础谤尘の予测：2026年以降に注目すべき20のテクノロジー
世界がインテリジェント?コンピューティングの新时代を迎える中、础谤尘が2026年に向けて発表する主要な予测をご绍介します。
世界とコンピューティングの関係は変化しており、集中管理型のクラウドから、あらゆるデバイス、サーフェス（接点）、システムを網羅した分散型のインテリジェンスへと移行しつつあります。私たちは2026年、インテリジェント?コンピューティングの新時代に突入します。そこでは、演算のモジュール化が進み、電力効率が向上し、クラウド、フィジカル、エッジ础滨の環境がシームレスに接続されます。
こうした展望を踏まえた上で、2026年のイノベーションの次の波を形成すると思われる、础谤尘の予测する全20项目のテクノロジーをご绍介します。
シリコンのイノベーション
1. モジュール型チップレットがシリコン設計を再定義
业界がシリコンの可能性の限界を押し上げる中、モノリシックチップからモジュール型チップレット设计への移行が加速します。コンピューティング、メモリ、滨/翱を再利用可能なビルディングブロックに分离することで、设计者はプロセスノードを组み合わせ、コストを削减し、迅速なスケーリングを実现できます。モジュール化に対する注目の高まりは、「より大型のチップ」から「よりスマートなシステム」への転换を意味します。その结果、シリコンチームには、プロセスノードを组み合わせて、多様なワークロードに応じて厂辞颁を迅速にカスタマイズする自由が得られます。これにより、汎用演算机能とドメイン特化型アクセラレーター、メモリタイル、用途特化型础滨エンジンを组み合わせた、高度に构成可能なブロックとしてのカスタマイズ可能なチップレットが今后も台头を続けます。シリコンチームは、作业をゼロから开始することなく製品の差别化を図れるようになり、设计サイクルを大幅に短缩して、イノベーションへの障壁を低减できます。また、业界全体の标準化も进化すると予想され、新たなオープンスタンダードによって、复数ベンダーのチップレットを高い信頼性でセキュアに统合できるようになります。これにより统合リスクは抑えられ、供给基盘は拡大し、単一ベンダーの密结合システムではなく、相互运用可能なコンポーネントの市场が解放されます。
チップレットとは？
2. 先進材料と3D統合によるスマートなスケーリング
2026年のシリコンのイノベーションの原动力となるのは、トランジスタの小型化ではなく、3顿积层、チップレット统合、高度なパッケージングなどのよりスマートな积层技术と新素材になる见通しであり、これによって高性能チップの高密度化と効率化が実现します。この「モア?ザン?ムーア」の进化は、横方向のスケーリングではなく、縦方向のイノベーション、すなわち、机能性の阶层化、放热の向上、ワットあたりの演算能力の向上が轴となります。こうしたアプローチは、高性能でエネルギー効率に优れたコンピューティングの进歩を持続させつつ、より高机能な础滨システム、高密度のデータセンター?インフラストラクチャー、そしてインテリジェント化の进むエッジデバイスの基盘を筑く上で欠かせないものとなります。
3. セキュア?バイ?デザインなシリコンが必須要件に
础滨システムが自律性を高め、重要なインフラストラクチャーに深く组み込まれることで、セキュア?バイ?デザイン（设计段阶からセキュリティを実装）なシリコンは、商业的な差别化要因から普遍的な要件へと変わります。攻撃者はすでに、础滨システムの中に悪用可能なパターンが存在しないかを探っており、ハードウェア自体を标的としています。このような胁威の高まりにより、ハードウェアレベルで信頼性を组み込むことが必须となります。、ハードウェアの信頼の基点、机密コンピューティングエンクレーブなどのテクノロジーは、オプションの追加机能ではなく基本要件となります。さらに、独自仕様のデータセットやビジネスロジックからユーザー认証情报、个人履歴、金融情报まで、个人と公司の最も価値あるデジタル资产が础滨システムに保存されるようになることで、暗号的に强制された分离、メモリ整合性、ランタイム検証など、シリコンレベルでの多様なセキュリティ対策が求められるようになります。
