La apuesta de Huawei para 2035: agentes de IA, infraestructura y diez prioridades

El 16 de septiembre de 2026, Huawei presentó Intelligent World 2035: Turning Vision into Action y el Global Digitalization and Intelligence Index 2026 (GDII 2026). El primer documento propone diez líneas tecnológicas para un mundo digital centrado en agentes de inteligencia artificial; el segundo aborda posibles caminos hacia una economía inteligente. Un agente, en este contexto, no se limita a responder una consulta: puede interpretar información, razonar, utilizar herramientas e interactuar de forma continua. 10176

Las cifras: un escenario, no una capacidad ya instalada

Huawei imagina 900.000 millones de agentes de IA para una población mundial de 9.000 millones de personas en 2035. También pronostica que el consumo anual mundial de tokens —las unidades de información que procesan los modelos— se multiplicará por 100.000 y que los agentes generarán más del 90 % del tráfico de tokens de IA. La cifra de agentes ya figuraba en una proyección anterior de la compañía: no es un recuento de sistemas desplegados hoy. 79161

La hipótesis ayuda a entender el énfasis en la infraestructura. Si un agente consulta datos, razona, llama a herramientas y se comunica repetidamente para completar una tarea, sus necesidades de cómputo, almacenamiento y red pueden diferir de las de una única pregunta hecha por una persona. Pero la magnitud de esa demanda dependerá del diseño y del uso real de los agentes; las cifras de Huawei son previsiones que conviene poner a prueba, no requisitos medidos para todos los operadores. 69

Las diez direcciones tecnológicas

1. IA para el mundo físico e inteligencia artificial general (AGI). Avanzar en inteligencia lingüística, incorporada en sistemas que interactúan con el entorno, y científica, con capacidades más allá de las tareas digitales. 8
2. Clústeres de cómputo más grandes. Explorar arquitecturas como SuperPoD, con la meta de multiplicar por 100 la escala de los clústeres y reducir 1.000 veces el coste de una tarea realizada por un agente. Son objetivos propuestos, no resultados demostrados. 818
3. Almacenamiento y memoria fiables. Convertir datos en conocimiento y memoria utilizables, con precisión causal y posibilidad de rastrear su origen. 9
4. Conectividad inteligente. Incorporar IA a los sistemas de comunicaciones para sostener las conexiones y experiencias de un entorno centrado en agentes. 9
5. Diseño de chips mediante Tau Scaling. Investigar el paso de la reducción geométrica a lo que Huawei denomina «escalado temporal», con atención a la latencia y la eficiencia energética. 817
6. Agent OS. Desarrollar una base tecnológica para coordinar agentes y facilitar su ejecución, memoria y conectividad. 917
7. Inteligencia entre dispositivos. Permitir que los servicios inteligentes funcionen a través de distintos equipos, sin quedar restringidos a uno solo. 1017
8. Conducción inteligente. Considerar los vehículos como un ámbito de aplicación de IA que interactúa con el mundo físico y gana autonomía. 410
9. Centros de datos de IA más eficientes. Atender las necesidades de suministro eléctrico y refrigeración de una infraestructura en expansión. 10
10. Seguridad y privacidad de los agentes. Establecer controles para programas capaces de actuar con mayor autonomía, en lugar de añadir la seguridad al final. 110

Las diez líneas forman una estrategia interdependiente: agentes más capaces necesitarían cómputo asequible, memoria persistente, conexiones ágiles, energía y controles sobre sus acciones. Eso describe la propuesta de Huawei, no demuestra que una misma arquitectura sirva para todos los casos. 810

Cómo evaluar el plan sin convertirlo en una lista de compras

El punto de partida son las tareas concretas, no los 900.000 millones de agentes. Para una organización que estudie esta infraestructura, lo útil es estimar tráfico y latencia bajo distintos niveles plausibles de uso; medir el coste por tarea completada, no solo el tamaño del clúster; y comprobar cómo cambian los resultados al incluir memoria, red, electricidad y refrigeración. También importa verificar qué información retienen los agentes y cómo se controlan sus accesos y acciones. Las metas de multiplicar por 100 la escala de los clústeres y dividir por 1.000 el coste por tarea son hipótesis que contrastar, no especificaciones de compra ya resueltas. 89