相較於電腦，手機可說是有更多個人隱私資料的裝置，也因此使用 AI 時，很多人都希望能使用本地的 AI 語言模型。雖然現在的手機已經能運行一些參數規模較小的 AI 語言模型，但受限於硬體效能與模型能力，實際使用體驗不是很好，能真正使用的情境也很少。
好消息是，高通執行長 Cristiano Amon 最近在一場訪談中透露，已經有客戶向高通提出需求，希望到了 2028 年，手機就能在本地持續運行至少 1,000 億參數（100B）的大型語言模型。更值得注意的是，提出這需求不是傳統手機品牌，而是走在 AI 技術最前沿的公司，甚至有部分 AI 公司已經開始投入智慧型手機開發。
高通 CEO 證實 AI 公司要求 2028 年手機本地跑 100B 模型，部分已投入手機開發
高通 CEO 近日在科技記者 Alex Heath 主持的《Sources》節目中提到：「我必須小心，不能透露名字，但有些 AI 公司，也就是幾家走在 AI 最前沿的公司，正在告訴高通：『到了 2028 年，我需要確保手機有能力運行至少 1,000 億參數的模型，而且要讓它幾乎一直保持運作。』」
Alex Heath 接著追問：「所以你是說，有 AI 公司正在談⋯⋯」話還沒講完，Cristiano Amon 就直接回答：「嗯，AI 公司開始在做手機了。」
Qualcomm CEO reveals AI companies want phones running 100-billion-parameter models continuously by 2028–and confirms some are building phones Cristiano Amon: “I have to be careful not to disclose names, but some AI companies—some of the companies at the forefront of AI—are telling Qualcomm, ‘By 2028, I need to make sure that I have the ability to run at least a 100-billion-parameter model in a phone, and I need to have this thing running kind of all the time.’” Alex Heath: “So you’re saying there are AI companies that are talking about—” Cristiano Amon: “Well, AI companies are starting to do phones.”
— Fireside Alpha (@firesidealpha) October 10, 2026
不過過高通沒有點名是哪些公司，也沒有承諾會在哪一年推出對應的晶片或產品。但至少可以期待，2028 年應該有會看到手機能本地運行還不錯的 AI 模型。100B 我是認為有點太樂觀，畢竟現在多數電腦都還做不到，更別提體積小這麼多的手機。
有些讀者可能不太清楚 100B 到底是多大。
所謂的「參數」，可以簡單理解成 AI 模型在訓練過程中學習到的大量數值，而 100B 就代表模型擁有 1,000 億個參數。一般來說，參數越多，代表模型規模越大，有機會處理更複雜的任務，但不代表一定更聰明，實際能力還取決於模型架構、訓練方式等因素。此外，模型規模越大，通常也需要更多運算資源和記憶體。
那現在手機能跑多大的模型？
高通今年 9 月的發表的 Snapdragon 8 Elite Gen 6 與高階版 Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6 中，Extreme 版可在手機本地運行 30B 等級的 MoE（混合專家）模型。
此外，手機要跑得動 100B 模型，最大的障礙不是處理器，而是記憶體容量。就算 100B 模型用 4-bit 量化壓縮，光是存放模型權重，理論上就需要約 50GB 記憶體；壓到 2-bit 也還要 25GB 左右：
| 項目 | 所需／搭載記憶體 |
|---|---|
| 100B 模型（16-bit 原始精度） | 約 200GB |
| 100B 模型（8-bit 量化） | 約 100GB |
| 100B 模型（4-bit 量化） | 約 50GB |
| 100B 模型（2-bit 量化） | 約 25GB |
| iPhone 17 Pro、Galaxy S26 | 12GB |
| 主流 Android 旗艦 | 12GB～16GB |
| 少數高階 Android 機型 | 24GB |
（註：表中模型需求只計算模型權重，依「參數量 × 位元數 ÷ 8」換算）
容量之外，成本和供應也是大問題。這一年多來 DRAM 價格持續飆漲，除了手機漲價外，不少廠商也取消高容量版本，短期內要看到手機普遍突破 16GB 也不太容易。《Sources》的節目也提到，有不少人因為記憶體價格高漲而延後換機。因此，要在這種環境下讓手機配備 50GB 以上的記憶體，難度可說超高。
另外還有電池和散熱。手機的電池容量和散熱空間都很有限，大型模型長時間在背景運作，耗電一定會明顯增加，機身溫度一升高，晶片就會降頻，效能跟著往下掉。
這次高通雖然沒有透露是哪間公司，但分析師郭明錤先前就曾指出，高通與聯發科正在幫 OpenAI 的手機設計客製化晶片，由立訊精密代工，預計 2028 年量產（也有報導稱提前到 2027 年）。因此即便 Amon 這次沒有點名 OpenAI，也很難讓人不猜測這就是指 OpenAI。
有些人可能會想，為什麼 AI 公司會想把大模型塞進手機?
ChatGPT、Claud、Gemini 這類 AI 服務，內容大多要傳到雲端伺服器運算，再把結果傳回來。網路不穩就會卡住，回應也總有一段延遲，而且對話、文件、照片都得離開手機。如果模型能直接在手機上跑，就能改善這些狀況。
除此之外，對 AI 公司來說，還有一個更大的誘因：AI 代理。
AI 代理不只回答問題，還能根據你的指示主動把事情辦完。像是你跟手機說「幫我安排明天的行程」，AI 就能根據你授權的行事曆、待辦事項和訊息內容，排出一份可行的時間表，順便提醒你哪個會議撞期。雖然好用，但這也代表 AI 要掌握你的行事曆、訊息、照片、位置等個人資料，而且要隨叫隨到。
如果把這些資料都丟上雲端處理，隱私和延遲都是問題，這也是為什麼 AI 公司開出的條件是「一直保持運作」，而不只是「能跑」。
