Arm 發布 2026 年七大技術預測　資安優先設計、邊緣 AI、小型語言模型成關鍵趨勢

Arm 近日發布 2026 年技術預測報告，指出全球運算架構正從集中式雲端向分散式智慧模式加速轉型。報告涵蓋模組化小晶片、資安優先設計、AI 資料中心、邊緣運算、雲邊端融合、小型語言模型及實體 AI 等七大趨勢，其中「以資安為核心的晶片設計」從商業差異化優勢轉變為不可妥協的基本要求，反映硬體安全在 AI 時代的戰略地位。

資安優先設計成為晶片基本門檻

在七大趨勢中，Arm 特別強調硬體資安的重要性。報告指出，隨著 AI 系統自主性不斷增強，並日益深入關鍵基礎設施，攻擊者已開始探測 AI 系統的可利用漏洞，甚至將硬體本身列為攻擊目標。面對這一威脅態勢，晶片內建的硬體級信任機制變得至關重要。

Arm 預測，記憶體標籤擴充技術（Memory Tagging Extension, MTE）、硬體可信任根（Hardware Root of Trust）及機密運算（Confidential Computing）安全區域等功能，將在 2026 年成為晶片的標準配備，而非選購項目。

報告進一步指出，個人與企業正將越來越多高價值數位資產儲存於 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敏感內容。這促使晶片層面必須部署多重安全防護措施，涵蓋加密強制隔離、記憶體完整性驗證及運行時驗證等多層安全機制。

模組化小晶片重塑設計典範

Arm 預測產業將從單片式晶片全面轉向模組化小晶片（Chiplet）架構，透過將運算單元、記憶體與 I/O 拆分為可重複使用的模組，設計團隊可靈活搭配不同製程節點，降低研發成本並加速產品規模化。新興開放標準將確保不同廠商的小晶片能夠可靠整合，催生以互通性為核心的新生態體系。

AI 運算走向分散式架構

在 AI 基礎設施方面，亞馬遜 Graviton、Google Axion 及 Microsoft Cobalt 等雲端處理器展現系統級協同設計趨勢，將推動次世代 AI 資料中心加速落地。同時，邊緣 AI 將從基礎資料分析升級為即時推論能力，本地推論與裝置端學習將成為標準配置。Arm 預測雲端、邊緣與實體終端的界線將逐漸模糊，形成以協同智慧為核心的一體化架構。

小型語言模型與實體 AI 加速落地

受惠於模型壓縮與蒸餾技術突破，小型語言模型（Small Language Model, SLM）可在大幅縮減規模的同時維持高效能，更易於邊緣部署。Arm 預測「每焦耳推論能力」將成為衡量 AI 模型的核心指標。此外，實體 AI 將實現規模化部署，智慧將內建於自主機器與機器人中，重塑醫療、製造、交通等產業，車用晶片技術更可望延伸應用於人形機器人領域。