El director ejecutivo de Qualcomm dice que las mayores empresas de inteligencia artificial le están pidiendo algo que los teléfonos inteligentes actuales no pueden hacer: ejecutar modelos de 100 mil millones de parámetros en el propio teléfono, de forma continua, para 2028.
En una entrevista del 8 de octubre que fue reportada por Fortune y retomada esta semana por medios como TOKENPOST y Startup Fortune, Cristiano Amon dijo que múltiples compañías de inteligencia artificial (cuyos nombres se negó a revelar) están presionando por teléfonos inteligentes que puedan mantener un modelo de 100 mil millones de parámetros funcionando las 24 horas del día. Para los lectores que siguen el cambio de la IA de la nube a los bolsillos y las muñecas, es la señal de demanda más clara hasta el momento, y nuestra sección Noticias sobre hardware de IA rastrea hacia dónde irá ese impulso a continuación.
La demanda proviene de los laboratorios de inteligencia artificial, no de la hoja de ruta de Qualcomm
El número importa por su procedencia. Amon no estaba anunciando el objetivo de producto propio de Qualcomm; estaba transmitiendo lo que los laboratorios de IA le están diciendo al mayor fabricante de chips móviles del mundo que quieren construir. Los chips emblemáticos de hoy están muy por debajo de esa cifra: el Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6, la plataforma móvil de gama más alta de Qualcomm, puede ejecutar modelos mixtos de expertos con más de 30 mil millones de parámetros en el dispositivo, con una ventana de contexto de aproximadamente 32,000 tokens.
Un modelo de 100 mil millones de parámetros funcionando sin parar es más del triple de ese límite, y cambia el problema de ingeniería en especie, no sólo en grado. Como señala el informe de Startup Fortune, la solicitud no es para una versión más grande del asistente que la gente ya usa. Es para IA agente: software que observa, razona y actúa en nombre de un usuario en lugar de esperar un aviso, lo que significa que el modelo tiene que permanecer residente en la memoria y seguir haciendo inferencias en segundo plano todo el día sin cocinar la batería o el chasis.
Por qué la memoria es el cuello de botella
La brecha entre 30 mil millones y 100 mil millones de parámetros es fundamentalmente un problema de memoria. Los pesos de los modelos en el dispositivo tienen que residir en la RAM, y triplicar el recuento de parámetros y al mismo tiempo mantener la inferencia ejecutándose continuamente multiplica el ancho de banda de la memoria y las demandas de energía de maneras que el hardware insignia actual nunca fue diseñado para absorber.
Amon reconoció que el suministro de chips de memoria para teléfonos inteligentes está bajo una "restricción temporal" (la misma escasez que ha elevado los precios de los teléfonos en toda la industria este año), pero lo enmarcó como una presión que obligará a diseñar chips con mayor eficiencia de memoria en lugar de simplemente más memoria. Esto sigue las recientes opciones de silicio de Qualcomm: el 8 Elite Extreme Gen 6 combina su NPU Hexagon con un nuevo Element Accelerator y un grupo de memoria compartida más grande específicamente para mantener bajo control la latencia y el consumo de energía para la inferencia de una mezcla de expertos en el dispositivo.
Los chips que tienen que cerrar la brecha
La actual generación insignia de Qualcomm, el Snapdragon 8 Elite Gen 6 y 8 Elite Extreme Gen 6, construido en un proceso de 2 nm, está programada para alimentar los teléfonos insignia de 2027 de Honor, iQOO, Motorola, OnePlus, OPPO, Redmi, RedMagic, vivo y Xiaomi, y se espera que dispositivos como el Samsung Galaxy S27 estén en la parte superior de la gama. Si se quiere cumplir la lista de deseos de la industria de la IA para 2028, es este ciclo de chip y el siguiente el que debe ofrecer la arquitectura de memoria, la temperatura y la eficiencia de la batería para mantener vivo un modelo a escala fronteriza en el bolsillo de una camisa.
Amon también dijo, según el informe de Fortune, que Qualcomm está trabajando con casi todos los principales actores de la IA en proyectos de hardware no revelados, incluidas categorías de dispositivos más allá de los teléfonos. Esto es consistente con la postura reciente de la compañía de posicionar el silicio Snapdragon como la capa de inferencia predeterminada para la IA de borde dondequiera que llegue: teléfonos, automóviles, PC y gafas.
Qué significaría realmente la IA continua en el dispositivo
Si las empresas de IA obtienen lo que piden, el cambio sería estructural más que cosmético. Un modelo que se ejecuta todo el día en segundo plano puede observar el contexto, anticipar necesidades y actuar sin tener que ir de ida y vuelta a un centro de datos, lo que implica menor latencia, mejor privacidad y ningún costo por consulta en la nube. También implica teléfonos con memoria más grande, más rápida y que consume más energía que los buques insignia de hoy, en un mercado donde los precios de la memoria ya son elevados.
Hay un saludable escepticismo que aplicar aquí. Los ejecutivos de chips han hecho predicciones audaces de IA en dispositivos antes, y 2028 está lo suficientemente lejos como para que la afirmación funcione en parte como una posición de negociación con los proveedores de memoria, los fabricantes de teléfonos y los propios laboratorios de IA. Pero la dirección de la solicitud es notable: las empresas de inteligencia artificial no están pidiendo GPU en la nube más rápidas esta vez. Piden un teléfono que nunca deje de pensar.
Ya sea que los clientes de Qualcomm envíen ese dispositivo en 2028 o más tarde, el cuello de botella a tener en cuenta no son los parámetros, sino el ancho de banda de la memoria por vatio. La empresa que resuelva eso, en Redmond, San Diego o Taipei, poseerá la próxima definición de teléfono insignia.
Manténgase por delante de la IA
Guerras de chips, lanzamientos de modelos y avances en IA de vanguardia: cubiertos sin exageraciones.
Leer más noticias sobre IA →
