Arm kreśli mapę technologii na 2026 rok. AI, układy chipletowe i koniec dominacji jednego modelu sztucznej inteligencji

Cyfrowy świat wchodzi w fazę głębokiej przebudowy, w której centra danych przestają być jedynym punktem ciężkości. Według najnowszych prognoz Arm, rok 2026 przyniesie dominację rozproszonej inteligencji, projektowanej z myślą o efektywności energetycznej, bezpieczeństwie i ścisłej integracji sprzętu z oprogramowaniem.

Architektura chipów poza prawem Moore’a

Jednym z kluczowych wniosków raportu opublikowanego przez Arm jest przyspieszające odejście od monolitycznych układów scalonych. Modularne chipy typu chiplet mają stać się podstawą projektowania procesorów i systemów SoC. Rozdzielenie logiki obliczeniowej, pamięci i interfejsów wejścia wyjścia pozwala łączyć różne procesy technologiczne w jednym produkcie, skraca cykle projektowe i obniża koszty rozwoju.

Równolegle rośnie znaczenie zaawansowanego pakowania i integracji 3D. W ocenie Arm to właśnie nowe materiały, pionowe składanie układów i lepsze zarządzanie ciepłem będą głównym źródłem wzrostu wydajności, a nie dalsza miniaturyzacja tranzystorów. Ten kierunek rozwoju wpisuje się w potrzeby AI, gdzie kluczowa staje się liczba operacji na wat energii.

Nie mniej istotne jest bezpieczeństwo. Projektowanie chipów w modelu secure by design przestaje być przewagą konkurencyjną, a staje się warunkiem koniecznym. Mechanizmy takie jak sprzętowe root of trust, izolacja pamięci czy bezpieczne strefy obliczeniowe mają być standardem, zwłaszcza w systemach AI przetwarzających dane wrażliwe.

AI rozproszone od chmury po urządzenia

Arm zakłada, że spór o wyższość chmury lub edge computingu straci sens. Do 2026 roku dominować będzie model współpracy, w którym trening dużych modeli pozostanie w centrach danych, natomiast wnioskowanie i adaptacja przeniosą się bliżej źródła danych. Urządzenia brzegowe zyskają zdolność lokalnego uczenia się, niskie opóźnienia i większą autonomię.

Istotną rolę odegrają wyspecjalizowane akceleratory oraz projektowanie systemowe, czego przykładem są własne procesory hyperskalerów, takich jak AWS Graviton, Google Axion czy Azure Cobalt. Tego typu podejście sprzyja powstawaniu nowej generacji centrów danych AI, zoptymalizowanych pod kątem gęstości mocy i zużycia energii.

Równolegle Arm przewiduje zmierzch dominacji jednego uniwersalnego modelu językowego. Przyszłość należeć ma do mniejszych, wyspecjalizowanych modeli, w tym SLM, które łatwiej wdrażać na brzegu sieci i w systemach wbudowanych. Dla firm oznacza to niższy próg wejścia i większą elastyczność.

Urządzenia, motoryzacja i inteligentny świat fizyczny

Prognozy obejmują również gwałtowny rozwój tzw. fizycznej AI. Roboty, pojazdy autonomiczne i systemy przemysłowe mają korzystać z modeli świata (cyfrowych bliźniaków), które umożliwiają symulację i testowanie zachowań w środowiskach wirtualnych przed wdrożeniem w realnym świecie. To istotnie skraca czas rozwoju i ogranicza ryzyko.

W elektronice użytkowej AI ma stać się standardem. Smartfony, komputery i urządzenia IoT będą działać w ramach osobistej sieci inteligentnych urządzeń, wymieniających kontekst i uczących się zachowań użytkownika. Arm zapowiada też rosnącą rolę AR i VR w zastosowaniach biznesowych oraz wejście urządzeń ubieralnych klasy medycznej do praktyki klinicznej.

Wszystkie te kierunki łączy jeden wspólny mianownik. Przewagę konkurencyjną w 2026 roku zapewni zdolność dostarczania jak największej inteligencji przy jak najmniejszym zużyciu energii. Arm jasno sygnalizuje, że przyszłość obliczeń to nie tylko większa moc, lecz przede wszystkim lepsza efektywność i ścisła integracja całego ekosystemu.