Huawei dự báo 900 tỷ tác nhân AI vào năm 2035: 10 hướng công nghệ có ý nghĩa gì?

Ngày 16/9/2026, Huawei công bố Intelligent World 2035: Turning Vision into Action cùng Global Digitalization and Intelligence Index 2026 (GDII 2026). Báo cáo thứ nhất nêu 10 hướng công nghệ, còn báo cáo thứ hai bàn về những con đường tiến tới nền kinh tế thông minh. Trọng tâm trong tầm nhìn của Huawei là tác nhân AI: hệ thống có thể liên tục nhận biết tình huống, suy luận, gọi công cụ và tương tác, thay vì chỉ phản hồi từng câu hỏi riêng lẻ. 10176

Dự báo lớn đến đâu?

Huawei hình dung 900 tỷ tác nhân AI phục vụ dân số thế giới 9 tỷ người vào năm 2035. Hãng cũng dự báo lượng token AI được tiêu thụ hằng năm trên toàn cầu tăng 100.000 lần, với tác nhân tạo ra hơn 90% lưu lượng token AI. Token là đơn vị mà mô hình xử lý khi nhận và tạo thông tin; tỷ lệ hơn 90% ở đây nói về lưu lượng token AI, không phải toàn bộ lưu lượng Internet. Con số 900 tỷ từng xuất hiện trong dự báo trước đó của Huawei, không phải số tác nhân đang hoạt động hiện nay. 79161

Nếu tác nhân thường xuyên suy luận, tìm thông tin, gọi công cụ và trao đổi với hệ thống khác, nhu cầu về tính toán, lưu trữ và kết nối có thể khác nhiều so với một lượt hỏi–đáp đơn lẻ. Nhưng mức độ khác biệt sẽ phụ thuộc vào cách xây dựng và sử dụng tác nhân. Vì vậy, dự báo của Huawei là một kịch bản cần đánh giá, không phải mức năng lực bắt buộc cho mọi đơn vị vận hành. 69

10 hướng công nghệ Huawei đề xuất

1. AI trong thế giới vật lý và AGI: Phát triển trí tuệ ngôn ngữ, trí tuệ hiện thân và trí tuệ khoa học để mở rộng năng lực AI ra ngoài các tác vụ thuần kỹ thuật số. AGI là mục tiêu AI có năng lực tổng quát, không phải thành tựu mà báo cáo tuyên bố đã đạt được. 8
2. Cụm tính toán lớn hơn: Theo đuổi cách mở rộng kiểu SuperPoD, với mục tiêu tăng quy mô cụm 100 lần và giảm chi phí cho mỗi tác vụ của tác nhân 1.000 lần. Đây là tham vọng được đề xuất, chưa phải kết quả đã được chứng minh. 818
3. Lưu trữ và bộ nhớ đáng tin cậy: Biến dữ liệu thành tri thức, bộ nhớ có thể sử dụng, đồng thời chú trọng tính chính xác về quan hệ nhân quả và khả năng truy xuất nguồn gốc. 9
4. Kết nối thông minh: Đưa AI vào hệ thống thông tin liên lạc để hỗ trợ các kết nối và trải nghiệm mà thế giới lấy tác nhân làm trung tâm đòi hỏi. 9
5. Thiết kế chip theo Tau Scaling: Khảo sát hướng chuyển từ thu nhỏ hình học sang tối ưu theo thời gian, tập trung vào độ trễ và hiệu quả năng lượng. 817
6. Agent OS: Xây dựng nền tảng dành riêng cho tác nhân để phối hợp, thực thi, ghi nhớ và kết nối. 917
7. Thiết bị thông minh: Cho phép dịch vụ thông minh hoạt động xuyên suốt nhiều thiết bị, thay vì bị giới hạn ở một thiết bị đầu cuối. 1017
8. Lái xe thông minh: Xem phương tiện là một môi trường ứng dụng AI hiện thân và ngày càng tự chủ. 410
9. Hiệu quả trung tâm dữ liệu AI: Giải quyết nhu cầu cấp điện và làm mát khi hạ tầng AI mở rộng. 10
10. Bảo mật và quyền riêng tư của tác nhân: Xây dựng cơ chế kiểm soát phần mềm có thể hành động ngày càng tự chủ, thay vì bổ sung bảo mật sau cùng. 110

Các hướng này liên kết với nhau: tác nhân có năng lực hơn sẽ cần chi phí tính toán phù hợp, bộ nhớ bền vững, kết nối đủ nhanh, năng lượng vận hành và cơ chế kiểm soát hành động. Đó là chiến lược hạ tầng Huawei đề xuất, không phải bằng chứng rằng một kiến trúc sẽ phù hợp với mọi nơi triển khai. 810

Nên dùng lộ trình này như thế nào?

Hãy bắt đầu từ khối lượng công việc thực tế, không phải con số 900 tỷ. Đơn vị vận hành có thể ước tính lưu lượng và độ trễ ở những mức sử dụng tác nhân hợp lý; đo chi phí cho mỗi tác vụ hoàn thành thay vì chỉ nhìn quy mô cụm máy; rồi kiểm tra xem điện, làm mát, bộ nhớ và mạng có làm thay đổi kết quả hay không. Cũng cần đánh giá cách tác nhân lưu giữ thông tin đáng tin cậy và cách kiểm soát quyền truy cập, hành động của chúng trước khi chốt kiến trúc. Mục tiêu tăng quy mô cụm 100 lần và giảm chi phí tác vụ 1.000 lần nên được xem là câu hỏi để kiểm chứng phương án, không phải thông số mua sắm có sẵn. 89