Si algo deja claro Arm en sus 20 predicciones tecnológicas para 2026 y más allá es que la industria está cambiando de fase: el debate ya no va solo de “más potencia”, sino de cómo se organiza el cómputo (en chips y centros de datos) y dónde se ejecuta la Inteligencia Artificial (del cloud al edge, y del edge a máquinas físicas). En el fondo, Arm plantea una transición desde un mundo dominado por arquitecturas centralizadas hacia otro en el que la inteligencia se reparte entre nube, dispositivos y sistemas físicos, con un objetivo común: más rendimiento por vatio y más control sobre seguridad y costes.
La tesis de Arm encaja con lo que ya se percibe en el mercado: los límites del silicio monolítico, la presión energética de los centros de datos, la explosión de cargas de IA y una realidad incómoda para muchas empresas: mover datos es caro, lento y consume energía. Por eso, las predicciones combinan tres líneas maestras: modularidad (chiplets y 3D), seguridad “by design”, y IA distribuida como estándar operativo.
Del “chip gigante” al puzle: chiplets, 3D y empaquetado avanzado
Arm anticipa que en 2026 la innovación vendrá menos de “transistores más pequeños” y más de cómo se construyen los chips como sistemas modulares. El enfoque chiplet separa cómputo, memoria e I/O en bloques reutilizables, permitiendo mezclar nodos de fabricación y ajustar costes. A esto se suma la integración 3D y el empaquetado avanzado, que prometen densidad y eficiencia sin depender únicamente del escalado tradicional.
Aquí hay un matiz clave: si la industria converge hacia estándares abiertos de interconexión entre chiplets, aparecerá un mercado de componentes interoperables (menos atado a un único proveedor) y se acelerará el diseño de SoCs a medida. No es casual que Arm hable de “smarter systems” frente a “bigger chips”: el valor se desplaza de la fuerza bruta a la arquitectura.
Seguridad en hardware: de “extra” a requisito mínimo
Otra predicción que Arm empuja con fuerza: la seguridad pasa a ser condición de entrada, no un “feature premium”. A medida que la IA se incrusta en infraestructuras críticas (industria, movilidad, salud, finanzas), el ataque se desplaza también al hardware: memoria, aislamiento, cadenas de suministro y ejecución en entornos hostiles.
En ese contexto, Arm cita tecnologías como la Memory Tagging Extension (MTE), orientada a detectar clases de errores de memoria de forma continua y con soporte arquitectónico. El mensaje es directo: si los sistemas van a operar con mayor autonomía (agentes, robots, edge), el silicio debe incluir mecanismos de confianza y verificación desde el diseño, no como parche posterior.
Centros de datos “convergentes”: co-diseño y eficiencia como moneda real
Arm también sitúa 2026 como un año en el que seguirá madurando el co-diseño sistema-software: CPUs, aceleradores, memoria e interconexión optimizados como plataforma para cargas concretas. Lo relevante no es solo el rendimiento, sino cuánto cómputo útil se obtiene por unidad de energía, coste y espacio.
De ahí su idea de “converged AI data centers”: centros de datos diseñados para maximizar compute-per-watt y reducir el volumen de costes derivados de potencia, refrigeración y superficie. En un mundo donde entrenar y servir modelos exige escalas cada vez mayores, la eficiencia deja de ser un KPI “verde” y se convierte en un KPI financiero.
IA distribuida: la nube sigue, pero el edge gana protagonismo
Arm pronostica que la inferencia seguirá migrando hacia el borde por razones prácticas: latencia, coste, privacidad y resiliencia. La nube seguirá siendo vital para entrenamiento y refinado, pero el edge pasará de analítica simple a inferencia compleja y adaptación local, impulsado por cuantización, compresión y silicio especializado.
Además, Arm apunta a que se diluirá el debate “cloud vs edge”: en su lugar, habrá una continuidad coordinada donde cada capa hace lo que mejor se le da: cloud para entrenamiento, edge para decisiones de ciclo corto, y sistemas físicos (robots, vehículos, máquinas) para ejecutar acciones en el mundo real.
