Agenti AI nel 2035: cosa prevede Huawei e come leggere la sua roadmap

Il 16 settembre 2026 Huawei ha presentato Intelligent World 2035: Turning Vision into Action e il Global Digitalization and Intelligence Index 2026 (GDII 2026). Il primo propone dieci direzioni tecnologiche per un mondo digitale organizzato attorno agli agenti AI; il secondo esamina i percorsi verso un’economia più digitalizzata e basata sull’intelligenza artificiale. 1017

L’idea di fondo è che gli agenti non si limitino a rispondere a una domanda: possono percepire ciò che accade, ragionare, usare strumenti e interagire ripetutamente con persone e sistemi. È questa attività continua, secondo Huawei, a richiedere infrastrutture diverse da quelle pensate per una singola richiesta a un chatbot. 69

I numeri sono previsioni, non capacità già necessarie

Per il 2035 Huawei immagina 900 miliardi di agenti AI al servizio di una popolazione mondiale di nove miliardi di persone. Prevede inoltre che il consumo annuo globale di token — le unità di testo e altri contenuti elaborate dai modelli — aumenti di 100.000 volte e che gli agenti generino oltre il 90% del traffico di token AI. La cifra dei 900 miliardi compariva già in una precedente prospettiva dell’azienda: non indica quanti agenti siano oggi operativi. 7916

Sono stime che aiutano a capire la portata della proposta, non requisiti misurati validi per ogni organizzazione. Il fabbisogno effettivo di calcolo, memoria e rete dipenderà da come gli agenti verranno progettati e usati. 69

Le dieci direzioni tecnologiche

1. AI nel mondo fisico e AGI. Sviluppare insieme intelligenza linguistica, intelligenza incorporata nei sistemi che operano nel mondo fisico e intelligenza scientifica, con l’obiettivo di ampliare le capacità dell’AI oltre i compiti puramente digitali. AGI indica qui l’ambizione di un’intelligenza artificiale dalle capacità generali, non un traguardo già raggiunto. 8
2. Cluster di calcolo più grandi e meno costosi per attività. Huawei propone architetture sul modello SuperPoD e punta ad aumentare di 100 volte la scala dei cluster, riducendo di 1.000 volte il costo di un’attività svolta da un agente. Sono obiettivi dichiarati, non risultati dimostrati. 818
3. Archiviazione e memoria affidabili. Trasformare i dati in conoscenze e memoria utilizzabili dagli agenti, preservando l’accuratezza dei rapporti di causa ed effetto e la tracciabilità delle informazioni. 9
4. Connettività intelligente. Integrare l’AI nei sistemi di comunicazione per sostenere le connessioni e la qualità dell’esperienza richieste da un ambiente centrato sugli agenti. 9
5. Progettazione dei chip e Tau Scaling. Esplorare il passaggio che Huawei definisce dalla miniaturizzazione geometrica alla «scalabilità nel tempo», con attenzione ai tempi di risposta e all’efficienza energetica. 817
6. Agent OS. Costruire una base software pensata per gli agenti, capace di sostenerne coordinamento, esecuzione delle attività, memoria e connettività. 917
7. Intelligenza distribuita tra dispositivi. Consentire ai servizi intelligenti di accompagnare l’utente su più dispositivi, invece di restare confinati a un solo terminale. 1017
8. Guida intelligente. Considerare i veicoli un ambito di applicazione per un’AI capace di interagire con il mondo fisico e diventare progressivamente più autonoma. 410
9. Efficienza dei data center AI. Affrontare il fabbisogno di alimentazione elettrica e raffreddamento legato all’espansione delle infrastrutture AI. 10
10. Sicurezza e privacy degli agenti. Prevedere controlli per software in grado di agire con maggiore autonomia, anziché aggiungere le protezioni solo in un secondo momento. 110

Le dieci direzioni formano un sistema interdipendente: agenti più capaci avrebbero bisogno di calcolo a costi sostenibili, memoria persistente, connessioni reattive, energia e limiti chiari alle azioni autonome. È la strategia proposta da Huawei, non la prova che un’unica architettura vada bene per tutti. 810

Come valutare la roadmap senza trasformarla in una lista d’acquisto

Per chi progetta o gestisce infrastrutture, il punto di partenza sono i carichi di lavoro, non il numero di agenti previsto su scala mondiale. Conviene stimare traffico e tempi di risposta per scenari d’uso plausibili, confrontare il costo per attività completata anziché la sola dimensione dei cluster e verificare se alimentazione, raffreddamento, memoria o rete diventino il vero limite. Prima di scegliere un’architettura occorre anche valutare come gli agenti conservino informazioni affidabili e come sia possibile controllarne accessi e azioni. I traguardi «100 volte» e «1.000 volte» offrono domande utili per mettere alla prova un progetto, non specifiche di acquisto già pronte. 89