Huawei: 900 mld agentów AI do 2035 roku i 10 kierunków rozwoju infrastruktury

Huawei opisuje przyszłość, w której cyfrowe usługi coraz częściej opierają się na agentach AI: systemach zdolnych obserwować otoczenie, wnioskować, korzystać z narzędzi i podejmować działania. 16 września 2026 roku firma przedstawiła raport Intelligent World 2035: Turning Vision into Action oraz Global Digitalization and Intelligence Index 2026 (GDII 2026). Pierwszy wyznacza dziesięć kierunków technologicznych, drugi dotyczy dróg rozwoju gospodarki wykorzystującej technologie cyfrowe i AI. 1017

Skąd bierze się skala tej wizji?

Huawei zakłada, że do 2035 roku 9 mld ludzi będzie korzystać z usług 900 mld agentów AI. Prognozuje też 100-tysięczny wzrost rocznego zużycia tokenów na świecie, z czego ponad 90 proc. ruchu tokenów AI mieliby generować agenci. Tokeny to jednostki informacji przetwarzane przez modele AI. Liczba 900 mld pojawiała się już we wcześniejszej wizji Huawei — nie oznacza agentów działających obecnie. 7916

Jeśli agenci będą wielokrotnie analizować sytuację, wyszukiwać informacje, wywoływać narzędzia i wymieniać dane, ich wymagania wobec serwerów, pamięci oraz sieci mogą różnić się od wymagań pojedynczego zapytania użytkownika. Rzeczywista skala obciążenia będzie jednak zależeć od sposobu budowy i wykorzystania takich systemów. Prognoza Huawei to scenariusz do oceny, nie zmierzona potrzeba każdego operatora. 69

Dziesięć kierunków wskazanych przez Huawei

1. AI działająca w świecie fizycznym i AGI. Rozwój zdolności językowych, ucieleśnionej AI oraz AI wspierającej badania naukowe ma przybliżać systemy do szerszych zastosowań niż zadania czysto cyfrowe. AGI oznacza tu ogólną sztuczną inteligencję. 8
2. Większe klastry obliczeniowe. Huawei wskazuje rozwiązania w stylu SuperPoD oraz cel: 100-krotnie większą skalę klastrów przy 1000-krotnie niższym koszcie zadania wykonywanego przez agenta. To ambicje, a nie potwierdzone wyniki. 818
3. Wiarygodne przechowywanie danych i pamięć. Systemy mają przekształcać dane w wiedzę dostępną agentom, zachowując poprawność powiązań przyczynowych i możliwość prześledzenia pochodzenia informacji. 9
4. Inteligentna łączność. AI ma wspierać działanie systemów komunikacyjnych potrzebnych do obsługi agentów i użytkowników. 9
5. Projektowanie układów według koncepcji Tau Scaling. Huawei proponuje przesunięcie uwagi z miniaturyzacji geometrycznej na optymalizację czasu działania, opóźnień i efektywności energetycznej. 817
6. Agent OS. Warstwa systemowa projektowana z myślą o koordynacji agentów, wykonywaniu zadań, pamięci i łączności. 917
7. Inteligentne urządzenia. Usługi AI mają działać na różnych urządzeniach, zamiast pozostawać przypisane do jednego z nich. 1017
8. Inteligentna jazda. Pojazdy są w tej wizji obszarem zastosowania ucieleśnionej, coraz bardziej autonomicznej AI. 410
9. Wydajne centra danych AI. Kierunek obejmuje zapotrzebowanie infrastruktury AI na energię oraz jej chłodzenie. 10
10. Bezpieczeństwo i prywatność agentów. Potrzebne są mechanizmy kontroli oprogramowania, które może działać z większą samodzielnością. 110

Te elementy tworzą wspólną strategię: sprawniejsi agenci potrzebowaliby przystępnej cenowo mocy obliczeniowej, trwałej pamięci, szybkiej łączności, zasilania i zabezpieczeń. Nie wynika z tego jednak, że jedna architektura sprawdzi się w każdym wdrożeniu. 810

Co z tego wynika dla operatorów?

Punktem wyjścia powinny być własne zadania, a nie liczba 900 mld. Warto oszacować ruch i opóźnienia przy realistycznych poziomach wykorzystania agentów, mierzyć koszt ukończonego zadania zamiast samej wielkości klastra oraz sprawdzić ograniczenia sieci, pamięci, zasilania i chłodzenia. Przed wyborem architektury trzeba też ocenić, czy agenci korzystają z wiarygodnych informacji oraz jak kontrolowany jest ich dostęp i działania. Cele Huawei dotyczące 100-krotnego zwiększenia skali klastrów i 1000-krotnego obniżenia kosztu zadania są dobrymi pytaniami do testów — nie gotową specyfikacją zakupową. 89