Huawei dự báo 900 tỷ AI Agent vào 2035

Huawei dự báo 900 tỷ AI Agent và hơn 90% lưu lượng token AI vào năm 2035. Cách đọc đúng con số và tác động với doanh nghiệp.

Huawei dự báo đến năm 2035 có thể có tới 900 tỷ AI Agent hoạt động trên toàn cầu và hơn 90% lưu lượng token AI sẽ đến từ các agent tự chủ. Con số này gây chú ý vì lớn gấp khoảng 100 lần quy mô dân số thế giới mà Huawei dự kiến vào cùng thời điểm. Nhưng đọc đúng hơn, đây là một kịch bản hạ tầng do doanh nghiệp đưa ra, không phải số liệu đã xảy ra hay dự báo đã được thị trường đồng thuận.

Huawei thực sự nói gì?

Trong báo cáo Intelligent World 2035: Turning Vision into Action, được Reuters tường thuật ngày 16/09/2026, Huawei cho rằng AI Agent sẽ liên tục cảm nhận môi trường, suy luận, ra quyết định và gọi công cụ bên ngoài. Theo kịch bản của hãng, số lượng agent có thể lên tới 900 tỷ và chiếm hơn 90% lưu lượng token AI toàn cầu vào năm 2035.

Huawei cũng liệt kê 10 nhóm công nghệ cần được ưu tiên, trong đó có bảo mật và quyền riêng tư cho agent. Báo cáo không kêu gọi giảm tốc phát triển AI; thay vào đó, nó giả định quy mô tính toán, kết nối và tự động hóa sẽ tiếp tục tăng rất mạnh.

Ba con số chính trong kịch bản AI Agent 2035 của Huawei

Vì sao 900 tỷ không đồng nghĩa 900 tỷ “nhân viên số”?

Một người hoặc một doanh nghiệp có thể khởi tạo rất nhiều agent ngắn hạn. Một agent kiểm tra hợp đồng có thể tồn tại vài phút; một agent giám sát hệ thống có thể chạy liên tục; một quy trình bán hàng có thể sinh nhiều agent con để tìm dữ liệu, soạn nội dung, kiểm tra chính sách và cập nhật CRM.

Vì vậy, số lượng agent có thể phản ánh tổng số thực thể phần mềm hoạt động tại một thời điểm hoặc trong một hệ sinh thái, chứ không phải số “nhân viên toàn thời gian” tương đương con người. Báo cáo công khai được Reuters tóm lược chưa cho thấy một phương pháp đủ chi tiết để kiểm chứng độc lập mốc 900 tỷ.

Fact: 900 tỷ agent và hơn 90% lưu lượng token là dự báo của Huawei cho năm 2035. Nhận định của Học viện AI: giá trị lớn nhất của con số không nằm ở độ chính xác tuyệt đối, mà ở việc nó phơi bày bốn nút thắt doanh nghiệp phải giải quyết sớm: năng lực tính toán, định danh agent, phân quyền công cụ và khả năng giám sát.

Hạ tầng sẽ phải đổi nếu agent trở thành nguồn traffic chính

Internet hiện chủ yếu được tối ưu cho con người nhấp, đọc và gửi yêu cầu. Khi agent trở thành bên tạo phần lớn truy vấn, lưu lượng có thể chuyển từ các phiên tương tác rời rạc sang những chuỗi gọi API liên tục. Mỗi tác vụ còn có thể phát sinh nhiều vòng suy luận và nhiều lần gọi công cụ.

Điều đó giúp giải thích vì sao Huawei đồng thời nhấn mạnh kiến trúc tính toán quy mô lớn. Một ngày trước, Học viện AI đã phân tích đề xuất Peerium kết nối tới một triệu chip AI. Hai câu chuyện không chứng minh lẫn nhau, nhưng đặt cạnh nhau cho thấy một luận điểm nhất quán của Huawei: nếu agent bùng nổ, nút thắt không chỉ là model mà còn là mạng, bộ nhớ, điện năng và orchestration.

Định danh và quyền truy cập quan trọng hơn số lượng agent

Khi một agent có thể đặt hàng, gửi email, tạo tài khoản hoặc kích hoạt thanh toán, câu hỏi quan trọng là: nó đại diện cho ai, được phép làm gì và ai chịu trách nhiệm nếu hành động sai? Đây cũng là lý do các sáng kiến kiểu “Know Your Agent” cho thanh toán xuất hiện.

Doanh nghiệp không nên cấp quyền rộng cho agent chỉ vì workflow đang thử nghiệm. Mỗi agent cần một danh tính máy riêng, phạm vi quyền tối thiểu, thời hạn credential ngắn và nhật ký hành động có thể kiểm tra. Với các thao tác không thể đảo ngược, cơ chế phê duyệt của con người vẫn cần được thiết kế ngay trong luồng.

Các nguyên tắc này phù hợp với 5 điều kiện kiểm soát AI do Microsoft đề xuất, cũng như bài học từ 6 ca model tự ý hành động do OpenAI công bố: một hệ thống hữu ích vẫn có thể tối ưu sai mục tiêu nếu thiếu ranh giới kỹ thuật.

Doanh nghiệp Việt Nam nên chuẩn bị thế nào?

Không cần tin tuyệt đối vào mốc 900 tỷ để bắt đầu chuẩn bị. Một lộ trình thực tế có thể gồm bốn bước:

Lập danh mục agent: ghi rõ chủ sở hữu, mục đích, model, nguồn dữ liệu và công cụ được phép gọi.
Tách quyền đọc và quyền hành động: agent tìm hiểu thông tin không mặc nhiên được gửi email, sửa dữ liệu hay chi tiền.
Đo chi phí theo outcome: theo dõi số token, số lần gọi công cụ và tỷ lệ hoàn tất đúng, thay vì chỉ đếm số agent.
Thiết kế điểm dừng: cho phép con người ngắt agent, thu hồi credential và khôi phục trạng thái trước sự cố.

Nhận định của Học viện AI: trong làn sóng agent, lợi thế bền vững không đến từ việc triển khai nhiều bot nhất. Nó đến từ khả năng vận hành một lực lượng phần mềm lớn mà quyền hạn vẫn rõ, chi phí vẫn đo được và con người vẫn giữ quyền quyết định cuối cùng.