AI芯片架構(gòu)創(chuàng)新 Arm發(fā)布2026年20項(xiàng)技術(shù)預(yù)測

全球運(yùn)算技術(shù)的格局正在發(fā)生影響深遠(yuǎn)變革，運(yùn)算模式正從集中式云端架構(gòu)，向涵蓋各類設(shè)備、終端及系統(tǒng)的分散式智能架構(gòu)演進(jìn)。Arm(ARM-US) 今 (30) 日發(fā)布 20 項(xiàng)技術(shù)預(yù)測，預(yù)測這些技術(shù)將引領(lǐng) 2026 年的下一波創(chuàng)新浪潮。

Arm 表示，2026 年將邁入智能運(yùn)算新紀(jì)元，屆時(shí)，運(yùn)算將具備更高的模塊化特性和能源效率表現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)云端、實(shí)體終端及邊緣 AI 環(huán)境的無縫互聯(lián)。

芯片創(chuàng)新

1. 模塊化小芯片技術(shù)將重新定義芯片設(shè)計(jì)

隨著產(chǎn)業(yè)持續(xù)突破芯片技術(shù)的極限，從單片式芯片向模塊化小芯片架構(gòu)的轉(zhuǎn)型將全面加速。透過將運(yùn)算單元、存儲(chǔ)器與 I/O 拆分為可重復(fù)使用的建構(gòu)模塊，芯片設(shè)計(jì)人員可靈活搭配不同制程節(jié)點(diǎn)，于降低研發(fā)成本的同時(shí)加快產(chǎn)品規(guī)模化。

產(chǎn)業(yè)對(duì)模塊化的關(guān)注日益提升，說明芯片設(shè)計(jì)正從「追求更大芯片」轉(zhuǎn)向「打造更智能系統(tǒng)」，使芯片研發(fā)團(tuán)隊(duì)能夠自由組合各類制程節(jié)點(diǎn)，針對(duì)多樣化的工作負(fù)載快速客制系統(tǒng)單芯片 (SoC)。

這一趨勢(shì)將進(jìn)一步推動(dòng)可客制小芯片的崛起，這類高度可配置的模塊，能深度整合通用運(yùn)算單元、特定領(lǐng)域加速器、區(qū)塊或?qū)Ｓ?AI 引擎，將協(xié)助芯片團(tuán)隊(duì)無需從零起步即可打造差異化產(chǎn)品，進(jìn)而大幅縮短設(shè)計(jì)周期，降低創(chuàng)新門檻。

同時(shí)，產(chǎn)業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程也將持續(xù)推進(jìn)，新興的開放標(biāo)準(zhǔn)將確保不同廠商的小芯片產(chǎn)品能夠進(jìn)行可靠、安全的整合。這不僅能降低系統(tǒng)整合風(fēng)險(xiǎn)，拓展供應(yīng)鏈選擇范圍，更將催生一個(gè)以互通性元件為核心的生態(tài)體系，取代以往高度耦合的單一廠商系統(tǒng)模式。

2. 憑借先進(jìn)材料和 3D 整合，實(shí)現(xiàn)更智能的擴(kuò)展

2026 年的芯片創(chuàng)新將更多來自新型材料應(yīng)用與先進(jìn)封裝技術(shù)，如 3D 堆棧和小芯片整合等，而非來自晶體管尺寸的進(jìn)一步縮小。這種路徑有助于在高效能芯片中實(shí)現(xiàn)更高的整合密度與能源效率表現(xiàn)。

這種「超越摩爾定律」的演進(jìn)強(qiáng)調(diào)垂直創(chuàng)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(shù)路徑不僅將成為高效能、高能源效率運(yùn)算持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵支撐，更將為更強(qiáng)大的 AI 系統(tǒng)、更高密度的資料中心基礎(chǔ)設(shè)施，以及更智能的邊緣設(shè)備奠定基礎(chǔ)。

