Cristiano Amon, consejero delegado de Qualcomm, afirmó que empresas de IA no identificadas querían que los móviles pudieran ejecutar modelos de al menos 100.000 millones de parámetros para 2028, según el reportaje publicado por The Next Web el 16 de octubre de 2026. Amon describió un objetivo atribuido a esas empresas, con 2028 como horizonte.
Por qué parte de la IA podría ejecutarse en el móvil
Amon defendió que algunas tareas de IA se procesen en el propio teléfono porque allí están el contexto personal, los datos de los sensores y las aplicaciones. En su planteamiento, otras tareas seguirían ejecutándose en la nube.
Cuánto ocuparían los pesos del modelo
Los parámetros son los valores que el modelo utiliza para procesar información. Para un modelo denso de 100.000 millones de parámetros, el almacenamiento idealizado de los pesos sería de 200 GB decimales a 16 bits por parámetro o 50 GB decimales a 4 bits. Son cálculos basados en la fórmula que explica Aaron Mekonnen; los bits indican la precisión con la que se representa cada parámetro.
| Precisión por parámetro | Almacenamiento idealizado de los pesos |
| 16 bits | 200 GB decimales |
| 4 bits | 50 GB decimales |
La memoria necesaria para la inferencia —el proceso de ejecutar el modelo— también comprende metadatos de cuantización, tensores de mayor precisión, activaciones, asignaciones del entorno de ejecución y la caché de claves y valores. Por tanto, el tamaño de los pesos es solo una parte de la memoria que requiere la ejecución.
