クアルコムの最高経営責任者（CEO）は、最大のAI企業が同氏に、現在のスマートフォンでは実現不可能なこと、つまり2028年までに携帯電話自体で1000億パラメータのモデルを継続的に実行することを求めていると述べた。

クリスティアーノ・アモン氏は、フォーチュン誌が報じ、今週TOKENPOSTやスタートアップ・フォーチュン誌などでも取り上げられた10月8日のインタビューで、複数のAI企業（名前は明かさなかったが）が1000億パラメータのモデルを24時間稼働させ続けるスマートフォンの開発を推進していると述べた。 AI がクラウドからポケットや手首に移行した後の読者にとって、これはこれまでで最も明確な需要シグナルであり、AI ハードウェア ニュース セクションでは、その推進が次にどこに向かうのかを追跡しています。

需要はクアルコムのロードマップではなく AI ラボから来ている

数字が重要なのは、その数字がどこから来たのかということです。アモン氏はクアルコム自身の製品目標を発表していなかった。彼はAI研究所が世界最大のモバイルチップメーカーに彼らが作りたいと言っていることを中継していた。現在の主力チップはその数字をはるかに下回っています。クアルコムの最高級モバイル プラットフォームである Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6 は、約 32,000 トークンのコンテキスト ウィンドウを備え、デバイス上で 300 億パラメータを超える専門家の混合モデルを実行できます。

ノンストップで実行される 1,000 億のパラメータ モデルはその上限の 3 倍以上であり、エンジニアリングの問題を程度だけでなく種類的に変化させます。 Startup Fortune のレポートが指摘しているように、この要求は人々がすでに使用しているアシスタントのより大きなバージョンを求めるものではありません。これはエージェント AI 用です。プロンプトを待つのではなく、ユーザーを監視し、推論し、ユーザーに代わって動作するソフトウェアです。つまり、モデルはメモリ内に常駐し、バッテリーやシャーシを消耗することなく、バックグラウンドで推論を一日中実行し続ける必要があります。

メモリがボトルネックになる理由

300 億と 1,000 億のパラメーターの間のギャップは、基本的にメモリの問題です。オンデバイス モデルの重みは RAM 内に存在する必要があり、推論を継続的に実行しながらパラメーター数を 3 倍にすることで、現在の主力ハードウェアが決して吸収できるように設計されていなかった方法でメモリ帯域幅と電力需要が増大します。

エイモン氏は、スマートフォン向けメモリチップの供給が「一時的な制約」（今年業界全体で携帯電話の価格を押し上げているのと同じ不足）にあることを認めたが、これは単にメモリを増やすのではなく、よりメモリ効率の高いチップ設計を強いられる圧力であると述べた。これは、クアルコムの最近のシリコンの選択と一致しています。8 Elite Extreme Gen 6 は、Hexagon NPU を新しい Element Accelerator と大規模な共有メモリ プールと組み合わせ、特にオンデバイスの専門家混合推論のレイテンシと電力消費を抑制します。

ギャップを埋める必要があるチップ

クアルコムの現在の主力世代であるSnapdragon 8 Elite Gen 6および8 Elite Extreme Gen 6は、2nmプロセスで構築されており、Honor、iQOO、Motorola、OnePlus、OPPO、Redmi、RedMagic、vivo、Xiaomiの2027年の主力携帯電話に搭載される予定で、Samsung Galaxy S27クラスのようなデバイスがその範囲の最上位に位置すると予想されています。 AI 業界の 2028 年のウィッシュリストを達成するには、このチップ サイクルとその後のチップ サイクルで、フロンティア スケールのモデルをシャツのポケットに入れて持ち続けるためのメモリ アーキテクチャ、熱性能、バッテリ効率を提供する必要があります。

フォーチュンの報道によると、エイモン氏はまた、クアルコムは携帯電話以外のデバイスカテゴリーを含む未公開のハードウェアプロジェクトでほぼすべての主要なAIプレーヤーと協力していると述べた。これは、Snapdragon シリコンを、電話、自動車、PC、メガネなど、エッジ AI が登場する場所を問わずデフォルトの推論レイヤーとして位置付けるという同社の最近の姿勢と一致しています。

継続的なオンデバイス AI が実際に意味するもの

AI企業が求めているものを手に入れることができれば、その変化は表面的なものではなく構造的なものになるだろう。バックグラウンドで 1 日中実行されるモデルは、コンテキストを観察し、ニーズを予測し、データ センターと往復することなく行動できます。これは、待ち時間が短くなり、プライバシーが向上し、クエリごとのクラウド コストがかからないことを意味します。また、メモリ価格がすでに高騰している市場において、今日の主力製品よりも大容量、高速、より多くの電力を消費するメモリを搭載した携帯電話も意味します。

ここには健全な懐疑論があります。チップ幹部らはこれまでにもオンデバイスAIに関する大胆な予測を行っており、2028年はかなり先のことであり、この主張はメモリサプライヤー、携帯電話メーカー、AI研究所自体との交渉の立場として部分的に機能している。しかし、その要求の方向性は注目に値します。AI 企業は今回、より高速なクラウド GPU を求めているわけではありません。彼らは常に思考を停止しない電話を求めています。

クアルコムの顧客がそのデバイスを 2028 年に出荷するかそれ以降に出荷するかにかかわらず、注目すべきボトルネックはパラメータではなく、ワットあたりのメモリ帯域幅です。レドモンド、サンディエゴ、台北でそれを解決する企業が、次の主力携帯電話の定義を所有することになります。

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