3. 以資安為核心的芯片設(shè)計(jì)成為不可妥協(xié)的基本要求

隨著 AI 系統(tǒng)自主性不斷增強(qiáng)，且日益深度融入關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，「以資安為核心」的芯片設(shè)計(jì) (Secure-by-design) 將從一項(xiàng)商業(yè)差異化的優(yōu)勢(shì)，轉(zhuǎn)變?yōu)榛疽蟆．?dāng)前，攻擊者已開始探測 AI 系統(tǒng)的可利用漏洞，并將硬件本身做為攻擊目標(biāo)。面對(duì)日益嚴(yán)峻的威脅，芯片內(nèi)建的硬件級(jí)信任機(jī)制變得相當(dāng)重要。

Arm 存儲(chǔ)器標(biāo)簽擴(kuò)充 (MTE)、硬件可信任根和機(jī)密運(yùn)算安全區(qū)域等技術(shù)，將成為芯片的標(biāo)準(zhǔn)配備功能，而非選配元件。此外，個(gè)人與企業(yè)正將越來越多的高價(jià)值數(shù)位資產(chǎn)儲(chǔ)存在 AI 系統(tǒng)中，包括專有資料集、業(yè)務(wù)邏輯、使用者憑證、個(gè)人歷史資料及財(cái)務(wù)信息等，這就需要在芯片層面部署多重安全防護(hù)措施，包括加密強(qiáng)制隔離、存儲(chǔ)器完整性及運(yùn)行時(shí)驗(yàn)證等多層安全機(jī)制。

4. 專用加速技術(shù)與系統(tǒng)級(jí)協(xié)同設(shè)計(jì)定義 AI 運(yùn)算的未來，推動(dòng)融合型 AI 資料中心興起

特定領(lǐng)域加速技術(shù)的興起，正在重新定義芯片效能，然而此一變革并非透過簡單區(qū)分通用運(yùn)算與加速器。相反地，產(chǎn)業(yè)正朝著系統(tǒng)級(jí)協(xié)同設(shè)計(jì)的客制化芯片方向演進(jìn)，這類芯片將從系統(tǒng)層面與軟件堆棧協(xié)同設(shè)計(jì)，并針對(duì)特定 AI 框架、資料類型及工作負(fù)載完成深度最佳化。

亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù) (Graviton)、Google Cloud(Axion) 和 Microsoft Azure(Cobalt) 等領(lǐng)先的云端服務(wù)提供者正在引領(lǐng)這個(gè)轉(zhuǎn)變，展現(xiàn)為緊密整合的平臺(tái)，意即從底層開始將專用 CPU、加速器、存儲(chǔ)器和互連共同設(shè)計(jì)在一起，這是實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展、高效率且開發(fā)者可存取的 AI 的核心。

此趨勢(shì)將推動(dòng)次世代基礎(chǔ)設(shè)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(nèi)的 AI 算力，進(jìn)而降低 AI 運(yùn)行所需的能耗總量及相關(guān)成本。

AI 無處不在：涵蓋云端、實(shí)體終端與邊緣端

5. 分散式 AI 運(yùn)算將更多智能延伸至邊緣端

盡管云端仍將是大模型運(yùn)行的核心陣地，但 AI 推論任務(wù)將持續(xù)從云端向終端設(shè)備遷移，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更快速的回應(yīng)與決策。2026 年，邊緣 AI 將加速演進(jìn)，憑借算法最佳化、模型量化和專用芯片的加持，它將從基礎(chǔ)的資料分析能力，升級(jí)為邊緣設(shè)備與系統(tǒng)的實(shí)時(shí)推論、動(dòng)態(tài)適配能力，同時(shí)可承載更復(fù)雜模型的運(yùn)行。

屆時(shí)，本地推論與設(shè)備端學(xué)習(xí)將成為標(biāo)準(zhǔn)配置，在降低延遲、節(jié)約成本、減少云端依賴的同時(shí)，也將邊緣設(shè)備與系統(tǒng)重塑為具備自主運(yùn)行能力的運(yùn)算節(jié)點(diǎn)。

6. 云端、邊緣與實(shí)體 AI 加速融合

2026 年，「云端與邊緣哪個(gè)勝出」的長期爭論將逐漸平息，AI 系統(tǒng)將加速形成以協(xié)同智能為核心的一體化協(xié)作體系。企業(yè)不再把云端、邊緣與實(shí)體終端分別看待，而是根據(jù)各技術(shù)層級(jí)的優(yōu)勢(shì)來設(shè)計(jì) AI 任務(wù)和工作分配方案。

