【總結展望專題】Arm：2025-2026年的半導體產業在AI浪潮中變革生長

2025年，半導體行業在人工智能的深度賦能下開啟了全新發展周期，AI服務器需求的爆發式增長引發存儲產能競爭，推動存儲領域邁入“超級大周期”，而新能源汽車行業的迭代升級則讓產業鏈競爭更趨白熱化。

在技術突破與供需重構的雙重驅動下，半導體行業正經歷深刻變革。Arm中國區業務全球副總裁鄒挺表示：“2025年，半導體行業在AI的核心驅動下實現了強勁增長。而2026年，隨著AI在云邊端的加速滲透，正從架構設計、技術路徑、安全標準等維度，全方位驅動半導體技術創新。”

2025年公司成果：平臺化轉型與全場景AI落地并行

2025年，隨著AI在數據中心、汽車、智能終端等領域的深化落地，AI負載也加速從云端向邊緣與物理設備滲透，這不僅推動了用戶對高性能計算的需求，更催生了對高能效、高安全、可擴展計算平臺的迫切需要。

2025年對于Arm來說是一個豐收之年，其在諸多領域都進行了深度布局，并結出了累累碩果。

首先，Arm圍繞“平臺優先”戰略完成重要轉型，推出面向多領域的新產品命名體系，從芯片核心供應商向計算平臺公司穩步邁進。

在云AI領域，Arm Neoverse平臺憑借高密度、高能效，以及高定制化的CPU核心，成為阿里云、亞馬遜云科技等頭部云服務提供商的基礎設施核心選擇，其核心部署量已突破10億個，Arm架構在2025年頭部云服務商算力出貨中占據近半數份額，幫助合作伙伴實現性能與總擁有成本的雙重優化。

在邊緣AI領域，Arm也迎來突破性進展，其全新推出的Lumex CSS平臺搭載支持SME2技術的CPU，實現高達5倍的AI性能提升，已在vivo、OPPO等旗艦智能手機中廣泛落地。此外，通過與支付寶的深度協作，該技術在大語言模型推理的預填充與解碼階段分別實現超40%和25%的性能提升；與騰訊GiiNEX的合作則讓游戲性能提升達2.5倍，切實改善了端側AI應用體驗。

另外，在物聯網領域，Armv9邊緣AI計算平臺以Cortex-A320 CPU和Ethos-U85 NPU為核心，專為物聯網應用優化，支持超10億參數的端側AI模型運行，獲得亞馬遜云科技、西門子等企業的認可與支持。

在物理AI領域，Arm推出了專為汽車打造的Zena CSS平臺，將芯片開發周期縮短12個月，工程資源投入減少20%，有力加速新車型上市進程。而SOAFEE架構迎來四周年里程碑，全球成員突破150家，亞太區占比達38%，廣汽集團、吉利汽車等中國企業的加入讓汽車AI生態更具活力。

在軟件生態構建方面，Arm KleidiAI軟件庫成功集成至多個主流AI框架，同時完成與阿里通義千問、百度文心大模型等本土大模型的適配，突破傳統瓶頸，為AI技術落地提供堅實支撐。

2025年行業特征：AI驅動下的技術突破與生態重構

對于2025年半導體行業的核心發展特征，鄒挺認為集中體現在AI驅動的全產業鏈變革與技術創新的多點爆發上。

在芯片設計領域，芯粒技術成為突破傳統芯片物理與成本限制的核心解決方案，Arm向開放計算項目貢獻的基礎芯粒系統架構規范，進一步推動了行業協作。異構計算則通過CPU與嵌入式加速器的協同，滿足了物聯網設備與邊緣場景的多元AI需求，既保障了現有設備的AI性能強化，又實現了低功耗機器學習任務的高效運行。

AI技術的演進呈現多維度突破態勢，邊緣側AI的深化發展催生了混合AI架構的出現，可在邊緣設備與云端間合理分配AI任務，實現本地化高效處理與云端補充支持的協同；小語言模型的快速迭代使其在算力有限的端側設備廣泛部署，而多模態AI模型則融合文本、圖像等多元數據，具備類人感知能力，可處理更復雜任務。Armv9架構的SVE2和SME2特性為這些技術突破持續賦能，讓CPU能夠高效執行AI工作負載，為終端AI推理提供有力支撐。

市場層面的變化同樣深刻，生態系統圍繞芯片與軟件的協作空前緊密，標準化成為行業共識，企業通過專用化芯片實現商業差異化，計算子系統的普及讓不同規模企業都能定制專屬解決方案。汽車市場正經歷從“軟件定義汽車”到“AI定義汽車”的快速轉型，虛擬原型技術大幅縮短汽車開發周期，生成式AI優化自動駕駛端到端模型，推動L2+、L3級自動駕駛功能加速普及，同時，駕駛員監控系統與ADAS深度集成。在消費電子領域，智能手機仍是核心設備，Armv9架構的廣泛應用讓旗艦機型算力與體驗持續提升，而AR智能眼鏡等可穿戴設備快速發展，逐漸成為智能手機的重要補充。

