計
隨著產業持續突破晶片技術的極限，從單片式晶片向模組化小晶片架構的轉型將全面加速。透過將運算單元、記憶體與 I/O 拆分為可重複使用的建構模組，晶片設計人員可靈活搭配不同製程節點，於降低研發成本的同時加快產品規模化。產業對模組化的關注日益提升，說明晶片設計正從「追求更大晶片」轉向「打造更智慧系統」，使晶片研發團隊能夠自由組合各類製程節點，針對多樣化的工作負載快速客製系統單晶片（SoC）。這一趨勢將進一步推動可客製小晶片的崛起——這類高度可配置的模組，能深度整合通用運算單元、特定領域加速器、區塊或專用 AI 引擎——將協助晶片團隊無需從零起步即可打造差異化產品，進而大幅縮短設計週期，降低創新門檻。同時，產業的標準化進程也將持續推進，新興的開放標準將確保不同廠商的小晶片產品能夠進行可靠、安全的整合。這不僅能降低系統整合風險，拓展供應鏈選擇範圍，更將催生一個以互通性元件為核心的生態體系，取代以往高度耦合的單一廠商系統模式。
2. 憑藉先進材料和 3D 整合，實現更智慧的擴展
2026 年的晶片創新將更多來自新型材料應用與先進封裝技術，如 3D 堆疊和小晶片整合等，而非來自電晶體尺寸的進一步縮小。這種路徑有助於在高效能晶片中實現更高的整合密度與能源效率表現。這種「超越摩爾定律」的演進強調垂直創新，透過功能分層整合、最佳化散熱效率以及提升每瓦算力來突破，而非單純的橫向尺寸縮放。該技術路徑不僅將成為高效能、高能源效率運算持續發展的關鍵支撐，更將為更強大的 AI 系統、更高密度的資料中心基礎設施，以及更智慧的邊緣裝置奠定基礎。
3. 以資安為核心的晶片設計成為不可妥協的基本要求
隨著 AI 系統自主性不斷增強，且日益深度融入關鍵基礎設施，「以資安為核心」的晶片設計（Secure-by-design）將從一項商業差異化的優勢，轉變為基本要求。當前，攻擊者已開始探測 AI 系統的可利用漏洞，並將硬體本身做為攻擊目標。面對日益嚴峻的威脅，晶片內建的硬體級信任機制變得相當重要。Arm 記憶體標籤擴充（MTE）、硬體可信任根和機密運算安全區域等技術，將成為晶片的標準配備功能，而非選配元件。此外，個人與企業正將越來越多的高價值數位資產儲存在 AI 系統中，包括專有資料集、業務邏輯、使用者憑證、個人歷史資料及財務資訊等，這就需要在晶片層面部署多重安全防護措施，包括加密強制隔離、記憶體完整性及運行時驗證等多層安全機制。
4. 專用加速技術與系統級協同設計定義 AI 運算的未來，推動融合型 AI 資料中心興起
特定領域加速技術的興起，正在重新定義晶片效能，然而此一變革並非透過簡單區分通用運算與加速器。相反地，產業正朝著系統級協同設計的客製化晶片方向演進，這類晶片將從系統層面與軟體堆疊協同設計，並針對特定 AI 框架、資料類型及工作負載完成深度最佳化。亞馬遜網路服務（Graviton）、Google Cloud（Axion）和Microsoft Azure（Cobalt）等領先的雲端服務提供者正在引領這個轉變，展現為緊密整合的平台，意即從底層開始將專用 CPU、加速器、記憶體和互連共同設計在一起，這是實現可擴展、高效率且開發者可存取的 AI 的核心。此趨勢將推動次世代基礎設施—— AI 資料中心加速落地，這類資料中心可極大化單位面積內的 AI 算力，進而降低 AI 運行所需的能耗總量及相關成本。
AI 無處不在：涵蓋雲端、實體終端與邊緣端
5. 分散式 AI 運算將更多智慧延伸至邊緣端