例如，云端承擔(dān)大規(guī)模模型訓(xùn)練與最佳化任務(wù)；邊緣端在資料來源附近進(jìn)行低延遲感知與短周期的決策；機(jī)器人、汽車及工業(yè)設(shè)備等實(shí)體系統(tǒng)，則在真實(shí)環(huán)境中完成決策的落地執(zhí)行。這種新興的分散式 AI 模式，將為大規(guī)模部署高可靠性、高能源效率的實(shí)體 AI 系統(tǒng)提供支撐。

7. 世界模型將重塑實(shí)體 AI 開發(fā)

世界模型將成為建構(gòu)和驗(yàn)證實(shí)體 AI 系統(tǒng)的關(guān)鍵基礎(chǔ)工具，應(yīng)用范圍涵蓋機(jī)器人、自主機(jī)器到分子發(fā)現(xiàn)引擎 (molecular discovery engines) 等領(lǐng)域。視訊生成、diffusion-transformer 混合模型以及高傳真類比的進(jìn)展，將使開發(fā)者和工程師能夠建構(gòu)豐富的虛擬環(huán)境，并精準(zhǔn)地反映真實(shí)世界的物理規(guī)律。這些沙盒化的「AI 模擬測試平臺(tái)」可支援團(tuán)隊(duì)在系統(tǒng)部署前完成實(shí)體 AI 系統(tǒng)的訓(xùn)練、壓力測試與反覆運(yùn)算最佳化，進(jìn)而降低研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)并顯著縮短開發(fā)周期。

對(duì)于制造業(yè)、物流、自動(dòng)駕駛及藥物研發(fā)等領(lǐng)域而言，基于世界模型的模擬技術(shù)可能成為企業(yè)競爭的必要能力，并成為推動(dòng)下一波實(shí)體 AI 技術(shù)突破的重要催化劑。

8. AI 代理與自主 AI 在實(shí)體及邊緣環(huán)境持續(xù)崛起

AI 將從輔助工具進(jìn)一步進(jìn)化為自主代理，系統(tǒng)能夠在有限的人工干預(yù)下感知、推論和行動(dòng)。多個(gè)代理的編排技術(shù)將在機(jī)器人、汽車及物流領(lǐng)域被更廣泛的應(yīng)用，消費(fèi)電子設(shè)備也將原生整合 AI 代理功能。

以汽車供應(yīng)鏈為例，相關(guān)系統(tǒng)將從單純的工具升級(jí)為 AI 代理，物流最佳化系統(tǒng)可持續(xù)監(jiān)控物流流向，主動(dòng)完成補(bǔ)貨、路徑調(diào)整或向管理人員發(fā)出預(yù)警，而不是被動(dòng)等待指令。同時(shí)，工廠自動(dòng)化領(lǐng)域或者將向「監(jiān)督式 AI」演進(jìn)，這類系統(tǒng)可自主監(jiān)控生產(chǎn)流程、檢測異常工作狀況、預(yù)測產(chǎn)能瓶頸，并自主啟動(dòng)偵錯(cuò)措施。

9. 情境感知 AI 將驅(qū)動(dòng)次世代使用者體驗(yàn)

盡管邊緣生成式 AI 在文本、圖像、視訊及音訊等領(lǐng)域的應(yīng)用將持續(xù)拓展，但設(shè)備端 AI 的真正突破點(diǎn)則在于情境感知能力。它能讓終端設(shè)備理解并解讀所處環(huán)境、使用者意圖及本地資料，解鎖全新的使用者體驗(yàn)程度，涵蓋從強(qiáng)化顯示到主動(dòng)安全防護(hù)等多個(gè)場景。

此外，情境感知 AI 系統(tǒng)不再侷限于回應(yīng)指令，而是能夠預(yù)判使用者需求，以前所未有的精準(zhǔn)度與個(gè)人化程度客制專屬體驗(yàn)。由于 AI 在設(shè)備端運(yùn)行，該技術(shù)也更能滿足使用者對(duì)隱私保護(hù)、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(dǎo)時(shí)代

