Qualcomm-Chef Cristiano Amon zufolge drängen Künstliche-Intelligenz-Unternehmen bereits auf Smartphones, die bis 2028 durchgehend Modelle mit 100 Milliarden Parametern ausführen können — eine Anforderung, die die On-Device-Kapazität der Chips, die Qualcomm gerade auszuliefern begonnen hat, mehr als verdreifachen würde.

Amon äußerte sich in einem Interview am 8. Oktober 2026 und beschrieb einen Wandel hin zu stets aktiver „agentischer“ KI: Software, die im Auftrag des Nutzers handelt, statt auf einen App-Aufruf zu warten.

Was KI-Unteraben fordern

Nach Angaben von Amon sollen die Modelle, die die KI-Firmen wünschen, mit persönlichem Kontext arbeiten. Sie würden verstehen, was ein Nutzer beabsichtigt, die Anfrage durchdenken und eigenständig Handlungen planen.

Parameter — die gelernten Werte innerhalb eines Modells, die bestimmen, wie es Informationen verarbeitet — sind das übliche Maß für die Modellgröße, und größere Werte erfordern in der Regel mehr Speicher und Rechenleistung von der Hardware. Deshalb kommt dieser Zahl auf einem Smartphone Gewicht zu, wo beide Ressourcen stark begrenzt sind.

Der Umfang der Anforderung wird deutlicher im Vergleich zu dem, was Qualcomm gerade ausgeliefert hat. Auf seinem Snapdragon Summit am 22. September 2026 stellte das Unternehmen die Plattformen Snapdragon 8 Elite Gen 6 und Extreme Gen 6 vor. Diese Chips, gefertigt in 2-nm-Technologie, sind darauf ausgelegt, Mixture-of-Experts-Modelle mit bis zu 30 Milliarden Parametern direkt auf dem Gerät auszuführen — eine Architektur, die nur die für jede Aufgabe benötigten Teile eines Modells aktiviert, was großen Netzwerken den Betrieb innerhalb der Grenzen eines Smartphones ermöglicht. Der Sprung von 30 Milliarden auf 100 Milliarden Parameter bedeutet mehr als eine Verdreifachung — innerhalb desselben groben physischen Platzbedarfs eines Smartphones.

Wie Qualcomm große Modelle in kleine Geräte zwängen will

Qualcomm setzt auf mehrere Techniken, um das Rechenwerk aufgehen zu lassen. Eine davon besteht darin, Modellparameter aus dem Flash-Speicher zu laden, sodass das vollständige Modell nicht gleichzeitig im aktiven Speicher liegen muss. Die neuen Plattformen erweitern zudem den Speicher der Neural Processing Unit, dem Teil des Chips, der für KI-Workloads zuständig ist. Das Unternehmen verwies außerdem auf intelligentes Flash-Management und eine stromsparende Speicherarchitektur als Wege zur Unterstützung größerer Modelle.

Ergänzend dazu kommen stets aktive Sensor-Hubs zum Einsatz, die deutlich kleinere Modelle — etwa 200 Millionen Parameter — durchgehend im Hintergrund ausführen. Qualcomm zufolge können die neuen Chips etwa 1 Million Token pro Tag verarbeiten; Token sind die Textabschnitte, die ein Modell liest und schreibt.

Warum das Smartphone weiterhin wichtig bleibt

In einem Punkt ist Amon stets geblieben: Das Smartphone nicht verschwinden. Er argumentierte, dass Smartphones das zentrale Hub für persönliche KI bleiben werden, da sie den Kontext über das Leben einer Person enthalten, der einen Assistenten nützlich macht.

Er verknüpfte den KI-Schub zudem direkt mit der Hardware-Nachricht, indem er das erwartete Wachstum der Smartphone-Verkäufe mit diesen Fähigkeiten in Verbindung brachte und anmerkte, dass steigende Speicherpreise Nutzer bislang von Upgrades abgehalten haben.

Qualcomm ist nicht allein mit diesem Zeitplan. OpenAI erprobt Berichten zufolge ebenfalls Hardware mit ähnlichen KI-Fähigkeiten bis 2028, wobei konkrete Details noch nicht bekannt sind.

Was das für die Branche bedeutet

Das Argument für On-Device-KI beruht auf drei Vorteilen gegenüber cloudbasierten Systemen: Datenschutz, geringere Latenz und bessere Energieeffizienz. Daten, die das Smartphone nie verlassen, können nicht von fremden Servern abfließen, und Antworten müssen nicht erst eine Runde durchs Internet machen.

Die Risiken sind jedoch real. Modelle mit 100 Milliarden Parametern auf einem Smartphone zu erreichen, ist eine mehrjährige ingenieurtechnische Herausforderung, und das Ziel 2028 spiegelt wider, was KI-Unteraben fordern — kein Produkt, das jemand zu liefern versprochen hat.

Die Speicherpreise sind der offensichtlichste Druckpunkt. Bleiben die Kosten hoch, könnte die für diese Modelle benötigte Hardware die Smartphone-Preise genau in dem Moment nach oben treiben, in dem die Branche die Käufer zurückgewinnen will.

Die Akkulaufzeit ist die zweite offene Frage rund um das Wort „durchgehend“. Ein Modell, das den ganzen Tag läuft, darf das Smartphone nicht bis zum Mittag leer haben — deshalb betont Qualcomm stets die stromsparende Architektur und kleine Hintergrundmodelle.

Die Indikatoren, die es zu beobachten gilt, sind konkret: wie schnell die On-Device-Modellgrößen über die heute von Qualcomm unterstützten 30 Milliarden Parameter hinaussteigen, ob die Speicherpreise nachlassen und ob OpenAI oder andere KI-Firmen vor 2028 konkrete Hardware-Details auf den Tisch legen.