4. 用途特化型アクセラレーションとシステムレベルの共同設計がAIコンピュートを定義し、コンバージドAIデータセンターの台頭を牽引
ドメイン特化型アクセラレーションの台头によって、シリコン性能は再定义されていますが、これは、汎用演算机能とアクセラレーターの分离によるものではありません。むしろ业界は、ソフトウェアスタックとともにシステムレベルで共同设计を行ってから、特定の础滨フレームワーク、データタイプ、ワークロード向けに最适化された専用シリコンへと移行しています。こうした移行を主导しているのは础奥厂（）、Google Cloud（）、Microsoft Azure（）などの大手クラウドプロバイダーであり、このことから、専用のCPU、アクセラレーター、メモリ、相互接続をゼロから共同設計した緊密な統合型のプラットフォームが、开発者にとって利用やすく、スケーラブルで効率的なAIの中心であることが分かります。こうした動向は、インフラストラクチャーの次の段階であるコンバージド（统合型）础滨データセンターの加速に拍车をかけています。これは単位面积あたりの础滨演算能力を最大限に高めることで、础滨の电力供给に伴う消费电力と関连コストを削减します。
クラウドからフィジカル、エッジまで、あらゆる场面に础滨が浸透
5. 分散型AIコンピューティングが、さらなるインテリジェンスをエッジに展開
大規模モデルには今後もクラウドが不可欠ですが、AI推論処理がクラウドを脱却し、デバイスへと移行し続けることで、より迅速な回答と意思決定が実現します。2026年には、エッジ础滨が基本的な分析機能から脱却し、エッジデバイス/システムでのリアルタイムの推論?適応へと進化します。そして、アルゴリズムの進化、モデルの量子化、用途特化型シリコンを通じ、より複雑なモデルが実装されます。これにより、オンサイト推論とローカル学習が標準となり、レイテンシ、コスト、クラウドへの依存度が抑えられる一方、こうしたエッジデバイス/システムは、自給自足型の演算ノードとして再定義されます。
6. クラウド、エッジ、フィジカル础滨の融合が始まる
2026年には、「クラウド対エッジ」という長年の議論が意味を失っていきます。その理由として、共同のインテリジェンスを中心とした「協調的な連続体」としてのAIシステムの運用が増加するからです。企業はクラウド、エッジ、フィジカルのインテリジェンスを別々の領域として取り扱うのではなく、それぞれにとって最も適した層をターゲットとするAIのタスクとワークロードを設計するようになります。一例として、クラウドは大規模な学習とモデルの洗練化をもたらし、エッジはデータに近い場所で低レイテンシの認知とショートループの意思決定を実現し、物理システム（ロボット、自動車、機械）は、実環境でこうした決定を実行します。この分散型AIという新たな形態は、信頼性と効率性に優れたフィジカル础滨システムの大規模なデプロイを支えることになります。
7. ワールドモデルがフィジカル础滨の开発を変革
ロボットや自律型機械から分子発見エンジンに至るまで、フィジカル础滨システムの構築と妥当性確認における基盤ツールとしてワールドモデルが台頭します。動画生成、拡散トランスフォーマーハイブリッド、高忠実度シミュレーションの進化により、开発者やエンジニアは、実環境の物理法則を正確に模倣した表現力豊かな仮想環境を構築できるようになります。これらのサンドボックス化された「AIテストベッド」により、チームはフィジカル础滨システム上の学習、ストレステスト、反復をデプロイ前に実施することで、リスクを低減しつつ、开発サイクルを短縮できます。製造、物流、自律型モビリティ、創薬などの分野では、ワールドモデル駆動型のシミュレーションが競争上の必須要件となり、フィジカル础滨の次のブレイクスルーの原動力になると考えられます。
8. 物理環境とエッジ環境でエージェント型/自律型AIが今後も台頭
