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AIエージェント9000億の未来像――ファーウェイが示した10の技術課題
ファーウェイは2035年にAIエージェントが9000億に達し、世界の年間トークン消費量は10万倍、AIトークン通信量の9割超をエージェントが占めると予測する。 提示された10の方向性は、AIの能力だけでなく計算基盤、記憶、通信、電力、セキュリティーまでを含む。導入側は自社の処理内容に照らして検証する必要がある。
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研究の答え
重要なポイント
- ファーウェイは2035年にAIエージェントが9000億に達し、世界の年間トークン消費量は10万倍、AIトークン通信量の9割超をエージェントが占めると予測する。
- 提示された10の方向性は、AIの能力だけでなく計算基盤、記憶、通信、電力、セキュリティーまでを含む。導入側は自社の処理内容に照らして検証する必要がある。
AI プロンプト
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Huawei announce in its September 16, 2026, Intelligent World 2035 report and GDII 2026, what does it forecast for AI-agent numbers. Article summary: On September 16, 2026, Huawei unveiled *Intelligent World 2035: Turning Vision into Action* and the *Global Digitalization and Intelligence Index 2026* (GDII 2026). The first sets out ten technology directions for an age. Topic tags: general, news, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts wi
ファーウェイが描くのは、人がアプリを一つずつ操作する世界から、AIエージェントが状況を把握し、推論し、ツールを使いながら継続的に働く世界への移行だ。同社は2026年9月16日、10の技術的方向性を示す報告書『Intelligent World 2035: Turning Vision into Action』と、知能化する経済への道筋を扱う『Global Digitalization and Intelligence Index 2026』（GDII 2026）を発表した。10
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「9000億」は実績ではなく、2035年の想定
ファーウェイは、2035年の世界人口を90億人、これを支えるAIエージェントを9000億と見込む。世界の年間トークン消費量は10万倍に増え、AIのトークン通信量の90％超をエージェントが生み出すという予測も示した。ここでいうトークンは、AIモデルが情報を読み書きする際の処理単位だ。9000億という数字は同社の以前の展望にも登場しており、現時点で稼働しているエージェントの数ではない。7
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エージェントが推論、情報検索、ツールの呼び出し、やり取りを繰り返せば、単発の質問に答えるAIとは計算資源や記憶、通信への負荷が異なりうる。ただし、その大きさは設計や使い方次第だ。この予測を、あらゆる事業者に共通する必要設備量とみなすべきではない。6
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10の方向性は、エージェントを動かす基盤全体に及ぶ
- 物理世界に対応するAIとAGI：言語、身体を通じた理解、科学研究に関わる知能を進め、デジタル空間の外でも働くAIを目指す。
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- 大規模な計算クラスター：SuperPoD型の拡張を含め、クラスター規模を100倍にしつつ、エージェントのタスク当たりコストを1000分の1にすることを目標に掲げる。達成済みの性能ではない。
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- 信頼できる保存・記憶システム：データを利用可能な知識や記憶に変え、因果関係の正確さや情報の追跡可能性を保つ。
- 知能化した通信：通信システムにAIを組み込み、エージェント間の接続や利用体験を支える。
- 「Tau Scaling」による半導体設計：回路の微細化を中心とする考え方から、時間軸に着目した設計へと移り、遅延と電力効率の改善を探る。
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- Agent OS：エージェントの連携、実行、記憶、接続を支える基盤をつくる。
- 端末をまたぐ知能：サービスを一つの機器に閉じ込めず、複数の端末に広げる。
- 知能化した運転：車を、物理世界で活動するAIの場として捉える。
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- AIデータセンターの効率化：拡大するAI基盤に必要な電力供給と冷却に取り組む。
- エージェントのセキュリティーとプライバシー：自律的に行動するソフトウエアを制御し、情報を守る仕組みを整える。
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これらは個別の製品一覧ではない。能力の高いエージェントを動かすには、計算コストだけでなく、記憶、通信、電力、行動を制御する仕組みを併せて考える必要がある、というのが同社の提案だ。特定の構成がすべての用途に適することを示したものではない。8
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導入を考えるなら、予測値より自社のタスクから
事業者がまず確かめたいのは、「エージェントが何体になるか」より、実際にどんな仕事を、どの頻度と応答速度で処理するかだ。利用量に応じた通信量と遅延を見積もり、クラスターの大きさだけでなく完了したタスク当たりのコストを比べる。そのうえで、電力・冷却・記憶・ネットワークの制約と、エージェントが参照する情報の信頼性、アクセス権限や行動の制御を確認する。クラスター100倍、タスクコスト1000分の1という目標は、調達仕様ではなく、計画を検証するための問いとして扱うのが妥当だ。8
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ファーウェイは2035年にAIエージェントが9000億に達し、世界の年間トークン消費量は10万倍、AIトークン通信量の9割超をエージェントが占めると予測する。
最初に検証する重要なポイントは何ですか?
ファーウェイは2035年にAIエージェントが9000億に達し、世界の年間トークン消費量は10万倍、AIトークン通信量の9割超をエージェントが占めると予測する。 提示された10の方向性は、AIの能力だけでなく計算基盤、記憶、通信、電力、セキュリティーまでを含む。導入側は自社の処理内容に照らして検証する必要がある。