<p>Arm 對 2026 年的最新預測清晰描繪了人工智能的未來，標誌着計算能力在全球範圍內部署和利用的深刻轉變。根據公告，該公司預見到一個智能計算的新紀元，決定性地超越集中式雲計算，邁向一種無處不在的、分佈式的智能，覆蓋每一個設備、表面和系統。這一轉變強調模塊化、能效和雲、邊緣及物理人工智能環境之間的無縫連接，根本重塑技術格局和用户互動。</p>
<p>基礎性的變化始於硅層面，創新正在超越傳統的晶體管縮放。模塊化芯片將重新定義硅設計，允許通過混合工藝節點和集成專用人工智能引擎，定製適用於多種人工智能工作負載的經濟高效的系統級芯片。這種 “超越摩爾定律” 的演變，由先進材料和三維集成驅動，優先考慮垂直堆疊以提高密度和效率，成為維持高性能、能效計算進步的關鍵，併為更強大的人工智能系統奠定基礎。同時，具有硬件級信任和保密計算的安全設計硅，將從商業差異化轉變為普遍需求，隨着人工智能滲透到關鍵基礎設施中，保護敏感數據和操作免受日益複雜的對手的威脅。專用加速的興起，與其軟件棧在系統層面共同設計，進一步強調了這一硬件演變，導致針對特定人工智能框架優化的專用平台的出現，以及最大化每單位面積計算能力的融合人工智能數據中心的出現。</p>
<p>隨着硬件的發展，人工智能的部署也在演變，將智能推向數據源附近，促進協作的連續性。分佈式人工智能計算將越來越多地將推理處理從雲遷移到邊緣設備，使得得益於算法進步和專用硅的複雜模型能夠更快響應和實時適應。這種雲、邊緣和物理人工智能的融合將使系統作為一個協調的連續體運行，任務將智能地路由到最合適的層次，以進行大規模訓練、低延遲感知或現實世界執行。其影響深遠：自主和自主的人工智能將從單純的助手轉變為機器人、車輛和物流中的自給自足的代理，而設備上的上下文人工智能將預測用户需求，以前所未有的精確度、個性化和隱私定製體驗。此外，行業將朝着許多專用的小型語言模型（SLMs）發展，優化特定領域並足夠高效以適應受限電源的邊緣環境，標誌着與 “一個巨型模型” 範式的顯著背離，使得先進的人工智能對小型企業更加可及。</p>
<h2>物理人工智能與無處不在的智能織物</h2>
<p>這些進步的影響將在物理世界和用户體驗中最為明顯，人工智能將帶來巨大的生產力提升，並重新定義人機交互。世界模型將成為開發和驗證物理人工智能系統的不可或缺的工具，為訓練自主機器和機器人創建豐富的虛擬環境，以便在現實世界部署之前，降低風險並加速開發週期。這種物理人工智能的擴展，由多模態模型的突破和更高效的訓練與推理管道驅動，將重塑從醫療到製造等各個行業，使得在危險或低效環境中實現自主操作。同時，傳統設備類別（如個人電腦、移動設備和物聯網）之間長期存在的界限將消失，取而代之的是統一的、設備無關的計算織物。這種 “人工智能個人織物” 將連接每一個設備，使智能能夠與用户流暢移動，在屏幕和傳感器之間共享上下文和學習，提供無縫、個性化的體驗，日常連接設備將為這一智能生態系統做出貢獻。例如，醫療可穿戴設備將從健身伴侶演變為臨牀級診斷工具，利用本地人工智能模型進行實時生物特徵分析和遠程患者監測，改變持續護理和早期檢測。</p>
<p>最終，Arm 對人工智能未來的願景集中在無處不在、高效的智能上，強調每瓦特智能將是人工智能模型的核心基準。貫穿所有這些預測的共同線索是對先進每瓦特智能的持續關注，確保人工智能能力不僅強大，而且在每一個可想象的終端（從數據中心到最小的物聯網設備）上都是可持續和可及的。這一戰略重點使 Arm 成為下一波創新的關鍵推動者，為一個日益智能、可擴展和安全的世界提供基礎計算平台。未來幾年無疑將展示這一分佈式人工智能範式的變革力量，使智能成為我們日常生活的一個環境性、不可或缺的部分。</p>

<p>Arm 預測到 2026 年將出現向分佈式智能的轉變，超越集中式雲計算，實現設備間的普遍人工智能。這涉及模塊化芯片、設計安全的硅材料和專門的人工智能平台。人工智能將從雲端轉向邊緣計算，增強實時響應和個性化服務。行業將採用小型語言模型用於特定領域，使人工智能對小型企業更具可及性。Arm 強調每瓦特智能作為關鍵基準，確立其在可擴展、安全的人工智能創新中的領導地位</p>