Modelos del mundo, agentes y “physical AI”
Entre las predicciones más ambiciosas está la de los world models como base para entrenar, probar y validar sistemas físicos en entornos simulados de alta fidelidad. Si esto cuaja, sectores como robótica, logística o descubrimiento de fármacos podrían acelerar iteraciones reduciendo riesgo y coste antes del despliegue real.
A la vez, Arm insiste en el auge de la IA agéntica: sistemas que perciben, razonan y actúan con menor supervisión, coordinándose en multiagente y extendiéndose a cadenas de suministro, fábricas y dispositivos de consumo.
De “un modelo gigante” a muchos modelos especializados
Arm no niega el papel de los grandes LLM, pero cree que en 2026 se consolidará un patrón complementario: muchos modelos pequeños y especializados (SLMs) desplegables en edge con costes y requisitos energéticos más realistas. En paralelo, la industria medirá cada vez más la “inteligencia por vatio”, con técnicas como destilación y cuantización como estándar.
Tabla: las 20 predicciones de Arm, resumidas
| # | Predicción (resumen) | Qué implica en la práctica |
|---|---|---|
| 1 | Chiplets modulares redefinen el diseño | Ciclos más rápidos, mezcla de nodos, más personalización |
| 2 | Materiales y 3D para seguir escalando | Más densidad y eficiencia sin depender solo de litografía |
| 3 | Seguridad “by design” obligatoria | Aislamiento y confianza en hardware como base mínima |
| 4 | Aceleración especializada + co-diseño | Plataformas optimizadas por carga (frameworks, datos, IA) |
| 5 | Más IA en el edge | Menos latencia, menos coste cloud, más privacidad |
| 6 | Convergencia cloud-edge-physical | Orquestación continua entre capas según la tarea |
| 7 | World models para IA física | Simulación avanzada como paso previo al despliegue real |
| 8 | Auge de IA agéntica/autónoma | Sistemas que actúan y coordinan con supervisión limitada |
| 9 | IA contextual en experiencias de usuario | Anticipación, personalización local, mejor UX sin cloud |
| 10 | Muchos modelos “purpose-built” | Especialización por vertical (industria, salud, calidad, etc.) |
| 11 | SLMs más capaces y accesibles | Razonamiento útil con menos parámetros y más eficiencia |
| 12 | IA física escala productividad | Robótica y máquinas autónomas como plataforma “multi-trillón” |
| 13 | Híbrido/multicloud más maduro | Interoperabilidad, scheduling energéticamente consciente |
| 14 | IA reescribe automoción (chip a fábrica) | ADAS + fábricas inteligentes + digital twins |
| 15 | Smartphone con IA on-device estándar | Traducción, visión, asistentes locales y en tiempo real |
| 16 | Se diluyen fronteras PC/móvil/IoT | Portabilidad de apps y experiencias entre categorías |
| 17 | “AI personal fabric” entre dispositivos | Contexto compartido entre móvil, wearable, coche, hogar |
| 18 | AR/VR despega en entornos enterprise | Manos libres, productividad, seguridad y soporte en campo |
| 19 | IoT pasa a “Internet of Intelligence” | Sensores que interpretan y actúan, no solo miden |
| 20 | Wearables se vuelven clínicos | Monitorización con IA local y casos de uso sanitarios reales |
Preguntas frecuentes
¿Qué son los chiplets y por qué están ganando peso en 2026?
Porque permiten construir procesadores como módulos reutilizables, combinando piezas de cómputo, memoria e I/O con más flexibilidad, reduciendo costes y acelerando el diseño de chips adaptados a cada carga.
¿Por qué Arm insiste tanto en “seguridad por diseño” en hardware?
Porque la IA se está integrando en sistemas críticos y los atacantes también apuntan al silicio. Sin aislamiento, verificación y protección de memoria desde hardware, la superficie de ataque crece con la autonomía.
¿Edge AI reemplaza al cloud?
No. Arm plantea un reparto: cloud para entrenamiento y coordinación, edge para inferencia de baja latencia y privacidad, y sistemas físicos para ejecutar acciones en el mundo real.
¿Qué significa el giro hacia modelos pequeños (SLMs) para las empresas?
Que habrá más opciones viables para desplegar IA en dispositivos y entornos locales con costes controlados, sin depender siempre de servicios cloud para cada inferencia.
vía: ARM