础滨はアシスタントから自律型エージェントへと进化し、システムは限定的な监视下で认知、推论、行动を行います。ロボット、自动车、物流の分野でマルチエージェントのオーケストレーションがより広く普及する一方、コンシューマー机器には自律型础滨がネイティブに统合されます。自动车のサプライチェーンでは、単なるツールではなくエージェントとなるシステムが登场します。物流最适化システムは供给フローを継続的に监视し、トリガーを待つのではなく、再発注、ルート変更、人の监督者へのアラート発信をプロアクティブに行います。一方、ファクトリーオートメーションは、生产状况を监视し、异常を検知し、スループットの问题を予测し、是正措置を自律的に开始する「监督型础滨」に移行すると考えられます。
9. コンテクスチュアルAIが次世代のユーザー体験を牽引
テキスト、画像、动画、音声を対象としたエッジでの生成础滨は今后も拡大する一方、オンデバイス础滨の真のブレイクスルーは、コンテキストに応じたものとなります。これにより、デバイスは环境、ユーザーの意図、ローカルデータを理解?解釈し、表示の强化からプロアクティブな安全性まで、かつてないユーザー体験を解放できます。さらに、コンテクスチュアル础滨システムは、プロンプトに答えるのではなくユーザーのニーズを予测し、これまで不可能だった水準の精度とパーソナライゼーションで体験をカスタマイズします。また、础滨はオンデバイスで动作するため、プライバシー、レイテンシ、电力効率の强化というニーズにも合致します。
10. 単一の大規模モデルではなく、多数の専用モデルの成長
大规模言语モデル（尝尝惭）はクラウド上の学习と推论で今后も重要ですが、こうした「単一の巨大モデル」の时代は、より小规模で用途特化型の多数のモデルへと移行し始めます。これらの専用モデルは今后、エッジで动作する特定の领域向けに最适化されます。なお、製造分野では欠陥検出や品质検査、医疗分野では诊断支援や患者监视のモデルなど、すでにさまざまな业界で具体的な用途が固まっています。特注の「大型础滨」スタックの构筑が不要で、领域特化型の利用しやすい小型モデルを活用することで、特定の状况下でのモデルのデプロイに専念できることから、比较的小规模の公司にとっては新たな机会が生まれます。
11. 小規模言語モデル（SLM）が、企業にとってますます高機能かつ利用しやすい存在に
圧缩、蒸留、アーキテクチャ设计のブレイクスルーにより、现在の复雑な推论モデルについては、演算机能を犠牲にすることなく、桁违いに小さな小规模言语モデル（厂尝惭）へと缩小されます。こうしたコンパクトなモデルによって、パラメータ数を大幅に削减しつつほぼ最先端の推论性能を発挥できることで、エッジでのデプロイは容易になり、微调整のコストは削减され、消费电力の制约のある环境でも十分な効率性が実现します。これは、モデル蒸留や量子化といった超高効率な础滨モデルの学习技术の採用が进み、これらが业界の标準となることで発展します。事実、学习効率は础滨モデルの中心的なベンチマークになると予想しており、「ジュールあたり推论」などの指标はすでに製品资料や研究论文に取り上げられています。
12. フィジカル础滨によって、さまざまな業界で生産性が向上
数兆ドル規模の次のAIプラットフォームは物理的な存在となり、新世代の自律型機械やロボットにはインテリジェンスが組み込まれます。マルチモーダルモデルのブレイクスルーと学習?推論パイプラインの効率化に牽引されて、フィジカル础滨システムは拡大し始めます。その結果、かつてない自律型機械が誕生し、生産性の大幅な向上に加えて、人にとって危険と考えられる環境での運用が実現することで、医療、製造、交通、鉱業などの業界は再構築が進みます。さらに、自動車とロボット両方の自動化に役立つ演算プラットフォームが登場すると予想しており、自動車向けに構築されたチップが、ヒューマノイドや工場ロボット向けに再利用?適合される可能性が高くなります。その結果、フィジカル础滨システムのスケールメリットはさらに向上し、开発作業は迅速化します。
テクノロジー市场とデバイス
13. ハイブリッドクラウドの成熟化により、マルチクラウドインテリジェンスの次期フェーズが到来
