Qualcomm: aziende AI preparano telefoni con modelli da 100 miliardi

📌 In Sintesi

• Cristiano Amon afferma che alcune aziende AI stanno iniziando a sviluppare smartphone e chiedono a Qualcomm supporto per modelli locali da almeno 100 miliardi di parametri entro il 2028.
• Il CEO non identifica le società coinvolte e non annuncia un prodotto Qualcomm capace di rispettare oggi quel requisito.
• Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6 esegue già modelli MoE superiori a 30 miliardi di parametri, ma il salto verso 100 miliardi sposta il collo di bottiglia su memoria, consumi e termiche.

Le aziende che oggi costruiscono modelli di intelligenza artificiale stanno iniziando a progettare anche gli smartphone sui quali quei modelli dovranno funzionare. A rivelarlo è Cristiano Amon, CEO di Qualcomm, che nell’intervista pubblicata l’8 ottobre da Sources ha descritto richieste provenienti da società AI “alla frontiera”: entro il 2028 vogliono poter eseguire sul telefono modelli da almeno 100 miliardi di parametri, mantenendoli disponibili in modo persistente invece di attivarli soltanto per singole richieste. Amon non ha indicato i nomi delle aziende e non ha annunciato uno Snapdragon già capace di raggiungere quella scala. Il dato industriale è però più importante del rumor sul prossimo telefono: chi controlla il modello vuole entrare direttamente nell’hardware personale dominato oggi da Apple, Samsung e dai produttori Android.

Le aziende AI vogliono controllare anche il telefono

Nella conversazione originale tra Alex Heath e Cristiano Amon, registrata durante lo Snapdragon Summit, il CEO collega l’interesse delle società AI a una trasformazione del ruolo dello smartphone. L’agente personale ha bisogno di contesto, applicazioni, sensori e memoria dell’utente: elementi che risiedono soprattutto sul dispositivo e che rendono insufficiente un’architettura interamente dipendente dal cloud. Amon afferma inoltre che le aziende AI stanno “starting to do phones”, senza però identificare quali siano né associare il requisito dei 100 miliardi di parametri a un progetto specifico. Questo limite va mantenuto: dedurre che il riferimento riguardi OpenAI, Anthropic, Meta o altri laboratori sarebbe una speculazione. Qualcomm vede invece chiaramente una nuova categoria di clienti che vuole trasformare lo smartphone da terminale per app a piattaforma fisica dell’agente personale.

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Oggi Snapdragon supera 30 miliardi, il target 2028 è oltre tre volte maggiore

Qualcomm ha già iniziato a costruire l’hardware necessario. Il nuovo Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6 supporta ufficialmente modelli Mixture-of-Experts superiori a 30 miliardi di parametri direttamente sul dispositivo. La nuova architettura Hexagon NPU utilizza un Element Accelerator dedicato ai transformer, memoria condivisa ampliata del 50%, precisioni ridotte fino a INT2 e ottimizzazioni per modelli MoE, nei quali soltanto una frazione dei parametri viene attivata per ogni token. È proprio questa struttura che rende meno assurdo il salto verso 100 miliardi: il numero totale dei parametri non coincide necessariamente con quelli elaborati simultaneamente. Matrice Digitale aveva già analizzato il passaggio di Qualcomm verso NPU progettate per agenti persistenti; la dichiarazione di Amon aggiunge ora la scala richiesta dai futuri clienti.

Cento miliardi di parametri trasformano la RAM nel vero collo di bottiglia

Il numero annunciato da Amon non equivale però a dire che nel 2028 un telefono potrà semplicemente caricare un modello dense da 100 miliardi come oggi carica un’app. Con una quantizzazione a quattro bit, i soli pesi richiederebbero teoricamente circa 50 GB di memoria, prima ancora di sistema operativo, applicazioni, KV cache e tensori intermedi. Quantizzazioni più aggressive, pruning, architetture MoE e spostamento selettivo dei pesi tra RAM e storage possono ridurre il requisito effettivo, ma introducono compromessi su qualità, banda e latenza. Il problema è particolarmente delicato mentre l’industria affronta già una pressione crescente sui costi della memoria. La stessa Qualcomm ha progettato la nuova Hexagon proprio per ridurre gli accessi alla RAM esterna e mantenere più dati vicino alla NPU: un agente always-on non può consumare energia e banda come un modello eseguito occasionalmente in un data center.

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Apple e Samsung rischiano di affrontare concorrenti che partono dal modello

La minaccia competitiva non deriva quindi necessariamente da un nuovo marchio capace di produrre subito hardware migliore di iPhone o Galaxy. Un laboratorio AI può partire dall’altro lato della catena: conosce già l’agente, il modello e l’esperienza software che vuole mantenere sempre attiva, quindi può chiedere a Qualcomm di costruire il compute necessario attorno a quel workload. Apple e Samsung seguono storicamente il percorso contrario, partendo da sistema operativo, hardware, distribuzione e base installata per integrare progressivamente l’AI. Il 2028 indicato da Amon non è una scadenza commerciale garantita, ma segnala che la battaglia successiva potrebbe essere meno simile alla tradizionale guerra tra smartphone. Se gli agenti diventeranno l’interfaccia principale, il produttore più importante potrebbe non essere chi possiede il miglior telefono, ma chi controlla l’AI che decide cosa fare con tutto ciò che il telefono sa dell’utente.