Als er iets duidelijk wordt uit Arm’s 20 technologische voorspellingen voor 2026 en verder, is het dat de industrie van fase aan het veranderen is: het debat gaat niet meer uitsluitend over “meer kracht”, maar over hoe de berekening wordt georganiseerd (op chips en datacenters) en waar Kunstmatige Intelligentie wordt uitgevoerd (van de cloud naar de rand en van de rand naar fysieke machines). Fundamentaal presenteert Arm een overgang van een wereld gedomineerd door gecentraliseerde architecturen naar een nieuwe waarin intelligentie wordt verdeeld over cloud, apparaten en fysieke systemen, met een gemeenschappelijk doel: betere prestaties per watt en meer controle over veiligheid en kosten.
De visie van Arm sluit aan bij wat nu al zichtbaar is op de markt: de grenzen van monolithisch silicium, de energiedruk op datacenters, de explosie van AI-belastingen en een ongemakkelijk feit voor veel bedrijven: data verplaatsen is duur, traag en energie-intensief. Daarom combineren de voorspellingen drie hoofdlijnen: modulariteit (chiplets en 3D), beveiliging “by design” en gedistribueerde AI als operationele standaard.
Van “gigantische chip” naar puzzel: chiplets, 3D en geavanceerde verpakking
Arm voorziet dat in 2026 innovatie minder komt van “smallere transistors” en meer van hoe chips worden opgebouwd als modulaire systemen. De chiplet-benadering scheidt rekenkracht, geheugen en I/O in herbruikbare blokken, waardoor het mogelijk is om fabricagenodes te combineren en kosten aan te passen. Daarnaast zijn er 3D-integratie en geavanceerde verpakking, die beloven dichtheid en efficiëntie te vergroten zonder uitsluitend te vertrouwen op traditionele schaalvergroting.
Een cruciale nuance is dat, bij een convergentie naar open standaarden voor interconnectie tussen chiplets, er een markt ontstaat van interoperabele componenten (minder afhankelijk van één enkele leverancier) en dat het ontwerp van op maat gemaakte SoC’s zal versnellen. Het is geen toeval dat Arm spreekt over “slimmere systemen” in plaats van “grotere chips”: de waarde verschuift van brute kracht naar architectuur.
Hardwarebeveiliging: van “extra” naar minimale vereiste
Een andere voorspelling waarin Arm sterk gelooft: beveiliging wordt een basisvereiste, geen “premium-functie”. Naarmate AI wordt geïntegreerd in kritieke infrastructuren (industrie, mobiliteit, gezondheidszorg, financiën), verschuift de aanval ook naar de hardware: geheugen, isolatie, toeleveringsketens en uitvoering in vijandige omgevingen.
In dat kader wijst Arm op technologieën zoals de Memory Tagging Extension (MTE), die gericht is op het continu monitoren van geheugenfouten en het ondersteunen van architectuurbescherming. De boodschap is duidelijk: als systemen meer autonoom gaan werken (bijvoorbeeld agents, robots, edge-apparaten), moet silicium vanaf het ontwerp betrouwbaarheids- en verificatiemechanismen bevatten, niet als een latere patch.
Gecentraliseerde datacenters “convergeren”: co-design en efficiëntie als echte valuta
Arm verwacht dat in 2026 het co-design van systemen en software verder zal evolueren: CPU’s, versnellingskaarten, geheugen en interconnectie geoptimaliseerd als geïntegreerd platform voor specifieke workloads. Het belang ligt niet alleen bij prestatie, maar bij hoeveel nuttige berekeningen je krijgt per eenheid energie, kosten en ruimte.
Hieruit volgt het idee van “converged AI-data centers”: datacenters ontworpen voor maximale compute-per-watt en minimale kosten door stroom, koeling en ruimte. In een wereld waar het trainen en inzetten van modellen enorme schaal vereist, wordt efficiëntie een KPI, niet alleen “groen” maar vooral financieel.
Gedistribueerde AI: cloud blijft belangrijk, maar de edge krijgt meer functies
Arm voorspelt dat inferentie zich steeds meer verplaatst naar de rand vanwege praktische redenen: latentie, kosten, privacy en betrouwbaarheid. Cloud blijft essentieel voor training en verfijning, maar de edge zal overschakelen van eenvoudige analytiek naar complexe inferentie en lokale aanpassingen, mogelijk gemaakt door kwantisatie, compressie en gespecialiseerde siliciumtechnologie.
Bovendien verwacht Arm dat het “cloud vs. edge”-debat zal vervagen: er zal een coördinatiecontinuüm ontstaan, waarbij elke laag de taken uitvoert die het het best kan, zoals cloud voor training, edge voor korte termijn beslissingen en fysieke systemen (robots, voertuigen, machines) voor actie in de echte wereld.
