9000亿AI智能体需要怎样的基础设施？看华为2035年路线图

2026年9月16日，华为发布《智能世界2035：从愿景到行动》和《全球数智化指数（GDII）2026》。前者提出通往“智能世界”的十大技术方向，后者探讨迈向智能经济的路径。两份报告的出发点是：数字世界可能从“以应用为中心”，逐步转向“以智能体为中心”。10179

先看预测，而不是把预测当成现实

华为设想，到2035年，全球90亿人将由9000亿个AI智能体服务；全球年度Token消耗量将增长10万倍，其中智能体产生的AI Token流量占比将超过90%。Token是AI模型处理输入和生成输出时使用的信息单位。“9000亿”也出现在华为此前的《智能世界2035》展望中，并非目前已部署智能体的统计数字。7916

一个智能体若持续感知环境、推理决策、调用工具并与人交互，对算力、存储和网络的需求可能不同于一次性的问答请求。但需求究竟有多大，仍取决于智能体的设计和实际使用方式。华为给出的规模应被视为需要检验的情景预测，而非所有运营方都必须满足的容量指标。69

十大方向如何连成一套基础设施策略

1. **走向物理世界的AI与通用人工智能（AGI）：**推动语言智能、具身智能和科学智能协同发展，让AI能力不局限于数字任务。8
2. **更大、也更经济的算力集群：**探索以“超节点”（SuperPoD）等方式扩大集群规模，提出集群规模提升100倍、智能体任务成本降低1000倍的目标；这些是攻关方向，不是已实现的结果。818
3. **可信的存储与记忆：**让数据转化为智能体可用的知识和记忆，同时重视因果准确性与信息溯源。9
4. **智能联接：**将AI融入通信系统，为智能体之间以及智能体与人的交互提供联接能力。9
5. **芯片设计中的“韬定律”（Tau Scaling）：**探索从侧重“几何缩微”转向“时间缩微”，兼顾时延与能效。817
6. **智能体操作系统（Agent OS）：**为智能体的协同、执行、记忆和联接建立原生技术底座。917
7. **终端智能：**让智能服务跨越单一设备，在不同终端之间延续。1017
8. **智能驾驶：**将车辆视为具身AI和更高程度自主能力的应用场景。410
9. **AI数据中心效率：**应对扩张中的AI基础设施带来的供电与散热需求。10
10. **智能体安全与隐私：**针对能够自主采取行动的软件建立约束与保护机制，而非事后补救。110

这十项并不是彼此独立的产品清单：智能体能力越强、活动越频繁，就越需要可负担的计算、可靠的记忆、及时的联接、足够的能源，以及对其行为的控制。华为提出的是一套相互关联的建设思路，并不意味着同一种架构适用于所有场景。810

运营方该如何评估？

**先测任务，再谈规模。**从自身业务出发，估算不同智能体使用水平下的流量和时延，比较“完成一项任务的成本”，而不只看集群有多大；同时核查供电、散热、存储和网络是否会成为瓶颈。在确定架构前，还应验证智能体如何保存可信信息，以及其访问权限和自主行为能否受到有效控制。所谓集群规模提升100倍、任务成本降低1000倍，更适合作为检验方案的问题，而不是直接写进采购单的规格。89