Cristiano Amon, CEO da Qualcomm, acredita que smartphones capazes de rodar modelos de linguagem de 100 bilhões de parâmetros de forma contínua podem chegar até 2028.
Em conversa com o Fireside Alpha, o executivo disse que empresas de inteligência artificial já desenvolvem celulares com esse objetivo. Ele não citou nomes.
A previsão, porém, é difícil de cumprir. A memória RAM é o principal limite para rodar modelos maiores, e a situação da oferta torna pouco provável superar os 16 GB em breve.
Também há a questão de como os fabricantes vão incluir tanta RAM nos aparelhos em um cenário de pouca disponibilidade e preços muito altos.
Modelos de 100 bilhões de parâmetros exigem muita memória
Com a crise no fornecimento de memória, vários fabricantes deixaram de oferecer versões com mais RAM. Há cerca de um ano, já havia celulares Android com 24 GB de memória LPDDR5X.
Mesmo com técnicas para reduzir o espaço ocupado pelos modelos, a necessidade de memória continua alta. Uma delas é a quantização, que usa menos bits para representar os dados.
Um modelo de 100 bilhões de parâmetros com quantização de 4 bits precisaria de pelo menos 50 GB de RAM. Ainda seria necessário reservar memória para o sistema, os aplicativos e o contexto da conversa.
Com quantização de 2 bits, o modelo sozinho ocuparia 25 GB. Essa exigência também torna inviável seu uso nos smartphones atuais.
Mesmo que os problemas de preço e oferta fossem resolvidos, rodar esses modelos continuamente geraria muito calor. Isso levaria à redução do desempenho para controlar a temperatura.
Qualcomm CEO reveals AI companies want phones running 100-billion-parameter models continuously by 2028--and confirms some are building phones
Cristiano Amon: “I have to be careful not to disclose names, but some AI companies—some of the companies at the forefront of AI—are… https://t.co/wRF16LqEcp pic.twitter.com/3Gded1a9Ld
— Fireside Alpha (@firesidealpha) October 10, 2026
Armazenamento e modelos MoE são as alternativas para 2028
Apple e Qualcomm trataram parte desse problema com mudanças na montagem dos chips A20 Pro e Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6. O limite de memória, porém, permanece.
Para rodar modelos de 100 bilhões de parâmetros nos celulares até 2028, as alternativas seriam carregar partes deles pelo armazenamento ou usar modelos MoE, de mistura de especialistas.
Uma quantização mais agressiva também pode reduzir bastante o uso de memória. Versões de 1 bit, por exemplo, poderiam caber na RAM.
O problema é a perda de qualidade. Ao reduzir a precisão para menos de 4 bits, a qualidade das respostas cai bastante, sobretudo em tarefas de raciocínio.
Nos modelos MoE, apenas uma pequena parte dos especialistas fica ativa a cada unidade de texto processada. Essa parte permanece na RAM, enquanto o restante fica no armazenamento.
A Apple já pesquisou formas de rodar modelos de linguagem com dados no armazenamento interno. A velocidade das respostas, porém, pode cair, pois UFS e NVMe são mais lentos que a RAM.
Modelos menores são a opção mais viável
Um modelo de 20 bilhões a 30 bilhões de parâmetros, reduzido a partir de um maior por uma técnica chamada destilação, pode se aproximar da qualidade de um modelo de 100 bilhões em um celular.
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Essa parece ser a estratégia com maior chance de chegar ao mercado, por ser a mais realista para as empresas.
Sem um plano de desenvolvimento detalhado, a previsão de Amon pouco ajuda a tornar esses modelos viáveis nos smartphones. Ainda assim, a ideia de celulares com capacidades semelhantes às de máquinas maiores é interessante.