2026年技術重心：模塊化、高能效與安全化并行

展望2026年，AI在云邊端的加速滲透將全方位驅動半導體技術創新，模塊化芯粒設計將成為行業轉型的核心方向。傳統單片式架構將加速向模塊化芯粒設計轉變，通過拆分計算、內存、I/O等功能為可復用模塊，設計者可混合搭配不同工藝節點的芯粒，快速定制系統級芯片，大幅縮短設計周期、降低創新門檻。同時，行業標準化進程將持續推進，開放標準將實現不同廠商芯粒產品的可靠集成，催生以可互操作組件為核心的生態體系，取代傳統高度耦合的單一廠商系統模式。

技術路徑將聚焦“超越摩爾定律”，擺脫單純依賴晶體管尺寸縮小的發展模式，轉向新型材料應用與先進封裝技術，如3D堆疊和芯粒集成等，這種垂直創新將通過功能分層集成、散熱優化與“每瓦算力”提升實現突破，為高性能AI芯片、高密度數據中心及功耗受限的邊緣AI設備提供核心支撐，成為滿足AI對算力密度與能效持續需求的關鍵。

系統級協同設計將推動融合型AI數據中心的興起，半導體創新不再局限于單獨的CPU或加速器，而是朝著“系統層面與軟件棧協同設計”的定制化方向發展。頭部云服務商已率先開展專用CPU、AI加速器、內存及互連技術的深度整合，打造高效可擴展、且開發者可訪問的AI平臺，這類數據中心以“最大化單位面積AI算力”和“提升每瓦性能”為核心指標，將進一步驅動底層芯片架構與協同設計方案的革新。

“設計即安全”成為半導體產品的硬性需求。隨著AI系統深度嵌入自動駕駛、工業控制等關鍵基礎設施，硬件安全攻擊風險持續上升，“設計即安全”已從商業差異化優勢轉變為通用要求。Arm的內存標記擴展、硬件可信根等技術將成為芯片標配功能，通過加密強制隔離、內存完整性驗證等多層安全機制，保障AI系統處理敏感數據與核心業務邏輯時的機密性、完整性與可靠性。

2026年市場重構：新興場景催生需求變革

2026年，半導體市場需求結構將在新興應用場景的驅動下發生顯著重塑。汽車與機器人通用計算市場將迎來規模化增長，多模態模型與高效推理管線的技術突破，將推動智能汽車、自主機器等物理AI系統在醫療、制造、交通等行業的廣泛部署，既提升生產效率，又能替代人類在高危環境下作業。其中，AI技術將深度滲透汽車供應鏈全環節——從車載芯片到工廠工業機器人，車載芯片將圍繞ADAS與車載信息娛樂系統的升級需求完成技術重構，同時通過技術復用適配人形機器人、工業機器人等領域，實現規模經濟效益。

融合型AI數據中心將成為基礎設施升級的核心方向，在算力密度、能效與成本壓力的共同作用下，行業將從底層芯片到軟件棧進行一體化優化。頭部云服務商推出的整合式平臺將成為行業標桿，催生對高能效計算平臺的激增需求，進一步推動底層芯片架構與協同設計方案的革新。

終端智能市場將呈現全場景融合態勢，智能手機全面進入端側AI時代，旗艦設備本地AI能力將大幅提升；PC、移動設備、物聯網與邊緣AI之間的壁壘逐漸消融，實現“一次開發，全域部署”的跨平臺應用移植。AI將打通手機、可穿戴設備、汽車及智能家居，構建“個人智能網絡”，所有邊緣設備原生支持AI工作負載，實時共享情境信息與學習成果，提供無縫個性化體驗。此外，AR/VR可穿戴設備將在物流、運維、醫療等企業場景廣泛落地，憑借輕量化設計、強大AI能力與流暢連接體驗，從“嘗鮮品”轉變為“必需品”，成為提升生產效率與操作安全性的重要工具。

結語

2025年，半導體行業在AI的驅動下完成了技術與市場的雙重重構，平臺化轉型、芯粒技術突破與全場景AI落地成為行業發展的核心主線。2026年，隨著模塊化芯粒、超越摩爾定律、系統級協同設計與安全化技術的持續演進，半導體行業將邁向更高效、更智能、更安全的發展階段。

鄒挺表示：“Arm將持續加大研發投入，圍繞下一代架構與計算子系統需求推進技術創新，攜手全球2200萬名軟件開發者與生態合作伙伴，推動AI技術在云邊端全場景的深度落地。”在技術創新與生態協同的雙重驅動下，半導體行業將不斷突破邊界，為智能汽車、AI數據中心、終端智能等領域注入強勁動力。