Veja por que os smartphones estão recebendo mais RAM

A Apple revelou seu Linha do iPhone 16 na segunda-feira, e o grande ponto de venda foi a Apple Intelligence. O sistema de IA no dispositivo da Apple oferece recursos chamativos como a capacidade de reescrever e-mails, gerar emojis personalizados e uma Siri significativamente atualizada. Mas, por baixo de tudo isso, a IA está entregando outra grande mudança ao iPhone: mais RAM.

Embora a Apple nunca fale sobre RAM em seus smartphones, MacRumores descoberto que cada modelo do iPhone 16 agora tem 8 GB de RAM, acima dos 6 GB dos modelos básicos do ano passado. E não é só a Apple que está fazendo mudanças como essa. No mês passado, o Google fez mudanças semelhantes em seu pesado AI Pixel 9; tanto o modelo padrão quanto o profissional tiveram um aumento na RAM, tornando 12 GB o ao menos você pode obter este ano.

O ímpeto por trás desses aumentos de RAM parece ser a inteligência artificial. A IA é o novo recurso essencial do ano e também é incrivelmente faminta por RAM. Os fabricantes de smartphones agora estão aumentando a memória porque precisam — quer estejam dizendo isso em voz alta ou não.

Os modelos de IA precisam ser rápidos para responder quando os usuários os chamam, e a melhor maneira de fazer isso acontecer é mantê-los perpetuamente carregados na memória. A RAM responde muito mais rapidamente do que o armazenamento de longo prazo de um dispositivo; seria irritante se você tivesse que esperar um modelo de IA carregar antes de poder pegar um resumo rápido de e-mail. Mas os modelos de IA também são bastante grandes. Mesmo um “pequeno”, como o Phi-3 Mini da Microsoft, ocupa 1,8 GB de espaçoe isso significa tirar memória de outras funções do smartphone que antes a utilizavam.

Você pode ver como isso aconteceu muito diretamente nos telefones Pixel. No ano passado, o Google não habilitou recursos de IA local no modelo padrão Pixel 8 devido a “limitações de hardware”. Spoiler: era a RAM. O vice-presidente e gerente geral do Android, Seang Chau, disse em março que o Pixel 8 Pro poderia lidar melhor com o Gemini Nano, o pequeno modelo de IA da empresa, porque esse telefone tinha 4 GB a mais de RAM, com 12 GB, do que o Pixel 8. O modelo precisava permanecer carregado na memória o tempo todo, e a implicação era que o Pixel 8 teria perdido muita memória ao oferecer suporte ao recurso por padrão.

“Não foi uma decisão tão fácil dizer, tudo bem, vamos habilitá-lo no Pixel 8 também”, disse Chau. O Google eventualmente permitido Gemini Nano no Pixel 8, mas apenas para pessoas dispostas a executar seus telefones no Modo de Desenvolvedor — pessoas que Chau disse que “entendem o impacto potencial na experiência do usuário”.

Essas compensações são a razão pela qual o Google decidiu aumentar a RAM em todos os níveis com o Pixel 9. “Não queremos que o resto das experiências do telefone desacelerem para acomodar o modelo grande, aumentando assim a RAM total em vez de espremer no orçamento existente”, disse a gerente de produtos do grupo Google, Stephanie Scott, em uma troca de e-mail com A Beira.

Então, toda essa RAM extra vai apenas para IA ou os usuários verão um desempenho melhorado em todos os aspectos? Vai depender muito da implementação e do tamanho desses modelos. O Google, que adicionou 4 GB para oferecer suporte a recursos de IA locais, diz que você verá melhorias em ambos. “Falando apenas com nossos telefones Pixel mais recentes”, escreveu Scott, “você pode esperar melhor desempenho e experiências de IA aprimoradas com sua RAM adicional”. Ela acrescentou que os telefones Pixel 9 “serão capazes de acompanhar os futuros avanços da IA”. Mas se esses avanços significam modelos maiores, isso pode facilmente significar que eles estarão consumindo mais RAM.

A mesma tendência de aumento de RAM também está acontecendo no mundo dos laptops. A Microsoft ditou no início deste ano que apenas máquinas com pelo menos 16 GB de memória pode ser considerado um PC Copilot Plus — ou seja, um laptop capaz de executar recursos locais de IA do Windows. É rumores que a Apple também está planejando adicionar mais RAM à sua próxima geração de laptops, depois de anos oferecendo 8 GB de RAM por padrão.

Essa memória extra será necessária, especialmente se os fabricantes de laptops quiserem manter modelos ainda maiores carregados localmente. “Acho que a maioria dos sistemas operacionais manterá um LLM sempre carregado”, disse-me o CTO da Hugging Face, Julien Chaumond, em um e-mail, “então 6-8 GB de RAM é o ponto ideal que desbloqueará isso em paralelo às outras coisas que o sistema operacional já está fazendo”. Chaumond acrescentou que os modelos podem então carregar ou descarregar “um pequeno modelo em cima dele para alterar algumas propriedades”, como um estilo para geração de imagem ou conhecimento específico de domínio para um LLM. (Apple descreve sua abordagem de forma similar.)

A Apple não disse explicitamente quanta RAM é necessária para executar o Apple Intelligence. Mas todo dispositivo Apple que o executa, desde o MacBook Air M1 de 2020, tem pelo menos 8 GB de RAM. Notavelmente, o iPhone 15 Pro do ano passado, com 8 GB de memória, pode executar o Apple Intelligence, enquanto o iPhone 15 padrão com 6 GB de RAM não pode.

Chefe de IA da Apple, John Giannandrea disse em uma entrevista em junho com John Gruber, da Daring Fireball, que limitações como “largura de banda no dispositivo” e o tamanho do mecanismo neural tornariam os recursos de IA muito lentos para serem úteis no iPhone 15. O vice-presidente de engenharia de software da Apple, Craig Federighi, disse durante a mesma aparição que “a RAM é uma das peças do total”.

O aumento de 2 GB de RAM do iPhone 16 não é muito, mas a Apple tem sido lenta para expandir a RAM básica em seus dispositivos. Qualquer aumento aqui parece uma vitória para a usabilidade, mesmo que a empresa esteja começando pequena.

Ainda não sabemos o quão útil será o Apple Intelligence ou se um pequeno salto na memória será suficiente para que os iPhones de hoje executem os recursos de IA de amanhã. Uma coisa parece certa, no entanto: veremos mais desses tipos de solavancos de hardware à medida que a IA prolifera na indústria.