文章核心观点 世界与计算的关系正从集中式云向分布式智能转变，预计2026年将进入智能计算新时代，计算将更加模块化、节能高效，并在云端、物理环境和边缘人工智能环境中无缝连接 [1] 芯片设计与制造趋势 - 芯片设计将从单片芯片转向模块化芯片设计，通过将计算、存储和I/O分离成可重用构建模块，混合不同工艺节点以降低成本并加速规模扩展 [2] - 硅芯片创新将更多源于新材料和更智能的堆叠技术，如3D堆叠、芯片集成和先进封装，以实现更高的密度和效率，这种“超越摩尔定律”的演进侧重于垂直创新 [3] - 安全芯片设计将从商业差异化因素转变为普遍要求，硬件级信任技术如内存标记扩展、硬件信任根和机密计算区域将成为基本要求 [4] 人工智能计算架构演进 - 领域特定加速技术与系统级协同设计将定义人工智能计算，推动融合型人工智能数据中心的兴起，旨在最大化单位面积的AI计算能力以降低电力和成本 [5][6] - 人工智能推理处理将持续从云端迁移到设备端，到2026年，边缘人工智能将发展到在边缘设备上进行实时推理和自适应，集成更复杂的模型 [7] - 云端、边缘和物理人工智能将开始融合，企业将根据任务和工作负载特性设计人工智能，云端负责大规模训练，边缘负责低延迟决策，物理系统负责执行 [8] 物理人工智能与自主系统 - 世界模型将成为构建和验证物理人工智能系统的基础工具，通过高保真仿真创建虚拟环境，用于训练和测试，以降低风险并加快开发周期 [9] - 人工智能将从助手发展为自主代理，能够在有限监督下感知、推理和行动，多代理编排将在机器人、车辆和物流等领域得到更广泛应用 [10] - 物理人工智能系统将开始规模化发展，催生新型自主机器，通过提升生产力重塑医疗保健、制造业等行业，并能在危险环境中运行 [14] 边缘与设备端人工智能 - 设备端人工智能的突破将在于情境感知，使设备能理解和解读环境、用户意图和本地数据，从而解锁下一代用户体验 [11] - “一个巨型模型”的时代将逐渐被众多小型、专业化的模型所取代，这些专用模型针对特定领域优化并在边缘端运行，为小型企业带来新机遇 [12] - 小型语言模型将通过压缩、蒸馏等技术在不牺牲性能的前提下大幅缩小，使其更易于在边缘部署且微调成本更低 [13] - 2026年的智能手机将继续高度依赖设备端人工智能功能，最新的旗舰智能手机将配备神经网络GPU流水线，实现更高帧率的4K游戏和实时视觉计算等功能 [18] - PC、移动设备、物联网和边缘人工智能之间的界限将逐渐消融，迎来一个与设备无关的统一设备端智能时代，软件将实现一次构建，多平台部署 [19] 跨设备智能与行业应用 - 人工智能体验将超越单一设备，形成一个连贯的“个人网络”，所有边缘设备将原生运行AI工作负载，实时共享上下文信息以提供无缝个性化体验 [20] - 增强现实和虚拟现实可穿戴设备将在更广泛的企业环境中得到应用，得益于轻量化设计和更长电池续航时间的进步 [21] - 物联网将演变为“智能物联网”，边缘设备将超越数据收集，迈向自主地解释、预测和行动的“意义构建” [22] - 下一代健康可穿戴设备将从健身伴侣演变为医疗级诊断工具，搭载AI模型实时分析本地生物特征数据，实现持续护理和早期检测 [23] - 人工智能将深度融入整个汽车供应链，车载人工智能将应用于感知、预测、驾驶辅助和更高程度的自主驾驶，同时汽车制造工厂也将借助AI变得更加智能和自动化 [16] 云计算基础设施发展 - 到2026年，企业将迈入混合云计算更加成熟、智能驱动的阶段，其特征包括工作负载放置的自主性、标准化的互操作性、节能型调度以及分布式AI协调 [15][17]