AI 에이전트 9천억 개 시대? 화웨이의 2035년 전망 읽는 법

화웨이는 2026년 9월 16일 《Intelligent World 2035: Turning Vision into Action》과 《Global Digitalization and Intelligence Index 2026》(GDII 2026)을 발표했다. 전자는 AI 에이전트 중심의 미래를 위한 10대 기술 방향을, 후자는 지능형 경제로 나아가는 경로를 다룬다. 여기서 AI 에이전트란 주변 정보를 파악하고 추론하며 도구를 호출해 작업을 이어가는 소프트웨어를 뜻한다. 1017

‘9천억 개’는 현재 규모가 아니라 미래 시나리오

화웨이는 2035년 전 세계 인구 90억 명을 AI 에이전트 9천억 개가 지원하는 미래를 그린다. 같은 시점까지 전 세계 연간 AI 토큰 사용량은 10만 배로 늘고, 에이전트가 AI 토큰 트래픽의 90% 이상을 차지할 것으로 예상한다. 토큰은 AI 모델이 입력을 읽고 출력을 생성할 때 처리하는 정보의 단위다. 9천억 개라는 수치는 화웨이의 앞선 2035년 전망에도 등장하지만, 이미 배포된 에이전트의 수를 집계한 결과는 아니다. 7916

에이전트가 정보를 거듭 검색하고 추론하거나 다른 도구를 호출한다면, 한 번 질문하고 답을 받는 방식과는 컴퓨팅·저장장치·네트워크 수요가 달라질 수 있다. 다만 실제 수요는 에이전트를 어떻게 만들고 사용하는지에 따라 달라진다. 화웨이의 숫자를 모든 운영 환경에 적용되는 용량 기준으로 받아들여서는 안 된다. 69

10대 기술 방향은 무엇인가

1. 물리 세계로 확장하는 AI와 범용인공지능(AGI): 언어지능, 로봇처럼 현실 세계와 상호작용하는 체화지능, 과학지능을 함께 발전시켜 디지털 공간 밖의 과제까지 다루겠다는 방향이다. 8
2. 더 큰 컴퓨팅 클러스터: ‘슈퍼포드(SuperPoD)’ 방식의 확장을 추진하며 클러스터 규모는 100배로, 에이전트 작업당 비용은 1,000분의 1로 낮추겠다는 목표를 제시한다. 달성된 성과가 아닌 목표치다. 818
3. 신뢰할 수 있는 저장·기억 시스템: 데이터를 에이전트가 활용할 지식과 기억으로 바꾸되, 정보의 인과관계가 정확하고 출처를 추적할 수 있도록 한다. 9
4. 지능형 연결망: 통신 시스템에 AI를 접목해 에이전트 간 연결과 이용 경험을 뒷받침한다. 9
5. ‘타우 스케일링(Tau Scaling)’을 통한 칩 설계: 반도체의 크기를 줄이는 기존 방식에서 시간에 주목하는 설계 방식으로 옮겨가며 지연시간과 에너지 효율을 개선하겠다는 구상이다. 817
6. 에이전트 OS: 에이전트의 협업, 실행, 기억, 연결을 지원하는 전용 기반을 구축한다. 917
7. 기기 전반으로 이어지는 지능형 서비스: 지능형 기능을 특정 기기 하나에 가두지 않고 여러 기기에서 활용할 수 있도록 한다. 1017
8. 지능형 주행: 자동차를 물리 세계에서 작동하는 AI의 한 무대로 보고 자율성을 높이는 방향을 모색한다. 410
9. AI 데이터센터의 전력·냉각 효율: AI 인프라가 커질 때 필요한 전력 공급과 열 관리 문제를 다룬다. 10
10. 에이전트 보안과 개인정보 보호: 소프트웨어가 더 자율적으로 행동할수록 이를 통제하고 보호할 수단도 함께 설계한다. 110

이 방향들은 따로 떨어진 제품 목록이 아니다. 에이전트의 능력이 커지려면 작업을 감당할 컴퓨팅과 기억, 끊김 없는 연결, 인프라를 운영할 에너지, 자율적 행동을 관리할 안전장치가 함께 필요하다는 것이 화웨이의 구상이다. 그렇다고 한 가지 아키텍처가 모든 현장에 맞는다는 뜻은 아니다. 810

운영자는 무엇부터 확인해야 하나

출발점은 ‘에이전트 9천억 개’라는 전망치가 아니라 자체 업무의 특성이다. 에이전트 사용 수준별 트래픽과 응답 지연을 추정하고, 클러스터 크기만이 아니라 완료된 작업 한 건당 비용을 비교해야 한다. 전력·냉각·메모리·네트워크 제약도 함께 살펴볼 필요가 있다. 에이전트가 기억하는 정보의 신뢰성을 어떻게 확인하고, 접근 권한과 실행 행동을 어떻게 통제할지도 아키텍처 결정 전에 점검할 항목이다. 화웨이가 제시한 ‘클러스터 100배, 작업 비용 1,000분의 1’은 구매 사양이 아니라 계획을 시험할 때 던져볼 질문에 가깝다. 89