Arm公布2026年及未來的20項技術預測 全面引領每瓦智慧運算為最終願景

隨著將邁入2026年，作為全球技術IP解決方案供應商的Arm以自身對產業的觀察公布對2026年及未來的20項技術預測，橫跨晶片設計、AI發展至技術市場與裝置三大領域；Arm強調無論從雲端、邊際或實體AI領域，Arm的預測都圍繞在以「各場域實現先進的每瓦智慧運算」為宗旨，意即如何有效率地將每單位能耗發揮到最有效的AI算力，並彰顯Arm作為支撐下一波高效率、智慧化、可擴展與安全創新的關鍵運算基礎平台的關鍵地位。

模組化小晶片、材料與封裝及安全為晶片帶來創新

於晶片創新領域，Arm認為有4大重要方向：模組化的小晶片技術，先進材料與3D整合的可擴展性，以資安為核心的晶片設計，專用加速與系統級異構運算

1、模組化的小晶片技術發展將全面加速，透過將運算單元、記憶體、I/O拆分為可重複建構的小晶粒模組，使設計人員可彈性選擇不同節點、架構擴展，因應不同層級與運算需求的情境快速設計客製系統單晶片，同時產業的標準化也因此持續推進，透過開放標準確保不同廠商提供的小晶片在可靠、安全的前提構成各種高性能晶片，並催生以互通性元件為核心的生態系，取代過往高度耦合的單一廠商系統模式。

2、Arm預期2026年將由新型材料與先進3D封裝帶來更多晶片創新，如利用3D堆疊與小晶片整合打破透過製成縮減電晶體尺寸的限制，藉此實現超越摩爾定律的晶片技術演進，此模式強調垂直創新，透過功能分層整合、最佳化散熱效率與提升每瓦算力，實現高密度、高AI算力的資料中心基礎設施與智慧邊際裝置。

3、隨著AI系統的自主性提升並融入關鍵基礎設施，「以資安為核心」將從商業差異化變成基本要求，尤其目前攻擊者已經開始探索AI系統的可利用漏洞進行以硬體本身的攻擊，像是Arm的記憶體標籤擴充(MTE)、硬體可信任根與機密運算安全區域亦從選配功能轉變為新一代晶片的標準配置，即便是企業與消費級裝置，也由於越來越多企業與個人資訊儲存在AI系統內，也促使晶片更加著重原生的高度安全防禦措施。

4、特定領域的加速技術也進一步重新定義晶片效能，然而不同於過往簡單區分通用運算與加速器的概念，新一代晶片正透過系統協同設計的客製化晶片發展，此類晶片正透過系統從與軟體堆疊進行協同設計，並針對特定AI框架、資料類型與工作負載進行深度最佳化，如Amazon的Graviton、Google Cloud的Axion或微軟Azure的Cobalt等晶片，都是針對這些AI技術領導者的AI框架將專用CPU、加速器、記憶體與互連進行共同設計的典範。

自雲至端、虛到實的無所不在的AI

AI正深入生活的每個角落，以有形或無形的方式以不同的形態呈現，Arm於此領域分享8項AI發展的趨勢：分散式AI將智慧擴展至邊際，雲端、邊際與實體AI加速融合，世界模型重塑實體AI開發，AI代理與自主AI在實體與邊際持續崛起，情境感知AI驅動新使用者體驗，專用模型崛起取代單一大型模型主導發展，小型語言模型降低企業應用門檻，實體AI規模落地提升企業生產力

5、雲端仍是大型AI模型的主要執行陣地，然而AI推論將持續自雲端轉向終端實現更快的回應與決策，Arm預期2026年邊際AI將借助演算法最佳化、模型量化與專用晶片/專用加速器加持，在邊際端將基本資料分析能力升級至即時推論、動態調配能力，同時在本地與裝置端也會把裝置端學習列為標準，進一步降低對雲端的依賴以及實現個人化。

6、Arm認為，AI終將步入融合架構，雲端與邊際的勝負不再是爭論不休的議題，新一代的AI將使AI呈現雲端到邊際的整合發展，雲與端不再被視為獨立的個體，而是被納入整個AI環境的環節，如透過雲端承擔大型模型訓練與任務最佳化，裝置端提供低延遲感知與快速決策，將AI既分散又融合。

7、Arm認為，由於機器人、自主機器與分子發現引擎等技術與AI的結合，由影像生成、混合類比、物理仿真建構的世界模型將重塑實體AI的開發，在這些能夠逼真在虛擬環境呈現真實世界物理特性的數位孿生建構的沙盒化「AI模擬測試平台」，將在裝置於真實環境進行測試、部署前大幅減少風險、避免錯誤且縮減開發週期，使得世界模型將成為包括物流、自動駕駛與藥物研發等領域必備的能力，同時推動下一波實體AI突破。

8、AI將進一步自輔助工具進化到自主代理，使系統在有限的人工干預進行感知、推論並採取行動，透過多個代理的編排技術將在機器人、汽車、物流被廣泛採用，消費電子產品也因應趨勢添加AI代理功能，除了使實體AI朝高度自主化決策邁進，工廠自動化則轉向可自主監管生產流程、偵測異常、預測生產瓶頸與自動除錯的「監督式AI」。