儘管雲端仍將是大模型運行的核心陣地，但 AI 推論任務將持續從雲端向終端裝置遷移，進而實現更快速的回應與決策。2026 年，邊緣 AI 將加速演進：憑藉演算法最佳化、模型量化和專用晶片的加持，它將從基礎的資料分析能力，升級為邊緣裝置與系統的即時推論、動態適配能力，同時可承載更複雜模型的運行。屆時，本地推論與裝置端學習將成為標準配置，在降低延遲、節約成本、減少雲端依賴的同時，也將邊緣裝置與系統重塑為具備自主運行能力的運算節點。
6. 雲端、邊緣與實體 AI加速融合
2026 年，「雲端與邊緣哪個勝出」的長期爭論將逐漸平息，AI 系統將加速形成以協同智慧為核心的一體化協作體系。企業不再把雲端、邊緣與實體終端分別看待，而是根據各技術層級的優勢來設計 AI 任務和工作分配方案。例如，雲端承擔大規模模型訓練與最佳化任務；邊緣端在資料來源附近進行低延遲感知與短週期的決策；機器人、汽車及工業裝置等實體系統，則在真實環境中完成決策的落地執行。這種新興的分散式 AI 模式，將為大規模部署高可靠性、高能源效率的實體 AI系統提供支撐。
7. 世界模型將重塑實體 AI開發
世界模型將成為建構和驗證實體 AI系統的關鍵基礎工具，應用範圍涵蓋機器人、自主機器到分子發現引擎（molecular discovery engines）等領域。視訊生成、diffusion-transformer 混合模型以及高傳真類比的進展，將使開發者和工程師能夠建構豐富的虛擬環境，並精準地反映真實世界的物理規律。這些沙盒化的「AI 模擬測試平台」可支援團隊在系統部署前完成實體 AI系統的訓練、壓力測試與反覆運算最佳化，進而降低研發風險並顯著縮短開發週期。對於製造業、物流、自動駕駛及藥物研發等領域而言，基於世界模型的模擬技術可能成為企業競爭的必要能力，並成為推動下一波實體 AI技術突破的重要催化劑。
8. AI 代理與自主 AI 在實體及邊緣環境持續崛起
AI 將從輔助工具進一步進化為自主代理，系統能夠在有限的人工干預下感知、推論和行動。多個代理的編排技術將在機器人、汽車及物流領域被更廣泛的應用，消費電子裝置也將原生整合 AI 代理功能。以汽車供應鏈為例，相關系統將從單純的工具升級為 AI 代理——物流最佳化系統可持續監控物流流向，主動完成補貨、路徑調整或向管理人員發出預警，而不是被動等待指令。同時，工廠自動化領域或者將向「監督式 AI」演進，這類系統可自主監控生產流程、檢測異常工作狀況、預測產能瓶頸，並自主啟動偵錯措施。
9. 情境感知 AI 將驅動次世代使用者體驗
儘管邊緣生成式 AI 在文本、圖像、視訊及音訊等領域的應用將持續拓展，但裝置端 AI 的真正突破點則在於情境感知能力。它能讓終端裝置理解並解讀所處環境、使用者意圖及本地資料，解鎖全新的使用者體驗程度，涵蓋從強化顯示到主動安全防護等多個場景。此外，情境感知 AI 系統不再侷限於回應指令，而是能夠預判使用者需求，以前所未有的精準度與個人化程度客製專屬體驗。由於 AI 在裝置端運行，該技術也更能滿足使用者對隱私保護、低延遲及高能源效率的需求。
10. 專用模型百花齊放，告別單一大型模型主導時代
儘管大型語言模型（LLM）在雲端訓練與推論場景中仍將佔有重要地位，但「單一巨型模型」的時代將逐步落幕，取而代之的是眾多輕量化的專用模型。這些專用模型針對特定領域深度最佳化，適配邊緣端運行需求，目前已在多個垂直產業落地應用，從製造業的缺陷檢測與品質檢驗，到醫療保健領域的診斷輔助與患者監護模型均有包括。這一趨勢將為中小企業帶來全新機會：它們無需建構專屬的「大型 AI」堆疊，只需憑藉易於取得的特定領域小型模型，專注探索那些模型在特定場景下的部署策略即可。
