Qualcomm cho biết hãng đang đẩy mạnh hỗ trợ mô hình AI 1 bit trên dòng Snapdragon AR1 nhằm giảm nhu cầu bộ nhớ cho các thiết bị cỡ nhỏ. Theo công ty, hướng đi này có thể giúp hạ chi phí phần cứng cho kính AI và thiết bị đeo trong bối cảnh DRAM tiếp tục gây áp lực lên giá thành sản phẩm.

Phát biểu tại phần hỏi đáp của phiên thảo luận “Personal AI - Sound Media” trong khuôn khổ Snapdragon Summit ngày 23/9/2026 tại Maui, Mỹ, ông Ziad Asghar, Phó chủ tịch cấp cao phụ trách mảng XR, thiết bị đeo và AI cá nhân của Qualcomm, cho biết bài toán bộ nhớ đang là vấn đề chung của toàn ngành, đặc biệt với các thiết bị có kích thước nhỏ.

Theo ông, tai nghe không dây gần như ít chịu tác động hơn do chi phí bộ nhớ chỉ chiếm tỷ trọng nhỏ trong tổng chi phí linh kiện. Trong khi đó, những thiết bị cần nhiều DRAM chịu ảnh hưởng rõ rệt hơn. Kính AI nằm ở nhóm trung gian.

Ông Asghar cho biết các nhà sản xuất kính AI hiện chủ yếu xử lý bài toán này bằng cách tối ưu phần mềm để giảm yêu cầu bộ nhớ. Trước đây, nhiều mẫu kính dùng DRAM 4 GB, nhưng các thế hệ mới đang dần chuyển xuống 2 GB, và xu hướng cắt giảm sâu hơn vẫn tiếp tục. “Hiện nay, mọi doanh nghiệp đều tập trung vào tối ưu mã”, ông nói.

Sau giai đoạn tối ưu phần mềm, Qualcomm dự kiến đưa mô hình 1 bit vào thực tế. Cách tiếp cận này hạ độ chính xác số học dùng trong tính toán của mô hình AI xuống mức 1 bit, từ đó thu nhỏ dung lượng mô hình.

Theo ông Asghar, đây là công nghệ đặc biệt quan trọng với các thiết bị nhỏ có giới hạn bộ nhớ rất chặt chẽ. Khi dung lượng mô hình giảm mạnh, nhu cầu bộ nhớ cũng giảm theo, qua đó giúp hạ chi phí phần cứng.

Dù vậy, việc giảm độ chính xác cũng làm dấy lên lo ngại về chất lượng đầu ra. Ông Asghar cho biết công nghệ từ các đối tác của Qualcomm có thể chuyển mô hình độ chính xác cao sang 1 bit nhưng vẫn giữ mức suy giảm độ chính xác ở mức rất thấp.

Thiết bị đầu tiên được Qualcomm nhắm tới với mô hình 1 bit là kính AI. Tại khu vực trình diễn của sự kiện, hãng giới thiệu một mô hình đa phương thức 1 bit có thể nhận diện vật thể phía trước kính và trả lời câu hỏi của người dùng.

Ông Asghar lấy ví dụ việc phân biệt màu sắc của một quả táo có thể đơn giản với nhiều người, nhưng lại là thách thức lớn đối với người khiếm thị. Theo ông, việc một thiết bị nhỏ có thể tự xử lý tác vụ này ngay trên thiết bị có ý nghĩa rất lớn.

Ngoài ra, Qualcomm cũng đang thu nhỏ các mô hình dịch thuật. Ông Asghar cho biết một số đối tác đang phát triển các mô hình siêu nhỏ chỉ phục vụ một ngôn ngữ. Những mô hình này, cùng với mô hình nhận dạng giọng nói và tổng hợp giọng nói, có thể chạy trên NPU siêu nhỏ.

Với tai nghe tích hợp camera, Qualcomm cho biết ngay từ đầu dòng sản phẩm này đã được thiết kế theo hướng dùng ít bộ nhớ. Mẫu tai nghe camera do Cleer giới thiệu, theo ông Asghar, thậm chí không có không gian để lưu ảnh.

Thay vào đó, camera chỉ gửi cho agent AI những tín hiệu thị giác cơ bản, chẳng hạn căn phòng có đông người hay không, đó có phải môi trường văn phòng hay không, hoặc thời tiết bên ngoài có quang đãng hay không. Theo ông, các tác vụ này không đòi hỏi ảnh có độ phân giải cao hay lượng dữ liệu vượt quá mức cần thiết.

Ở mảng tai nghe, một số doanh nghiệp cũng đang cân nhắc chuyển sang các nền tảng tiêu tốn ít bộ nhớ hơn. Ông Andrew Leister, quản lý sản phẩm cấp cao của Qualcomm, cho rằng tình trạng khan hiếm bộ nhớ lại đang trở thành yếu tố thúc đẩy tích cực đối với thiết bị âm thanh công suất thấp.

Theo ông Leister, trước đây một số hãng chọn nền tảng Linux hoặc Android dựa trên DRAM vì dễ phát triển. Tuy nhiên, khi Qualcomm cung cấp môi trường phát triển tương tự trên các nền tảng nhẹ hơn, khả năng chuyển đổi đã trở nên thực tế hơn.

Ông cho biết việc chuyển sang nền tảng gọn nhẹ không chỉ giúp giảm chi phí bộ nhớ và giá thành sản phẩm, mà còn cắt giảm mức tiêu thụ điện năng. Ngoài ra, xử lý AI trực tiếp trên chip có thể cải thiện chất lượng giọng nói, nhờ đó nhà sản xuất không cần tăng số lượng micro và cũng không làm đội chi phí phần cứng liên quan.

Qualcomm cho biết đang hỗ trợ quá trình chuyển đổi này thông qua Snapdragon Sound Apps and Agents. Theo hãng, Snapdragon Sound Elite thế hệ 2 đã bổ sung bộ nhớ ngoài vào vùng bộ nhớ chia sẻ của nền tảng, cho phép gọi và chạy các mô hình lớn vốn không thể chứa trọn vẹn trong chip.

Ông Leister cho biết một số doanh nghiệp hiện vẫn đang cân nhắc liệu đây đã là thời điểm thích hợp để chuyển sang nền tảng nhẹ hơn hay chưa. Qualcomm, theo ông, sẽ tiếp tục cung cấp công cụ để giúp quá trình chuyển đổi này diễn ra dễ dàng hơn.