Il 16 ottobre 2026 The Next Web ha riferito che Cristiano Amon, CEO di Qualcomm, attribuiva ad aziende di IA non nominate il desiderio di avere, entro il 2028, smartphone capaci di eseguire modelli con almeno 100 miliardi di parametri. Amon ha descritto il modello come qualcosa da mantenere in funzione «quasi sempre»: è un obiettivo riferito dal CEO, non una specifica di prodotto.
Perché portare l’IA sullo smartphone
Amon ha indicato contesto personale, dati dei sensori e app tra i motivi per cui alcune attività di IA dovrebbero avvenire sul dispositivo. Altre, secondo lui, continueranno a essere elaborate nel cloud. Il punto è usare le informazioni già presenti sul telefono per alcune funzioni, mantenendo una parte del lavoro sui server remoti.
Quanto spazio occuperebbero i pesi
I parametri sono i valori numerici appresi da un modello. Per un modello denso da 100 miliardi di parametri, il calcolo idealizzato dei soli pesi dà 200 GB decimali a 16 bit per parametro e 50 GB decimali a 4 bit per parametro. La formula e le esclusioni sono descritte da Aaron Mekonnen.
| Precisione per parametro | Spazio idealizzato dei soli pesi |
| 16 bit | 200 GB decimali |
| 4 bit | 50 GB decimali |
Ridurre la precisione da 16 a 4 bit fa scendere il risultato di questo calcolo da 200 a 50 GB. Ma i pesi sono soltanto una parte della memoria usata durante l’inferenza: il conto non comprende metadati di quantizzazione, tensori a precisione maggiore, attivazioni, allocazioni del runtime e cache chiave-valore. Il fabbisogno effettivo dipende anche dal modello, dall’hardware, dal contesto e dal carico di lavoro.
Amon non ha definito che cosa significhi, sul piano operativo, tenere il modello attivo «quasi sempre». L’obiettivo riportato dà quindi una misura della scala desiderata; i calcoli dei pesi, da soli, non forniscono una stima della memoria complessiva dello smartphone né dei suoi consumi.
