Il CEO di Qualcomm Cristiano Amon dichiara che le aziende di intelligenza artificiale stanno già chiedendo smartphone in grado di eseguire modelli da 100 miliardi di parametri in modo continuo entro il 2028 — una richiesta che più che triplicherebbe la capacità on-device dei chip che Qualcomm ha appena iniziato a spedire.

Amon ha fatto queste dichiarazioni in un'intervista dell'8 ottobre 2026, descrivendo un passaggio verso un'AI "agentic" sempre attiva: un software che agisce per conto dell'utente invece di attendere il tocco su un'app.

Cosa chiedono le aziende AI

Secondo Amon, i modelli che le aziende AI desiderano opererebbero con il contesto personale. Comprenderebbero le intenzioni dell'utente, ragionerebbero sulla richiesta e pianificherebbero le azioni in autonomia.

I parametri — i valori appresi all'interno di un modello che determinano come elabora le informazioni — sono la misura standard delle dimensioni di un modello, e un numero maggiore richiede generalmente più memoria e potenza di calcolo dall'hardware che li esegue. Ecco perché questa cifra è rilevante per uno smartphone, dove entrambe le risorse sono strettamente limitate.

La scala della richiesta diventa più chiara se confrontata con ciò che Qualcomm ha appena immesso sul mercato. Al suo Snapdragon Summit del 22 settembre, l'azienda ha presentato le piattaforme Snapdragon 8 Elite Gen 6 ed Extreme Gen 6. Questi chip, costruiti con tecnologia a 2nm, sono progettati per eseguire direttamente sul dispositivo modelli mixture-of-experts fino a 30 miliardi di parametri — un'architettura che attiva solo le parti del modello necessarie per ogni compito, consentendo alle reti di grandi dimensioni di operare entro i limiti di uno smartphone. Passare da 30 miliardi a 100 miliardi di parametri rappresenta più di un triplicamento — entro lo stesso ingombro fisico di uno smartphone.

Come Qualcomm intende far entrare modelli grandi in dispositivi piccoli

Qualcomm si affida a diverse tecniche per rendere possibile il calcolo. Una consiste nel caricare i parametri del modello dalla memoria flash, così che il modello completo non debba risiedere interamente nella memoria attiva. Le nuove piattaforme espandono inoltre la memoria disponibile per la Neural Processing Unit, la parte del chip dedicata ai carichi di lavoro AI. L'azienda ha inoltre indicato la gestione intelligente della flash e un'architettura di memoria a basso consumo come strumenti per supportare modelli più grandi.

A completamento di questi sforzi vi sono gli hub di sensing sempre attivi, che eseguono in background modelli molto più piccoli — circa 200 milioni di parametri — in modo continuo. Qualcomm afferma che i suoi nuovi chip possono elaborare circa 1 milione di token al giorno, dove i token sono le unità di testo che un modello legge e scrive.

Perché lo smartphone resta fondamentale

Amon è stato coerente su un punto: lo smartphone non sta scomparendo. Ha sostenuto che i telefoni resteranno l'hub centrale dell'AI personale, poiché conservano il contesto sulla vita di una persona che rende utile un assistente.

Ha anche collegato direttamente spinta dell'AI alla domanda di hardware, associando la prevista crescita delle vendite di smartphone a queste capacità e notando che l'aumento dei prezzi della memoria ha frenato gli utenti dall'aggiornare i dispositivi.

Qualcomm non è l'unica a puntare a questa tempistica. Si narra che anche OpenAI stia esplorando hardware orientato a capacità AI simili entro il 2028, sebbene dettagli concreti non siano stati divulgati.

Cosa significa per il settore

Il caso dell'AI on-device si fonda su tre vantaggi rispetto ai sistemi dipendenti dal cloud: privacy, latenza ridotta e migliore efficienza energetica. I dati che non lasciano mai lo smartphone non possono trapelare dal server di qualcun altro, e le risposte non devono fare un viaggio di andata e ritorno attraverso Internet.

I rischi, tuttavia, sono reali. Raggiungere modelli da 100 miliardi di parametri su uno smartphone è una sfida ingegneristica pluriennale, e l'obiettivo del 2028 riflette ciò che le aziende AI stanno chiedendo — non un prodotto che qualcuno ha promesso di realizzare.

Il prezzo della memoria è il punto di pressione più evidente. Se i costi rimanessero elevati, l'hardware necessario per questi modelli potrebbe spingere i prezzi degli smartphone al rialzo proprio nel momento in cui il settore spera di riconquistare gli acquirenti.

La durata della batteria è l'altra questione aperta legata alla parola "continuo". Un modello che funziona tutto il giorno deve farlo senza scaricare il telefono entro mezzogiorno, ed è per questo che Qualcomm continua a sottolineare l'architettura a basso consumo e i piccoli modelli in background.

Gli indicatori da monitorare sono concreti: la rapidità con cui le dimensioni dei modelli on-device crescono oltre i 30 miliardi di parametri supportati oggi da Qualcomm, un eventuale calo dei prezzi della memoria, e se OpenAI o altre aziende AI presenteranno dettagli hardware concreti prima del 2028.