<p>Arm’s latest predictions for 2026 paint a clear picture of the Future of AI, signaling a profound shift in how compute power will be deployed and utilized across the globe. According to the announcement, the company anticipates a new era of intelligent computing, moving decisively beyond centralized clouds to a pervasive, distributed intelligence spanning every device, surface, and system imaginable. This transformation emphasizes modularity, power efficiency, and seamless connectivity across cloud, edge, and physical AI environments, fundamentally reshaping technological landscapes and user interactions.</p>
<div class="lb-trans"><p>Arm 對 2026 年的最新預測清晰描繪了人工智能的未來，標誌着計算能力在全球範圍內部署和利用的深刻轉變。根據公告，該公司預見到一個智能計算的新紀元，決定性地超越集中式雲計算，邁向一種無處不在的、分佈式的智能，覆蓋每一個設備、表面和系統。這一轉變強調模塊化、能效和雲、邊緣及物理人工智能環境之間的無縫連接，根本重塑技術格局和用户互動。</p>
</div><p>The foundational shifts begin at the silicon level, where innovation is accelerating beyond traditional transistor scaling. Modular chiplets are poised to redefine silicon design, allowing for customizable, cost-effective systems-on-chip tailored for diverse AI workloads by mixing process nodes and integrating specialized AI engines. This “More-than-Moore” evolution, driven by advanced materials and 3D integration, prioritizes vertical stacking for higher density and efficiency, becoming essential for sustaining progress in high-performance, energy-efficient computing and laying the groundwork for more capable AI systems. Concurrently, secure-by-design silicon, featuring hardware-level trust and confidential compute, will shift from a commercial differentiator to a universal requirement as AI permeates critical infrastructure, safeguarding sensitive data and operations against increasingly sophisticated adversaries. The rise of specialized acceleration, co-designed with their software stacks at a system-level, further underscores this hardware evolution, leading to purpose-built platforms optimized for particular AI frameworks and the emergence of converged AI data centers that maximize compute per unit of area.</p>
<div class="lb-trans"><p>基礎性的變化始於硅層面，創新正在超越傳統的晶體管縮放。模塊化芯片將重新定義硅設計，允許通過混合工藝節點和集成專用人工智能引擎，定製適用於多種人工智能工作負載的經濟高效的系統級芯片。這種 “超越摩爾定律” 的演變，由先進材料和三維集成驅動，優先考慮垂直堆疊以提高密度和效率，成為維持高性能、能效計算進步的關鍵，併為更強大的人工智能系統奠定基礎。同時，具有硬件級信任和保密計算的安全設計硅，將從商業差異化轉變為普遍需求，隨着人工智能滲透到關鍵基礎設施中，保護敏感數據和操作免受日益複雜的對手的威脅。專用加速的興起，與其軟件棧在系統層面共同設計，進一步強調了這一硬件演變，導致針對特定人工智能框架優化的專用平台的出現，以及最大化每單位面積計算能力的融合人工智能數據中心的出現。</p>
</div><p>As hardware evolves, so does the deployment of AI itself, pushing intelligence closer to the data source and fostering a collaborative continuum. Distributed AI compute will increasingly migrate inference processing from the cloud to edge devices, enabling quicker responses and real-time adaptation with complex models thanks to algorithmic advancements and specialized silicon. This convergence of cloud, edge, and physical AI will see systems operating as a coordinated continuum, with tasks intelligently routed to the most suitable layer for large-scale training, low-latency perception, or real-world execution. The implications are vast: agentic and autonomous AI will transition from mere assistants to self-sufficient agents across robotics, vehicles, and logistics, while contextual AI on devices will anticipate user needs, tailoring experiences with unprecedented precision, personalization, and privacy. Furthermore, the industry will move towards many purpose-built Small Language Models (SLMs), optimized for specific domains and efficient enough for power-constrained edge environments, marking a significant departure from the “one giant model” paradigm and making advanced AI more accessible to smaller enterprises.</p>