盡管大型語言模型 (LLM) 在云端訓(xùn)練與推論場景中仍將占有重要地位，但「單一巨型模型」的時(shí)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(duì)特定領(lǐng)域深度最佳化，適配邊緣端運(yùn)行需求，目前已在多個(gè)垂直產(chǎn)業(yè)落地應(yīng)用，從制造業(yè)的缺陷檢測與質(zhì)量檢驗(yàn)，到醫(yī)療保健領(lǐng)域的診斷輔助與患者監(jiān)護(hù)模型均有包括。

這一趨勢(shì)將為中小企業(yè)帶來全新機(jī)會(huì)，它們無需建構(gòu)專屬的「大型 AI」堆棧，只需憑借易于取得的特定領(lǐng)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(qiáng)大，企業(yè)應(yīng)用門檻不斷降低

受惠于模型壓縮、蒸餾及架構(gòu)設(shè)計(jì)的技術(shù)突破，當(dāng)下復(fù)雜的推論模型正在大幅縮減，轉(zhuǎn)化為小型語言模型 (SLM)，同時(shí)不會(huì)犧牲運(yùn)算能力。這些輕量化模型在大幅降低參數(shù)規(guī)模的同時(shí)，可實(shí)現(xiàn)接近尖端水平的推論效能，不僅更易于在邊緣部署、微調(diào)成本更低，還能高效率地適配功率受限的應(yīng)用環(huán)境。

同時(shí)，模型蒸餾、量化等超高能源效率的 AI 模型訓(xùn)練技術(shù)的規(guī)模化應(yīng)用，為此變革提供堅(jiān)實(shí)后盾，也正逐步成為產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。事實(shí)上，訓(xùn)練的能源效率有望成為衡量 AI 模型的核心指標(biāo)，「每焦耳推論能力」這類量化指標(biāo)，已開始出現(xiàn)在產(chǎn)品手冊(cè)與學(xué)術(shù)研究論文中。

12. 實(shí)體 AI 規(guī)模化落地，驅(qū)動(dòng)全產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)力的躍升

下一個(gè)數(shù)萬億美元規(guī)模的 AI 平臺(tái)將屬于實(shí)體世界，智能將被內(nèi)建于新一代的自主機(jī)器與機(jī)器人之中。在多模態(tài)模型、更高效率的訓(xùn)練與推論管線的技術(shù)突破推動(dòng)下，實(shí)體 AI 系統(tǒng)將實(shí)現(xiàn)規(guī)模化部署，催生全新品類的自主設(shè)備。這些設(shè)備將可重塑醫(yī)療健康、制造、交通運(yùn)輸、采礦等多個(gè)產(chǎn)業(yè)，不僅能顯著提升生產(chǎn)效率，還可在對(duì)人類存在安全風(fēng)險(xiǎn)的環(huán)境中穩(wěn)定可靠地運(yùn)行。

此外，針對(duì)汽車與機(jī)器人自動(dòng)化場景的通用運(yùn)算平臺(tái)將逐步涌現(xiàn)，車用芯片可望透過技術(shù)的重復(fù)使用與適配，應(yīng)用于人形機(jī)器人或工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域。這將進(jìn)一步提升規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益，加速實(shí)體 AI 系統(tǒng)的研發(fā)與落地進(jìn)程。

技術(shù)市場與設(shè)備

13. 混合云端技術(shù)走向成熟，開啟多云端智能新階段

2026 年，企業(yè)的云端策略將不再侷限于部署多云端架構(gòu)，而是邁向更成熟的智能化混合云端運(yùn)算階段。這一階段將具備以下特征，包括工作負(fù)載調(diào)度自主化，系統(tǒng)能夠動(dòng)態(tài)選擇最高效率或最安全的執(zhí)行環(huán)境；包括互通性標(biāo)準(zhǔn)化，可資料與 AI 模型可在不同平臺(tái)之間無縫遷移。

