产业动态
Arm的2026判断：手机端侧AI不能只靠压缩模型
Arm把2026年芯片创新的注意力从单纯缩小晶体管，移到3D堆叠与Chiplet。苹果AFM 3则用稀疏架构控制每次推理的计算量。手机要减少云端依赖，靠的不是单独堆NPU，而是让模型、框架、芯片和具体功能对得上。
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关键词：Arm
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产业动态
2026年，Arm把AI算力推向更多终端
Arm围绕COMPUTEX 2026 CEO主题演讲发布的信息，把代理式AI从云端延伸到边缘列为重点。结合20项技术预测，其路线已经清晰：计算走向分布式，芯片创新更多依靠先进封装、3D堆叠和芯粒集成。
阅读全文Arm 看好 3D 堆叠，10B 模型能否撑一天仍待实测
Arm 将 3D 堆叠和芯粒集成列为 2026 年芯片创新方向，目标是提高集成密度与能效。但现有资料没有手机端 10B 模型的功耗、温升和续航实测。它能否撑过一天，仍取决于调用频率、内存压力、散热和系统调度。
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产业动态
Arm新能源架构发布：端侧Agent跑50亿参数不掉电的底气
针对2026年端侧Agent的能效瓶颈，本文拆解Arm最新AGI CPU与新能源架构如何通过内存带宽优化与微架构升级，支撑50亿参数模型在手机端实现低功耗常驻，并为开发者分析下半年端侧模型的容量上限。
阅读全文Arm看向2026：端侧AI能效拐点不只靠制程
Arm在20项技术预测中把2026视为智能计算转向分布式架构的重要节点。所谓能效拐点，并非某项指标突然越线，而是3D堆叠、芯粒集成与端云协同开始共同改变芯片设计。
阅读全文ARM架构之争背后，手机端AI开始比拼持续能效
端侧AI进入手机和智能眼镜后，峰值算力已不足以解释真实体验。现有材料能确认苹果等厂商持续推进端侧AI、国内至少50个团队布局AI眼镜；至于「ARM V3.1」及相关性能数据，缺少官方文档和测试条件，暂不宜写成定论。
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前沿研究
Arm AI PC散热升级：均热板之后，液冷还有多远
本地AI延长了笔记本的高负载时间，散热开始直接影响持续性能。VC均热板适合摊平热点，冷板液冷已用于AI服务器和HPC设备；对Arm AI PC而言，液冷仍要过体积、成本与可靠性几道关。
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产业动态
RTX Spark亮出45—80W，Arm AI PC还卡在哪
RTX Spark给出20核Arm CPU、6144个CUDA核心、128GB统一内存和45—80W功耗，N1、N1X也在推进。规格表更漂亮了，但智能体常驻之后，CPU调度、内存带宽和持续散热仍会决定AI PC的续航与响
阅读全文手机多模态推理压到200毫秒，先拆内存墙
拍照提问时，2秒等待足以打断操作，200毫秒才接近即时反馈。3B级模型要缩短首字延迟，得同时减少权重、视觉Token与KV Cache搬运，并让量化方案真正匹配Arm指令和手机NPU。
阅读全文3B模型在端侧能跑多少个Agent？实测不同量化方案的推理损耗
针对2026年主流的3B级端侧模型（如商汤Sage、vivo蓝心3B），实测在Arm v10架构设备上运行3-5个垂直Agent时的内存占用与延迟。对比INT4与FP8量化方案，分析在多Agent协作场景下的精度掉点与资
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前沿研究
Arm v10样片实测：SME2把Prefill提速3.2倍
Arm v10工程样片测试中，SME2让Llama-3-3B 4-bit版Prefill速度较v9提升3.2倍，首字延迟由约1.2秒降至400毫秒以内；Decoding加速约1.4倍，10B模型持续运行仍受发热和功耗约束
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前沿研究
Arm v10 架构在端侧AI的实测：手机运行 10B 模型还发烫吗
2026年7月实测表明，手机运行10B参数模型已从「不能跑」跨到「可以跑」，但发烫问题并未消失。得益于NPU调度、稀疏激活与指令集优化，持续推理功耗降至4.8W，温度约45℃；但Agent场景连续调用仍会堆积热量。文章引
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