El CEO de Qualcomm, Cristiano Amon, afirma que las empresas de inteligencia artificial ya están presionando por smartphones capaces de ejecutar modelos de 100 mil millones de parámetros de forma continua para 2028, una solicitud que más que triplicaría la capacidad en el dispositivo de los chips que Qualcomm acaba de comenzar a enviar.

Amon hizo estos comentarios en una entrevista del 8 de octubre de 2026, describiendo un giro hacia una IA 'agéntica' siempre activa: software que actúa en nombre del usuario en lugar de esperar a que este toque una aplicación.

Lo que las empresas de IA están pidiendo

Según Amon, los modelos que las empresas de IA quieren operarían con contexto personal. Entenderían lo que el usuario pretende, razonarían la solicitud y planificarían acciones por sí mismos.

Los parámetros —los valores aprendidos dentro de un modelo que determinan cómo procesa la información— son la medida estándar del tamaño de un modelo, y un número mayor generalmente exige más memoria y capacidad de cómputo del hardware que lo ejecuta. Por eso la cifra tiene peso en un teléfono, donde ambos recursos están severamente limitados.

La escala de la solicitud se vuelve más clara al compararla con lo que Qualcomm acaba de lanzar. En su Snapdragon Summit del 22 de septiembre de 2026, la compañía presentó las plataformas Snapdragon 8 Elite Gen 6 y Extreme Gen 6. Esos chips, construidos con tecnología de 2 nm, están diseñados para ejecutar modelos de mezcla de expertos de hasta 30 mil millones de parámetros directamente en el dispositivo, una arquitectura que activa solo las porciones del modelo necesarias para cada tarea, lo que permite que redes grandes operen dentro de los límites de un teléfono. Pasar de 30 mil millones a 100 mil millones de parámetros representa un salto de más de tres veces, dentro del mismo espacio físico aproximado de un teléfono.

Cómo planea Qualcomm meter modelos grandes en dispositivos pequeños

Qualcomm se apoya en varias técnicas para que las cuentas cuadren. Una implica cargar los parámetros del modelo desde el almacenamiento flash, de modo que el modelo completo no tenga que estar en la memoria activa todo al mismo tiempo. Las nuevas plataformas también amplían la memoria disponible para la Unidad de Procesamiento Neuronal, la parte del chip dedicada a las cargas de trabajo de IA. La compañía además señaló la gestión inteligente de la memoria flash y una arquitectura de memoria de bajo consumo como formas de admitir modelos más grandes.

Complementando estos esfuerzos están los hubs de sensado siempre activos, que ejecutan modelos mucho más pequeños, de aproximadamente 200 millones de parámetros, de forma continua en segundo plano. Qualcomm dice que sus nuevos chips pueden procesar aproximadamente 1 millón de tokens por día; los tokens son los fragmentos de texto que un modelo lee y escribe.

Por qué el smartphone sigue siendo importante

Amon ha sido constante en un punto: el smartphone no va a desaparecer. Argumentó que los teléfonos seguirán siendo el centro neurálgico de la IA personal, ya que contienen el contexto sobre la vida de una persona que hace útil a un asistente.

También vinculó directamente el impulso de la IA con la demanda de hardware, asociando el crecimiento previsto en las ventas de smartphones con estas capacidades y señalando que el aumento de los precios de la memoria ha frenado la actualización de los usuarios.

Qualcomm no es la única que mira este calendario. Según reportes, OpenAI también está explorando hardware orientado a capacidades de IA similares para 2028, aunque no se han revelado detalles concretos.

Lo que significa para la industria

El caso de la IA en el dispositivo se sustenta en tres ventajas frente a los sistemas que dependen de la nube: privacidad, menor latencia y mejor eficiencia energética. Los datos que nunca salen del teléfono no pueden filtrarse desde el servidor de otra persona, y las respuestas no tienen que hacer un viaje de ida y vuelta por internet.

Sin embargo, los riesgos son reales. Alcanzar modelos de 100 mil millones de parámetros en un teléfono es un desafío de ingeniería de varios años, y la meta de 2028 refleja que las empresas de IA están pidiendo, no un producto que alguien haya prometido entregar.

El precio de la memoria es el punto de presión más evidente. Si los costos se mantienen elevados, el hardware necesario para estos modelos podría empujar los precios de los teléfonos al alza justo en el momento en que la industria espera atraer de nuevo a los compradores.

La duración de la batería es la otra pregunta abierta que flota sobre la palabra 'continuamente'. Un modelo que funciona todo el día debe hacerlo sin agotar el teléfono antes del mediodía, razón por la cual Qualcomm sigue enfatizando la arquitectura de bajo consumo y los modelos pequeños en segundo plano.

Los indicadores a observar son concretos: qué tan rápido crecen los tamaños de los modelos en el dispositivo más allá de los 30 mil millones de parámetros que Qualcomm admite hoy, si los precios de la memoria bajan y si OpenAI u otras empresas de IA presentan detalles reales de hardware antes de 2028.