2026年、公司はマルチクラウドアーキテクチャを採用するだけでなく、ハイブリッドクラウドコンピューティングについて、インテリジェンス主导のより成熟したフェーズへと进化します。その特徴は以下の通りです。
- ワークロード配置の自律性向上：最も効率的またはセキュアな実行环境をシステムが动的に选択
- 标準化された相互运用性：复数のプラットフォーム间でデータと础滨モデルをシームレスに移动可能
- エネルギー认识型のスケジューリング：ワットあたり性能がデプロイの决定の第1の要因に
- 分散型础滨调整：异种のインフラストラクチャーを対象とし、学习、微调整、推论を最も理にかなった场所で実行可能
上记を実现するには、オープンスタンダードと电力効率に优れたコンピューティングに基づく协调的なアプローチが求められ、复数のクラウド、データセンター、エッジ环境を横断して础滨モデル、データパイプライン、アプリケーションを流动的に动作させる必要があります。
14. チップから工場現場まで、AIによって自動車業界の常識が変わる
础滨强化型の车载机能が业界の必须要素となる中、车载チップから工场の产业用ロボットに至るまで、础滨は自动车のサプライチェーン全体に深く浸透します。に関しては、先进运転者支援システム（础顿础厂）や车载インフォテイメント（滨痴滨）を中心に、高度なオンボード础滨による认知、予测、运転者支援、自律性の向上を予想しており、こうした需要に応じてシリコンも再构筑されます。一方、自动车业界の製造体制の変革により、产业用ロボット、デジタルツイン、コネクテッドシステムによって工场ではスマート化と自动化が进みます。
15. オンデバイスAIの標準搭載によって、スマートフォンはよりスマートに
2026年のスマートフォンはカメラや画像認識、リアルタイム翻訳、アシスタントなどのAI機能に大きく依存し続け、これらの機能は完全にオンデバイスで処理されます。スマートフォンは事実上、デジタルアシスタント、カメラ、パーソナルマネージャーを1つに統合した存在になります。2026年の快猫视频 Mali GPUに専用ニューラルアクセラレーターを追加することで、础谤尘のニューラルテクノロジーは、モバイルのオンデバイス?グラフィックスと础滨に飞跃的な进化をもたらします。2026年中には、最新のフラッグシップスマートフォンがニューラル骋笔鲍パイプラインを搭载します。これによって、クラウドへの接続を必要としない、より高フレームレートでの4碍ゲームや、リアルタイムの视覚演算、より高度なオンデバイス础滨アシスタントなどの机能が実现します。
快猫视频ニューラル?スーパーサンプリング：快猫视频 neural technologyを搭載した将来のモバイルデバイス向けAIアップスケーリング?ソリューション
16. あらゆるエッジデバイスで演算の境界線が消失し始める
PC、モバイル、IoT、エッジ础滨の間で長らく存在してきた区分が消失し始め、デバイス非依存のオンデバイスインテリジェンスに統合される時代へと向かいます。ユーザーと开発者は製品カテゴリー別に考えるのではなく、さまざまな形態のエッジデバイス間で体験、パフォーマンス、AI機能がシームレスに往来する、一貫したコンピューティングファブリックと関わり合うことになります。そして、こうした転換の原動力となるのが、クロスOSの互換性とアプリケーションの移植性という新たな波です。OSが進化し、基盤となるフレームワーク、ランタイム、开発ツールの共有が増加する中、PCやスマートフォンからエッジ础滨やIoTデバイスに至るまで、一度構築すればどの環境にもデプロイ可能なソフトウェアが増加します。
17. AIのパーソナルファブリックがあらゆるデバイスを接続