另外，調(diào)度策略能效化，「每瓦效能」成為部署決策的首要驅(qū)動(dòng)指標(biāo)，分散式 AI 協(xié)同，訓(xùn)練、微調(diào)與推論任務(wù)可在異質(zhì)基礎(chǔ)設(shè)施中的最佳節(jié)點(diǎn)完成執(zhí)行。這需要憑借開放標(biāo)準(zhǔn)與高能源效率運(yùn)算平臺(tái)的協(xié)同支援，讓 AI 模型、資料管線及應(yīng)用程序，能夠在多云端平臺(tái)、資料中心與邊緣環(huán)境中無縫運(yùn)行。

14. 從芯片到生產(chǎn)線現(xiàn)場，AI 正在改寫汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展模式

隨著 AI 強(qiáng)化的汽車功能成為產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)配備，AI 技術(shù)將深度普及到汽車供應(yīng)鏈的各個(gè)部分，從車用芯片到工廠的工業(yè)機(jī)器人均有涵蓋。AI 定義汽車將搭載先進(jìn)的車用 AI 系統(tǒng)，協(xié)助環(huán)境感知、行為預(yù)測、駕駛輔助及更高階的自動(dòng)駕駛功能，尤其將推動(dòng)先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng) (ADAS) 和車用信息娛樂系統(tǒng)（IVI）的升級(jí)，而芯片技術(shù)也將針對(duì)這些需求完成重構(gòu)。

同時(shí)，汽車制造業(yè)將面臨新的變革，工業(yè)機(jī)器人、數(shù)位孿生與互聯(lián)系統(tǒng)的應(yīng)用，正推動(dòng)工廠往更智能、更自動(dòng)化的方向轉(zhuǎn)型。

15. 設(shè)備端 AI 成標(biāo)準(zhǔn)配備，智能手機(jī)將更聰明

2026 年的智能手機(jī)將繼續(xù)深度依賴 AI 功能，包括相機(jī)圖像識(shí)別、實(shí)時(shí)翻譯、智能助理等功能，這些均將完全在設(shè)備端處理。智能手機(jī)將進(jìn)化為集數(shù)位助理、相機(jī)與個(gè)人管家于一體的多功能設(shè)備。Arm 2026 年的 Mali GPU 將新增專用的類神經(jīng)加速器，其搭載的 Arm 類神經(jīng)技術(shù)將展現(xiàn)行動(dòng)設(shè)備端在圖像和 AI 能力上的重大飛躍。

到 2026 年底，最新旗艦級(jí)智能手機(jī)將搭載類神經(jīng) GPU 管線，支援更高幀率的 4K 游戲、實(shí)時(shí)視覺運(yùn)算及更智能的設(shè)備端 AI 助理等功能，且所有功能均無需依賴云端連接即可運(yùn)行。連接即可運(yùn)行。

16. 邊緣設(shè)備的算力邊界逐漸消融

PC、行動(dòng)設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)與邊緣 AI 之間長期存在的壁壘將逐漸消融，進(jìn)而邁向一個(gè)打破設(shè)備邊界的設(shè)備端智能新時(shí)代。使用者與開發(fā)者將不再侷限于產(chǎn)品類別的劃分，而是逐漸基于一套統(tǒng)一的運(yùn)算協(xié)同架構(gòu)彼此互通操作，讓使用者體驗(yàn)、效能表現(xiàn)與 AI 能力，能夠在不同形態(tài)的邊緣設(shè)備間無縫流轉(zhuǎn)。

推動(dòng)這一變革的核心動(dòng)力，是跨作業(yè)系統(tǒng)兼容性與應(yīng)用可攜性的技術(shù)突破。隨著作業(yè)系統(tǒng)逐步共享底層框架、運(yùn)行時(shí)環(huán)境與開發(fā)者工具，軟件將實(shí)現(xiàn)「一次開發(fā)，全域部署」，涵蓋 PC、智能手機(jī)、邊緣 AI 設(shè)備及物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等各類設(shè)備。

17. AI 個(gè)人智能型網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)全設(shè)備互聯(lián)

AI 體驗(yàn)將突破單一設(shè)備的限制，形成一套連貫的「個(gè)人智能型網(wǎng)絡(luò)」，讓智能隨使用者的數(shù)位生活無縫流轉(zhuǎn)。無論是手機(jī)、可穿戴設(shè)備、PC 和汽車，還是恒溫器、音箱和保全系統(tǒng)等智能家庭設(shè)備，所有邊緣設(shè)備都將原生支援 AI 工作負(fù)載運(yùn)行，能夠?qū)崟r(shí)共享情境信息與學(xué)習(xí)成果，預(yù)判使用者在不同熒幕與傳感器場景下的需求，并提供無縫且高度個(gè)人化的體驗(yàn)。