Wereldmodellen en “physical AI”: de volgende stap
Een van de meest ambitieuze voorspellingen is dat wereldmodellen de basis worden voor het trainen, testen en valideren van fysieke systemen in high-fidelity simulaties. Als dit slaagt, kunnen sectoren als robotica, logistiek en geneesmiddelenonderzoek sneller itereren, met minder risico en kosten voorafgaand aan echte inzet.
Daarnaast benadrukt Arm het belang van de opkomst van de AI-agenten: systemen die waarnemen, redeneren en handelen met beperkte supervisie, onderling coördineren in multi-agent structuren en uitbreiden naar toeleveringsketens, fabrieken en consumentenelektronica.
Van “één groot model” tot vele gespecialiseerde modellen
Arm erkent de rol van grote LLM’s, maar gelooft dat in 2026 ook een patroon van veel kleine, gespecialiseerde modellen (SLM’s) zal ontstaan die op de edge kunnen worden ingezet met meer realistische kosten en energiewensen. Tevens zal de industrie steeds meer kijken naar “intelligentie per watt”, waarbij technieken zoals distillatie en kwantisatie standaard zullen worden ingezet.
Samenvatting: de 20 voorspellingen van Arm
| # | Samenvatting voorspelling | Praktische implicaties |
|---|---|---|
| 1 | Modulaire chiplets herdefiniëren ontwerp | Snellere cycli, gemengde nodes, meer personalisatie |
| 2 | Materialen en 3D-verbindingen voor verdere schaalvergroting | Hogere dichtheid en efficiëntie zonder alleen op litografie te vertrouwen |
| 3 | Beveiliging “by design” verplicht | Isolatie en vertrouwen in hardware als basis |
| 4 | Gepersonaliseerde versnellingskaarten + co-design | Geoptimaliseerde platforms voor specifieke workloads (frameworks, data, AI) |
| 5 | Meer AI aan de edge | Lagere latentie, minder cloudkosten, meer privacy |
| 6 | Convergentie cloud-edge-physical | Continu georkestreerde samenwerking tussen lagen op basis van taak |
| 7 | Wereldmodellen voor fysieke AI | Geavanceerde simulatie voorafgaand aan implementatie |
| 8 | Opkomst van autonome AI-systemen | Systeemgedrag met beperkte supervisie en multi-agent coördinatie |
| 9 | Contextuele AI in gebruikerservaringen | Persoonlijke, lokale voorspellingen en verbeterde UX zonder cloud |
| 10 | Veel purpose-built modellen | Verschillende sectoren profiteren van gespecialiseerde AI |
| 11 | Meer capabele en toegankelijke SLM’s | Efficiëntere reasoning met minder parameters |
| 12 | Fysieke AI verhoogt productiviteit | Robots en autonome machines als platform voor “multi-trillion” toepassingen |
| 13 | Heterogeen en multi-cloud meer volwassen | Betere interoperabiliteit en energiebewust plannen |
| 14 | Autonoom rijden en slimme fabrieken | ADAS, digitale tweelingen en slimme fabrieken |
| 15 | Smartphones standaard met AI op apparaat | Vertaling, visie, lokale assistentie in real-time |
| 16 | Portabiliteit tussen PC, mobiel en IoT | Uitwisselbaarheid van apps en ervaringen |
| 17 | Persoonlijke AI-fabriek tussen apparaten | Gedeeld context tussen smartphone, wearables, auto en smart home |
| 18 | AR/VR neemt toe in zakelijke omgeving | Hands-free werken, productiviteit, veiligheid en veldondersteuning |
| 19 | IoT wordt “Internet of Intelligence” | Sensorsystemen die interpreteren en actueren, niet alleen meten |
| 20 | Wearables krijgen klinische toepassingen | Gezichtscontroles en gezondheidsmonitoring met AI op locatie |
Veelgestelde vragen
Wat zijn chiplets en waarom winnen ze aan belang in 2026?
Omdat ze het mogelijk maken om processoren te bouwen als herbruikbare modules, door stukken rekenkracht, geheugen en I/O te combineren met meer flexibiliteit, kosten te verlagen en chipontwerp te versnellen.
Waarom blijft Arm zo nadrukkelijk inzetten op “beveiliging door ontwerp” in hardware?
Omdat AI wordt geïntegreerd in kritieke systemen en aanvallers zich ook op silicium richten. Zonder isolatie, verificatie en bescherming van geheugen vanaf hardwareniveau groeit het aanvalsterrein met toenemende autonomie.
Vervangt Edge AI de cloud?
Nee. Arm beveelt een verdeling aan: cloud voor training en coördinatie, edge voor inferentie met lage latentie en privacy, en fysieke systemen voor het uitvoeren van acties in de echte wereld.
Wat betekent de verschuiving naar kleine modellen (SLMs) voor bedrijven?
Dat er meer haalbare opties komen voor het inzetten van AI op apparaten en in lokale omgevingen met beheersbare kosten, zonder altijd afhankelijk te zijn van clouddiensten voor elke inferentie.
via: ARM