クアルコムのクリスティアーノ・アモンCEOは、人工知能（AI）企業がすでに、2028年までに1,000億パラメータのモデルをスマートフォン上で継続的に稼働できる能力を求めていると述べた。これは、クアルコムがばかり出荷を開始したチップのデバイス上 capacity を3倍以上に拡大することを求める要求である。

アモン氏は2026年10月8日のインタビューでこの見解を示し、ユーザーがアプリをタップするのを待つのではなく、ユーザーに代わって行動するソフトウェアである、常時稼働型の「エージェント型（agentic）」AIへのシフトについて語った。

AI企業が求めているもの

アモン氏によると、AI企業が求めるモデルは個人的な文脈とともに動作するという。ユーザーの意図を理解し、要求を推論し、自ら行動を計画する。

パラメータ — モデルが情報を処理する方法を決定する、モデル内部の学習された値 — はモデルの規模を測る標準的な尺度であり、一般的にパラメータ数が大きいほど、それを実行するハードウェアにはより多くのメモリと計算能力が必要となる。だからこそ、この数字は両方のリソースが厳しく制約されるスマートフォンにおいて重要な意味を持つ。

この要求の規模は、クアルコムがばかり出荷した製品と比べると明確になる。同社は9月22日のSnapdragon Summitで、Snapdragon 8 Elite Gen 6およびExtreme Gen 6プラットフォームを発表した。2nmプロセス技術で製造されたこれらのチップは、最大300億パラメータのMixture-of-Expertsモデルをデバイス上で直接実行するよう設計されている — これは各タスクに必要なモデルの一部のみを有効化するアーキテクチャであり、大規模なネットワークがスマートフォンの制約内で動作することを可能にしている。300億から1,000億パラメータへの移行は、ほぼ同じスマートフォンの物理的サイズの中で、3倍以上の飛躍を意味する。

クアルコムが小型デバイスに大規模モデルを収める方法

クアルコムは、この課題を実現するために複数の技術に頼っている。その一つはフラッシュストレージからモデルパラメータを読み込む方式で、モデル全体を一度にアクティブメモリに置く必要がない。新しいプラットフォームは、AIワークロードを担当するチップの一部であるNeural Processing Unitに割り当てられるメモリも拡張している。さらに同社は、インテリジェントなフラッシュ管理と低消費電力メモリアーキテクチャを、より大規模なモデルをサポートする手段として挙げているn
これらの取り組みを補完するのが常時稼働型のセンシングハブで、これははるかに小規模なモデル（約2億パラメータ）をバックグラウンドで継続的に実行する。クアルコムによると、新チップは1日あたり約100万トークンを処理できる。トークンとは、モデルが読み書きするテキストの断片である。

スマートフォンが依然として重要である理由

アモン氏が一貫して主張している点がある。それは、スマートフォンはなくならないというものだ。スマートフォンは、アシスタントを有用にする個人の生活に関する文脈を保持しているため、パーソナルAIの中心的ハブであり続けると彼は述べた。

また同氏は、AIへの取り組みをハードウェア需要に直接結び付け、これらの能力をスマートフォン販売の予想される成長と関連付けるとともに、メモリ価格の上昇がユーザーの買い替えを抑制してきたと指摘した。

このタイムラインに目を向けているのはクアルコムだけではない。OpenAIも2028年に向けて類似のAI能力を狙ったハードウェアを検討していると報じられているが、具体的な詳細は明らかにされていない。

業界への意味

デバイス上AIの優位性は、クラウド依存型システムに対する3つの利点に基づいている。プライバシー、低遅延、そして優れた電力効率である。スマートフォンから決して外に出ないデータは他者のサーバーから漏洩することはなく、回答がインターネット上を行き来する必要もない。

しかし、リスクは現実に存在する。スマートフォンで1,000億パラメータのモデルに到達することは複数年におよぶエンジニアリングの課題であり、2028年という目標はAI企業が求めているものを反映したものであり、誰かが提供を約束した製品ではない。

メモリ価格は最も明白な圧力要因である。コストが高水準に留まる場合、これらのモデルに必要なハードウェアは、業界が買い手を取り戻そうとしているまさにその時期に、スマートフォン価格を押し上げる可能性がある。

バッテリー寿命は、「継続的に」という言葉に付いて回るもう一つの未解決の疑問である。終日稼働するモデルは、昼までにスマートフォンのバッテリーを消耗させることなく動作しなければならない。だからこそ、クアルコムは低消費電力アーキテクチャと小規模なバックグラウンドモデルを強調し続けている。

注目すべき指標は比較的明確だ。クアルコムが現在サポートする300億パラメータからデバイス上モデルの規模がどの程度の速さで拡大するか、メモリ価格が緩和されるかどうか、そして2028年までにOpenAIやその他のAI企業が具体的なハードウェアの詳細を提示するかどうかである。