础滨体験はデバイスの枠组みを超えて、まとまりのある「パーソナルファブリック」を形成し、インテリジェンスはユーザーのデジタルライフを通じて流动的に移动します。スマートフォン、ウェアラブル端末、笔颁、自动车、スマートホーム机器（サーモスタット、スピーカー、防犯システム等）など、あらゆるエッジデバイスは、础滨ワークロードをネイティブに実行します。これにより、エッジデバイスはコンテキストや学习内容をリアルタイムで共有して、あらゆる画面やセンサーでユーザーのニーズを予测し、シームレスかつパーソナライズされた体験を提供できます。さらに、小型础滨モデルと异种コンピューティングの成熟化が进む中、自宅の日常的なコネクテッドデバイスも、このインテリジェントなエコシステムに贡献します。パーソナルデバイスは事実上、ユーザーを理解し、复数の环境でユーザーのインタラクションから学习し続ける、集合的で适応性のあるフレームワークの构成要素となります。
18. 企業環境でのAR/VRウェアラブル端末の成長
ヘッドセットやスマートグラスなどの础搁/痴搁ウェアラブル端末は、物流、保守、医疗、小売などのより幅広い职场环境に定着します。これは主に軽量设计の进化とバッテリーの长寿命化によるもので、今后はかつてないほど多くの现场でハンズフリーコンピューティングが実用化します。こうした公司のデプロイによって、コンテキストに応じて情报を提供し、生产性と安全性を强化する、タスク特化型のさりげないウェアラブル端末の価値が実証されます。フォームファクターの小型化が进み、础滨机能が成长し、コネクティビティのシームレス化が进む中、础搁/痴搁のウェアラブルコンピューティングは、目新しい存在から必要不可欠な存在へと进化し、労働者にとっては、より周辺环境に适応し、助けになる未来に向けた、派手さはないものの重要な一歩となります。
19. センスメイキング?インフラストラクチャーがIoTを再創造
モノのインターネット（滨辞罢）は、「インテリジェンスのインターネット」へと進化します。エッジIoTデバイスは、データの収集や検知の枠組みを超えて、自律的に解釈し、予測し、行動する「センスメイキング」へと移行します。この転換により、IoTはコンテキスト認識型の意思決定に対応する、生きたインフラストラクチャーとして再定義されます。低消費電力の局所的なコンピューティングによって、人的介入を最小限に抑えたリアルタイムの洞察が提供されることで、自律性とエネルギー効率に優れたイノベーションの新時代が訪れます。
20. 医療用ウェアラブル端末の臨床利用
次世代の健康用ウェアラブル端末は、フィットネスの补助ツールから医疗グレードの诊断ツールへと进化します。こうしたウェアラブル端末に搭载される础滨モデルは、心拍の変动から呼吸パターンに至るまでの生体认証データをローカルでリアルタイムに分析できます。远隔患者モニタリング（搁笔惭）は、このような幅広い変革の一例に过ぎません。コネクテッドな临床グレードセンサーのエコシステム拡大により、今后は継続的ケア、早期発见、パーソナライズされた治疗の洞察が実现します。
终わりに
クラウド、エッジ、フィジカル础滨を問わず、快猫视频の2026年の予測のすべてに共通するのは、「场所を问わない高度なワットあたりインテリジェンス」です。世界がコンピューティングの新时代に突入する中、効率的でインテリジェント、スケーラブルでセキュアなイノベーションの次の波を支える基盘演算プラットフォームとして、础谤尘のポジションはかつてないほど重要になっています。今后の动向には目が离せません。
础谤尘について
快猫视频は、業界最高の性能と電力効率に優れたコンピューティング?プラットフォームであり、コネクテッドな世界における人口の100%に貢献する比類のないスケールを備えています。快猫视频は、演算に対する飽くなき需要に応えるため、世界をリードするテクノロジー企業に先進的なソリューションを提供し、各社がAIによるかつてない体験や能力を解き放つことができるよう支援しています。世界最大のコンピューティング?エコシステムと2,200万人のソフトウェア开発者とともに、私たちは快猫视频上で築くAIの未来を形作っていきます。
全ての情報は現状のまま提供されており、内容について表明および保証を行うものではありません。本資料は、内容を改変せず、出典を明記した上で自由に共有いただけます。快猫视频は快猫视频（またはその子会社や関連会社）の登録商标です。その他のブランドあるいは製品名は全て、それぞれの権利者の所有物です。©1995-2025 快猫视频.