边缘人工智能机遇将于2026年成为现实

作者：Bob O’Donnell

谈及行业预测，有时需要大胆预判，而有时答案却显而易见。2026 年，人工智能、生成式人工智能以及智能体人工智能无疑将继续成为推动科技行业发展的关键热词。

或许稍显隐蔽的趋势是，2026 年也将成为边缘人工智能发展机遇不断显现的起点 —— 各类人工智能核心工作负载将得以在离线环境中运行或在客户端类设备上本地运行。神经处理单元（NPU）的问世、图形处理器（GPU）和中央处理器（CPU）的性能升级，让边缘端的人工智能处理性能实现质的飞跃；同时，小型语言模型（SLM）的能力持续提升，二者结合之下，诸多此前仅能依靠云计算资源完成的任务，如今已可在本地落地实现。

同样关键的是，软件领域也迎来了多项核心技术突破。其一，针对现代片上系统（SOC）中各类xPU架构的抽象化工具日趋完善。这一进步让人工智能应用开发者能以更简洁的方式，充分利用这些高性能芯片的全部功能，无需为不同企业的专属架构单独编写代码。其二，模型量化与模型蒸馏技术不断精进，催生出新一代小型人工智能模型 —— 其性能较前代产品大幅提升，甚至可与早期云端模型相媲美。此外，针对特定应用场景和行业需求优化的小型专用模型正迎来爆发式增长。最后，人工智能驱动的辅助编程工具的普及，让开发者甚至非技术人员都能轻松打造各类高度定制化的边缘应用，而这类应用正是推动边缘人工智能赛道发展的核心支撑。

与此同时，模型上下文协议（MCP）、智能体间通信协议（A2A）等技术协议的支持度迅速提升，这些协议能让人工智能工作负载灵活分配至各类异构计算资源中。多重因素叠加，边缘设备与边缘场景势必会在未来的人工智能应用，以及愈发普遍的混合人工智能架构中，扮演至关重要的角色。

将人工智能工作负载向边缘端迁移，不仅能带来诸多核心优势，更契合了近期研究中发现的企业核心需求。这一趋势的核心驱动力包括：纯云端计算方案的成本持续攀升，以及企业对数据安全和隐私保护的担忧日益加剧。企业实践表明，想要充分发挥新一代生成式人工智能模型和工具的价值，最佳方式是利用企业自有数据开展模型训练与微调，而这些数据大多来源于边缘设备。此外，在对延迟要求极高的场景中 —— 例如海量传感器数据的实时读取与解析，边缘计算是唯一现实可行的选择。

对于计划在 2026 年研发和部署人工智能解决方案的企业而言，这一技术转型的影响意义深远。其中最显著的一点，是企业需要对自身的计算资源进行现代化升级与重新规划。这一趋势不仅将推动企业本地数据中心对更高性能人工智能计算资源的需求，还将促进各类具备人工智能处理能力的计算设备的采购与应用。英特尔近期在国际消费电子展（CES）的主题演讲中公布了一组值得关注的数据：其已出货的所有人工智能个人电脑，所具备的人工智能计算能力总和，相当于 40 余个大型人工智能数据中心的算力。这是企业可挖掘的海量算力资源，也将推动更多能充分利用该算力的应用与工具的研发。

除了对原始计算能力的追求，边缘人工智能应用的增长还将使这类部署所带来的更高的安全需求成为行业焦点。在此背景下，莱迪思半导体等公司的FPGA所提供的强化安全功能，其重要性愈发凸显。网络交换机的控制系统，以及更复杂的人工智能硬件基础设施中的各类核心组件，也将获得更多关注。最后，随着后量子时代的临近，企业将更加依赖能够在新一代人工智能环境中支持后量子加密（PQC）的解决方案。

因此，专为这类部署场景的安全控制应用设计的莱迪思 MachXO5-NX 系列产品，将在新一代基础设施建设和边缘设备中扮演愈发重要的角色。同理，企业也将加大对具备人工智能的边缘设备的投入，而基于莱迪思 Nexus小型 FPGA 平台、Avant中端 FPGA 平台及其他产品线打造的低功耗 FPGA，将成为这一领域的关键支撑。这类产品不仅具备强化安全功能，还能提供与传感器的高速连接、执行传感器融合，甚至可以在器件端独立运行小型专用人工智能模型。

人工智能领域的技术迭代速度极快，想要精准预判某一具体趋势的发展方向并非易事，但从宏观层面来看，诸多信号均指向边缘人工智能的高速增长。由此可见，FPGA 将在多场景人工智能计算基础设施的发展机遇中，持续发挥重要作用 —— 尽管其价值或许尚未被充分认知。未来的解决方案形式可能各不相同，但 FPGA 所具备的灵活性、安全性和可定制化这一核心优势，将在 2026 年及未来持续成为推动行业发展的重要力量。

Bob O’Donnell是TECHnalysis Research, LLC的总裁兼首席分析师，该公司为科技行业和专业金融领域提供战略咨询和市场研究服务。