11. 小型語言模型（SLM）更強大，企業應用門檻不斷降低
受惠於模型壓縮、蒸餾及架構設計的技術突破，當下複雜的推論模型正在大幅縮減，轉化為小型語言模型（SLM），同時不會犧牲運算能力。這些輕量化模型在大幅降低參數規模的同時，可實現接近尖端水準的推論效能，不僅更易於在邊緣部署、微調成本更低，還能高效率地適配功率受限的應用環境。同時，模型蒸餾、量化等超高能源效率的 AI 模型訓練技術的規模化應用，為此變革提供堅實後盾，也正逐步成為產業標準。事實上，訓練的能源效率有望成為衡量 AI 模型的核心指標，「每焦耳推論能力」這類量化指標，已開始出現在產品手冊與學術研究論文中。
12. 實體 AI 規模化落地，驅動全產業生產力的躍升
下一個數兆美元規模的 AI 平台將屬於實體世界，智慧將被內建於新一代的自主機器與機器人之中。在多模態模型、更高效率的訓練與推論管線的技術突破推動下，實體 AI 系統將實現規模化部署，催生全新品類的自主裝置。這些裝置將可重塑醫療健康、製造、交通運輸、採礦等多個產業，不僅能顯著提升生產效率，還可在對人類存在安全風險的環境中穩定可靠地運行。此外，針對汽車與機器人自動化場景的通用運算平台將逐步湧現，車用晶片可望透過技術的重複使用與適配，應用於人形機器人或工業機器人領域。這將進一步提升規模經濟效益，加速實體 AI系統的研發與落地進程。
技術市場與裝置
13. 混合雲端技術走向成熟，開啟多雲端智慧新階段
2026 年，企業的雲端策略將不再侷限於部署多雲端架構，而是邁向更成熟的智慧化混合雲端運算階段。這一階段將具備以下特徵：
- 工作負載調度自主化：系統能夠動態選擇最高效率或最安全的執行環境；
- 互通性標準化：資料與 AI 模型可在不同平台之間無縫遷移；
- 調度策略能效化：「每瓦效能」成為部署決策的首要驅動指標；
- 分散式 AI 協同：訓練、微調與推論任務可在異質基礎設施中的最佳節點完成執行。
這需要憑藉開放標準與高能源效率運算平台的協同支援，讓 AI 模型、資料管線及應用程式，能夠在多雲端平台、資料中心與邊緣環境中無縫運行。
14. 從晶片到生產線現場，AI 正在改寫汽車產業的發展模式
隨著 AI 強化的汽車功能成為產業標準配備，AI 技術將深度普及到汽車供應鏈的各個部分——從車用晶片到工廠的工業機器人均有涵蓋。AI 定義汽車將搭載先進的車用 AI 系統，協助環境感知、行為預測、駕駛輔助及更高階的自動駕駛功能，尤其將推動先進駕駛輔助系統（ADAS）和車用資訊娛樂系統（IVI）的升級，而晶片技術也將針對這些需求完成重構。同時，汽車製造業將面臨新的變革：工業機器人、數位孿生與互聯系統的應用，正推動工廠往更智慧、更自動化的方向轉型。
15. 裝置端 AI 成標準配備，智慧手機將更聰明
2026 年的智慧手機將繼續深度依賴 AI 功能，包括相機圖像識別、即時翻譯、智慧助理等功能，這些均將完全在裝置端處理。智慧手機將進化為集數位助理、相機與個人管家於一體的多功能裝置。Arm 2026 年的 Mali GPU 將新增專用的類神經加速器，其搭載的Arm 類神經技術將展現行動裝置端在圖像和 AI 能力上的重大飛躍。到 2026 年底，最新旗艦級智慧手機將搭載類神經 GPU 管線，支援更高幀率的 4K 遊戲、即時視覺運算及更智慧的裝置端 AI 助理等功能，且所有功能均無需依賴雲端連接即可運行。連接即可運行。