<div class="lb-trans"><p>隨着硬件的發展，人工智能的部署也在演變，將智能推向數據源附近，促進協作的連續性。分佈式人工智能計算將越來越多地將推理處理從雲遷移到邊緣設備，使得得益於算法進步和專用硅的複雜模型能夠更快響應和實時適應。這種雲、邊緣和物理人工智能的融合將使系統作為一個協調的連續體運行，任務將智能地路由到最合適的層次，以進行大規模訓練、低延遲感知或現實世界執行。其影響深遠：自主和自主的人工智能將從單純的助手轉變為機器人、車輛和物流中的自給自足的代理，而設備上的上下文人工智能將預測用户需求，以前所未有的精確度、個性化和隱私定製體驗。此外，行業將朝着許多專用的小型語言模型（SLMs）發展，優化特定領域並足夠高效以適應受限電源的邊緣環境，標誌着與 “一個巨型模型” 範式的顯著背離，使得先進的人工智能對小型企業更加可及。</p>
</div><h2>Physical AI and the Pervasive Intelligent Fabric</h2>
<div class="lb-trans"><h2>物理人工智能與無處不在的智能織物</h2>
</div><p>The impact of these advancements will be most tangible in the physical world and user experience, where AI is set to deliver massive productivity gains and redefine human-device interaction. World models will become indispensable tools for developing and validating physical AI systems, creating rich virtual environments for training autonomous machines and robots before real-world deployment, thereby reducing risk and accelerating development cycles. This scaling of physical AI, driven by breakthroughs in multimodal models and more efficient training and inference pipelines, will reshape industries from healthcare to manufacturing, enabling autonomous operations in dangerous or inefficient environments. Simultaneously, the long-standing divisions between traditional device categories like PCs, mobile, and IoT will dissolve, giving way to a unified, device-agnostic computing fabric. This “AI personal fabric” will connect every device, allowing intelligence to move fluidly with users, sharing context and learning across screens and sensors to deliver seamless, personalized experiences, with everyday connected devices contributing to this intelligent ecosystem. Healthcare wearables, for instance, will evolve from fitness companions into clinical-grade diagnostic tools, leveraging local AI models for real-time biometric analysis and remote patient monitoring, transforming continuous care and early detection.</p>
<div class="lb-trans"><p>這些進步的影響將在物理世界和用户體驗中最為明顯，人工智能將帶來巨大的生產力提升，並重新定義人機交互。世界模型將成為開發和驗證物理人工智能系統的不可或缺的工具，為訓練自主機器和機器人創建豐富的虛擬環境，以便在現實世界部署之前，降低風險並加速開發週期。這種物理人工智能的擴展，由多模態模型的突破和更高效的訓練與推理管道驅動，將重塑從醫療到製造等各個行業，使得在危險或低效環境中實現自主操作。同時，傳統設備類別（如個人電腦、移動設備和物聯網）之間長期存在的界限將消失，取而代之的是統一的、設備無關的計算織物。這種 “人工智能個人織物” 將連接每一個設備，使智能能夠與用户流暢移動，在屏幕和傳感器之間共享上下文和學習，提供無縫、個性化的體驗，日常連接設備將為這一智能生態系統做出貢獻。例如，醫療可穿戴設備將從健身伴侶演變為臨牀級診斷工具，利用本地人工智能模型進行實時生物特徵分析和遠程患者監測，改變持續護理和早期檢測。</p>
</div><p>Ultimately, Arm’s vision for the Future of AI centers on pervasive, efficient intelligence, emphasizing that intelligence-per-watt will be the central benchmark for AI models. The common thread woven through all these predictions is a relentless focus on advanced intelligence-per-watt, ensuring that AI capabilities are not only powerful but also sustainable and accessible across every conceivable endpoint, from data centers to the smallest IoT device. This strategic emphasis positions Arm as a critical enabler for the next wave of innovation, providing the foundational compute platform for an increasingly intelligent, scalable, and secure world. The coming years will undoubtedly demonstrate the transformative power of this distributed AI paradigm, making intelligence an ambient, integral part of our daily lives.</p>
<div class="lb-trans"><p>最終，Arm 對人工智能未來的願景集中在無處不在、高效的智能上，強調每瓦特智能將是人工智能模型的核心基準。貫穿所有這些預測的共同線索是對先進每瓦特智能的持續關注，確保人工智能能力不僅強大，而且在每一個可想象的終端（從數據中心到最小的物聯網設備）上都是可持續和可及的。這一戰略重點使 Arm 成為下一波創新的關鍵推動者，為一個日益智能、可擴展和安全的世界提供基礎計算平台。未來幾年無疑將展示這一分佈式人工智能範式的變革力量，使智能成為我們日常生活的一個環境性、不可或缺的部分。</p>
</div>

The Future of AI: Arm’s Vision for Distributed Intelligence

- Arm 預測未來 AI 將實現分佈式智能，超越集中式雲計算。  
- 硅級創新和模塊化芯片將提升算力和效率，滿足多樣 AI 需求。  
- AI 將融入日常生活，推動各行業的自動化和智能化轉型。

人工智能的未來：Arm 對分佈式智能的願景