CEO da Qualcomm projeta celulares com LLMs de 100 bilhões de parâmetros até 2028
Cristiano Amon afirma que empresas de IA querem modelos massivos rodando localmente nos smartphones, o que exigirá saltos inéditos na capacidade de RAM dos aparelhos
O CEO da Qualcomm, Cristiano Amon, indicou que a indústria de Inteligência Artificial almeja colocar grandes modelos de linguagem (LLMs) com até 100 bilhões de parâmetros rodando localmente (on-device) em smartphones até 2028. O objetivo é oferecer aos usuários respostas instantâneas, maior privacidade e independência da nuvem. No entanto, o plano impõe desafios colossais para as fabricantes de celulares: a disponibilidade de suprimento e o custo elevado das memórias RAM de altíssima capacidade.
O gargalo físico e financeiro da memória DRAM
Atualmente, rodar um modelo de IA de 100 bilhões de parâmetros — mesmo aplicando técnicas agressivas de compressão (como quantização em 4 bits) — exige pelo menos 50 GB de memória RAM dedicada apenas para alocar o modelo no dispositivo. No entanto, os flagships Android mais potentes do mercado contam com 16 GB a 24 GB de RAM no máximo.
Essa necessidade cria dois grandes obstáculos (“elefantes na sala”) para o ecossistema mobile:
- Oferta Restrita de DRAM: A indústria global de semicondutores enfrenta forte demanda por memórias HBM e LPDDR de alta velocidade para servidores de IA em nuvem, o que restringe a capacidade de produção voltada aos smartphones.
- Custo de Fabricação (BOM): Adicionar 50 GB ou mais de LPDDR5X/LPDDR6 em um smartphone encareceria drasticamente o custo final do aparelho, ameaçando elevar os preços dos dispositivos topo de linha para patamares proibitivos para o consumidor final.
Processamento NPU vs. Capacidade de Memória
A declaração de Amon reforça uma mudança no debate sobre a evolução da IA nos celulares. Enquanto a indústria focou nos últimos anos em aumentar a potência das unidades de processamento neural (NPUs), a limitação para a execução de modelos realmente complexos deixou de ser o poder de computação bruto e passou a ser a largura de banda e a capacidade da memória RAM.
Para que a promessa de modelos de 100B até 2028 se concretize, a indústria precisará desenvolver novas arquiteturas de compressão de modelos ainda mais eficientes ou aceitar uma reestruturação de custos no segmento ultra-premium.