16. 邊緣裝置的算力邊界逐漸消融
PC、行動裝置、物聯網與邊緣 AI 之間長期存在的壁壘將逐漸消融，進而邁向一個打破裝置邊界的裝置端智慧新時代。使用者與開發者將不再侷限於產品類別的劃分，而是逐漸基於一套統一的運算協同架構彼此互通操作，讓使用者體驗、效能表現與 AI 能力，能夠在不同形態的邊緣裝置間無縫流轉。推動這一變革的核心動力，是跨作業系統相容性與應用可攜性的技術突破。隨著作業系統逐步共用底層框架、運行時環境與開發者工具，軟體將實現「一次開發，全域部署」，涵蓋 PC、智慧手機、邊緣 AI 裝置及物聯網裝置等各類裝置。
17. AI 個人智慧型網路，實現全裝置互聯
AI 體驗將突破單一裝置的限制，形成一套連貫的「個人智慧型網路」，讓智慧隨使用者的數位生活無縫流轉。無論是手機、可穿戴裝置、PC 和汽車，還是恆溫器、音箱和保全系統等智慧家庭裝置，所有邊緣裝置都將原生支援 AI 工作負載運行，能夠即時共用情境資訊與學習成果，預判使用者在不同螢幕與感測器場景下的需求，並提供無縫且高度個人化的體驗。隨著小型 AI 模型與異質運算的日益成熟，家中日常的互聯裝置都將融入這個智慧生態系中。從本質上看，個人裝置將演變為一個具備集體感知與自我調整能力的智慧框架，能夠深度理解使用者需求，並從使用者在不同場景下的互動行為中持續學習。
18. AR 與 VR 可穿戴裝置加速普及至企業應用場景
頭戴式裝置和智慧眼鏡等擴增實境（AR）與虛擬實境（VR）穿戴裝置，將在物流、維護、醫療和零售等更廣泛的工作場景中實地應用。這一趨勢主要受惠於輕量化設計和電池續航能力的進步，讓解放雙手的運算模式在更多場景中具備實用性。這些企業級部署將展現融入式的、以任務為導向的穿戴式裝置所具備的價值——能依情境即時提供所需資訊，進一步提升生產力與作業安全。隨著外形尺寸不斷縮小、AI 能力不斷增加、連接體驗越來越流暢，AR 與 VR 穿戴運算裝置將從「嘗鮮品」變為「必需品」，成為推動職場向更智慧、更具輔助價值的未來演進的關鍵一步。
19. 智慧決策基礎設施，重塑物聯網發展格局
物聯網（IoT）將進化為「智慧物聯網」。邊緣物聯網裝置將突破單純的資料收集與感知功能，轉而具備「理解意義」能力——能夠自主完成資料解讀、趨勢預測與行動執行。此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，能根據當地語系、低功耗的運算能力，在極少人工干預的情況下輸出即時洞察，推動物聯網進入自主化、高能效創新的新階段。
20. 穿戴式醫療保健裝置邁向臨床應用
次世代穿戴式醫療保健裝置將從健身夥伴升級為醫療級診斷工具。這些穿戴裝置將搭載 AI 模型，能夠在本地即時分析心率變異、呼吸模式等生物特徵資料。其中，遠端患者監護（RPM）就是這場變革的一個例子：由臨床級互聯感測器構成、且日益壯大的生態系，將可進行患者的持續監護、疾病的早期篩檢，以及個人化治療方案的制定。
總結
無論是在雲端、邊緣端或實體 AI 領域，Arm 對 2026 年的每一項預測都指向同一個核心主軸：在各個場域實現更先進的每瓦智慧運算能力——即每單位能耗下能夠輸出的有效 AI 算力。隨著全球邁入全新的運算時代，Arm 做為支撐下一波高效率、智慧化、可擴展且安全創新的關鍵運算基礎平台，其關鍵地位更加明確。我們也非常期待接下來將展開的各種可能。
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