隨著小型 AI 模型與異質(zhì)運(yùn)算的日益成熟，家中日常的互聯(lián)設(shè)備都將融入這個(gè)智能生態(tài)系中。從本質(zhì)上看，個(gè)人設(shè)備將演變?yōu)橐粋€(gè)具備集體感知與自我調(diào)整能力的智能框架，能夠深度理解使用者需求，并從使用者在不同場景下的互動(dòng)行為中持續(xù)學(xué)習(xí)。

18. AR 與 VR 可穿戴設(shè)備加速普及至企業(yè)應(yīng)用場景

頭戴式設(shè)備和智能眼鏡等擴(kuò)增實(shí)境 (AR) 與虛擬實(shí)境 (VR) 穿戴設(shè)備，將在物流、維護(hù)、醫(yī)療和零售等更廣泛的工作場景中實(shí)地應(yīng)用。這一趨勢(shì)主要受惠于輕量化設(shè)計(jì)和電池續(xù)航能力的進(jìn)步，讓解放雙手的運(yùn)算模式在更多場景中具備實(shí)用性。

這些企業(yè)級(jí)部署將展現(xiàn)融入式的、以任務(wù)為導(dǎo)向的穿戴式設(shè)備所具備的價(jià)值，能依情境實(shí)時(shí)提供所需信息，進(jìn)一步提升生產(chǎn)力與作業(yè)安全。隨著外形尺寸不斷縮小、AI 能力不斷增加、連接體驗(yàn)越來越流暢，AR 與 VR 穿戴運(yùn)算設(shè)備將從「嘗鮮品」變?yōu)椤副匦杵贰梗蔀橥苿?dòng)職場向更智能、更具輔助價(jià)值的未來演進(jìn)的關(guān)鍵一步。

19. 智能決策基礎(chǔ)設(shè)施，重塑物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展格局

物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 將進(jìn)化為「智能物聯(lián)網(wǎng)」。邊緣物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將突破單純的資料收集與感知功能，轉(zhuǎn)而具備「理解意義」能力，能夠自主完成資料解讀、趨勢(shì)預(yù)測與行動(dòng)執(zhí)行。此一變革將物聯(lián)網(wǎng)重新定義為具備上下文感知決策能力的動(dòng)態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施，能根據(jù)當(dāng)?shù)卣Z系、低功耗的運(yùn)算能力，在極少人工干預(yù)的情況下輸出實(shí)時(shí)洞察，推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入自主化、高能效創(chuàng)新的新階段。

20. 穿戴式醫(yī)療保健設(shè)備邁向臨床應(yīng)用

次世代穿戴式醫(yī)療保健設(shè)備將從健身伙伴升級(jí)為醫(yī)療級(jí)診斷工具。這些穿戴設(shè)備將搭載 AI 模型，能夠在本地實(shí)時(shí)分析心率變異、呼吸模式等生物特征資料。其中，遠(yuǎn)端患者監(jiān)護(hù) (RPM) 就是這場變革的一個(gè)例子：由臨床級(jí)互聯(lián)傳感器構(gòu)成、且日益壯大的生態(tài)系，將可進(jìn)行患者的持續(xù)監(jiān)護(hù)、疾病的早期篩檢，以及個(gè)人化治療方案的制定。

總結(jié)

無論是在云端、邊緣端或?qū)嶓w AI 領(lǐng)域，Arm 對(duì) 2026 年的每一項(xiàng)預(yù)測都指向同一個(gè)核心主軸：在各個(gè)場域?qū)崿F(xiàn)更先進(jìn)的每瓦智能運(yùn)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(yùn)算時(shí)代，Arm 做為支撐下一波高效率、智能化、可擴(kuò)展且安全創(chuàng)新的關(guān)鍵運(yùn)算基礎(chǔ)平臺(tái)，其關(guān)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。