9、作為邊際生成式AI繼文本、圖像、視訊、音訊等應用的下一步，將會是具有情境感知的AI，具備情境感知的裝置將可主動理解並解讀所處環境、使用者意圖與相關的本地資料，並從以往回應指令轉向預判使用者行為及需求，化被動為主動，同時借助高效能的邊際端AI執行能力，可確保對隱私保護、低延遲與更高能源效率的需求。

10、Arm認為現行透過單一大型模型解決所有情境的發展方式將被各式專用模型所取代，雖然大型語言模型仍在雲端訓練與推論佔有重要地位，但針對特定領域提供深度最佳化的專用模型能在邊繼裝置高效率的執行，且在邊繼裝置有限的算力在其擅長的領域發揮比大型通用模型更好的成效。

11、此外，透過壓縮、蒸餾與架構設計實現的小型語言模型(SLM)已經證實能在更小的參數實現不遜於大型語言模型的運算能力，對於邊繼裝置不僅容易部署且微調成本更低，更能在功率受限的環境保有高效且準確的執行能力，也使得企業更容易在不同環境使AI普及。

12、Arm同樣看好下一代以AI技術驅動的自主機器與機器人等實體AI落地，透過多模態模型、高效率的訓練與推論管系的技術突破，實體A將實現規模化部署並催生全新的自主裝置，並重塑包括醫療、製造、交通、能源挖掘等領域，同時像是自駕車、工業人形機器人等領域，也能利用新一代實體AI技術具備更聰明的AI智慧。

技術市場與裝置發展

在技術市場與裝置的發展性，Arm提出8項預測，包括更成熟的混合雲端技術，AI自晶片到製造顛覆汽車產業，標配裝置端AI的新一代智慧手機，裝置算力標記的消弭，基於跨裝置互連的個人化AI智慧網路，AR與VR加速普及，具智慧決策的物聯網架構，邁入臨床應用的智慧穿戴保健裝置

13、Arm預測，2026年企業的雲端策略不再侷限多雲架構，而是邁入更成熟的智慧化混合雲，在此階段將利用工作負載調度的自主化，能在不同雲環境轉移的標準化資料與AI模型，更具效益的每瓦效能調度策略，還有針對訓練、微調與推論的異質基礎設施節點的彈性使用，也因此需建立在開放標準與高能源效率運算平台的偕同支援，使企業可在多雲環境無縫轉移與執行其AI模型、資料管線與應用程式。

14、Arm認為AI將從晶片到製造顛覆過去所認知的汽車產業，包括AI定義的新一代自主智慧車輛，還有可主動感知與預測駕駛與乘客需求的車輛助理，或是自設計、生產到自主駕駛測試皆加入在世界模型環境模擬、測試與驗證階段的車輛生產流程，甚至在工廠策畫的過程透過世界模型針對採光、設備配置、自主機器人行為訓練先行模擬，並在工廠落成後不斷利用世界模型微調、預測設備維護的嶄新模式。

15、Arm認為，智慧手機在2026年將會更全面性的具備裝置端AI能力，裝置端不再只是高階手機的特色，包括圖像辨識、翻譯、智慧助理變成基本能力，智慧手機將AI落實到數位助理；相機與個人管家，成為個人的超級裝置，Arm公布的2026年全新Lumex CSS組合不僅提升CPU的AI性能，就連GPU也配有專屬的類神經加速器，使手機可結合AI在裝置端增強遊戲的圖像視覺體驗。

16、隨著裝置互聯，PC、行動裝置、物聯網與邊際AI的壁壘將逐漸消弭，取而代之是更無邊際的裝置端智慧時代，使用者與開發者不再侷限產品的類型，而是透過一套統一的運算偕同架構提供互通操作，使使用者的體驗、效能表現與AI呈現在不同的裝置並無縫移轉，對開發者而言，由於各裝置間逐步共用底層框架、運行時環境與工具，則更朝向「一次開發、全域部署」的跨裝置開發方式。

17、透過裝置的相互連接，圍繞在個人化體驗的AI個人智慧網路也逐步成形，無論是手機、穿戴裝置、PC、車輛或家中的智慧家電裝置，都成為個人AI智慧網路的一環，彼此之間即時共用情境資訊與學習成果，預判使用者在不同裝置、環境的需求，主動提供建議或自主執行特定任務，個人裝置轉化成具集體感知與自我調整的智慧框架，理解使用者需求，並在不同場景的互動持續學習使用者行為。

18、Arm看好AR與VR穿戴裝置在新一波AI技術加持下可加速在企業應用普及，尤其如物流、維護、醫療與零售等場域等，透過新一代輕量化、高續航力的AR與VR穿戴裝置，可依據情境提供訊，作為提升生產力以及操作的輔助工具。

19、Arm認為物聯網(IoT)將由於AI進化至智慧物聯網(AIoT)，從過去單純的資料收集與感知轉化為具理解意義的能力，將蒐集的資料自主進行解讀、趨勢預測與行為執行，從任務式的被動轉變成極少人工干預的自主化、高效能化的新形態智慧物聯網。

20、新世代的穿戴式醫療保健裝置將自個人健身、健康管理升級至醫療級的工具，除了這些穿戴裝置將與AI結合，可在裝置端即時分析各式身體狀況外，也由於長時間的發展打通醫療領域的信賴，使其獲得認可並邁入臨床應用，使更多人可藉此早期發現身體異狀，或對患者提供更便利的持續監護與定期的資料觀測。