Arm對2026年的技術預測 運算架構走向「分散式」 小晶片、實體AI與SLM將成主流

隨著AI 運算需求從雲端 資料中心一路蔓延至我們手中的裝置，全球運算架構正在經歷一場劇變。Arm 稍早公布針對2026年及未來的20項技術預測，核心論點直指一個趨勢：運算模式正從「集中式雲端」轉向涵蓋各類終端與系統的 「分散式智慧架構」。

Arm認為，2026年將是智慧運算的新紀元，屆時雲端、實體終端與邊緣AI將實現無縫互聯。以下是本次預測的三大關鍵領域整理：

晶片 設計：模組化小晶片 (Chiplet) 與安全至上

在摩爾定律放緩的當下，Arm預測 模組化小晶片 (Chiplet) 技術將重新定義晶片設計。

過去追求單一且巨大的晶片 (Monolithic)將逐漸轉向「模組化」，設計人員可以像堆積木一樣，靈活組合不同製程節點的運算單元、記憶體 與I/O連接埠。這不僅降低了研發成本，更讓針對特定AI工作負載的客製化SoC變得更容易實現。

同時，透過3D堆疊與先進材料的應用，晶片將在垂直維度上尋求效能突破，而非單純依賴電晶體微縮。

此外，隨著AI深入關鍵基礎設施，「資安」將成為晶片設計的標配而非選配。Arm強調，硬體級的信任機制 (如記憶體標籤擴充MTE)將是防禦AI系統漏洞的最後一道防線。

AI無所不在：從雲端下放邊緣，SLM與代理人崛起

在軟體與模型 方面，Arm預言「單一巨型模型」的時代將逐步落幕，取而代之的是百花齊放的專用模型與小型語言模型 (SLM)。

• SLM當道：透過模型蒸餾與量化技術，輕量化的SLM將在不犧牲太多算力的情況下，直接在邊緣裝置 (如手機、筆電)上運行，大幅降低對雲端的依賴。

• AI代理人 (Agent)：AI將從「被動工具」進化為「主動代理」。未來的系統 (如物流、工廠自動化)將具備自主感知、推理與行動的能力，而不僅僅是等待指令。

• 世界模型 (World Models)：為了讓AI理解物理世界，能夠模擬真實物理規律的「世界模型」將成為開發機器人 與自駕車的關鍵沙盒。

終端體驗：個人智慧網路 成形，實體AI落地

對於一般消費者而言，最感同身受的改變將是「個人智慧型網路」的成形。

Arm指出，未來的AI體驗將不會侷限於單一裝置。你的手機、PC、穿戴裝置 、汽車甚至家電，將構成一個連貫的智慧網路，即時共享情境資訊。例如，手機的AI助理能預判你在車上的需求，或是家中的感測器能自動調節環境。

此外，實體AI (Physical AI) 將迎來規模化落地。這意味著AI將被內建於新一代的自主機器與機器人中，不僅是掃地機器人變聰明，而是醫療級穿戴裝置能進行臨床診斷、工廠機器人能自主除錯，真正驅動全產業的生產力躍升。

分析觀點：效率是AI的下一個戰場

筆者認為，Arm這份2026預測報告，其實是在為目前過熱的AI泡沫提供一個務實的「落地指南」。

過去兩年大家都在瘋狂堆疊GPU算力訓練大模型，但到了2026年，決勝點將回歸到「效率」。無論是Chiplet技術的普及，或是SLM在邊緣端的應用，核心都在於如何提升 「每瓦算力」 (Performance per Watt)。

畢竟，不是所有應用都付得起昂貴的雲端推論成本，也不是所有裝置都有無限的電力。Arm作為行動與邊緣運算的主要推手，大力推動AI從雲端走向邊緣 (Edge AI)，不僅符合其架構優勢，也是AI要真正滲透進人類生活 (而不用擔心隱私外洩與延遲)的必經之路。未來的AI競爭，比的將不再是誰的模型參數大，而是誰能用最少的電，解決最實際的問題。

《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。》