Huawei prevé 900.000 millones de agentes de IA para 2035

Por Redacción Pangea IA · 16 de septiembre de 2026

Huawei dibuja para 2035 una red digital en la que los agentes de inteligencia artificial generarían más del 90 % del tráfico de tokens y podrían llegar a 900.000 millones en todo el mundo. La nueva edición de su hoja de ruta Intelligent World 2035, publicada este 16 de septiembre, no describe una realidad demostrada: plantea el escenario que el fabricante chino considera más probable y la infraestructura que sería necesaria para sostenerlo. La cifra importa menos como pronóstico exacto que como aviso de un cambio de escala: pasar de personas que consultan un chatbot a programas que trabajan continuamente, utilizan herramientas y se coordinan entre sí.

Qué acaba de anunciar Huawei

La edición de 2026, titulada Turning Vision into Action, concreta cuatro previsiones para la próxima década. Huawei calcula que el consumo de tokens se multiplicará por 100.000, que los agentes originarán más del 90 % del tráfico de IA, que el tamaño de los grandes clústeres de computación crecerá cien veces y que el coste por tarea medida en tokens podría reducirse mil veces.

Indicador para 2035	Previsión de Huawei	Cómo debe leerse
Consumo de tokens	100.000 veces mayor	Demanda total estimada, no mejora de un modelo concreto
Tráfico generado por agentes	Más del 90 %	Porcentaje del tráfico de IA, no de todo Internet
Escala de los clústeres	100 veces mayor	Hipótesis de infraestructura
Coste por tarea	1.000 veces menor	Objetivo proyectado, no precio garantizado

La cifra de 900.000 millones de agentes ya aparecía en la edición de 2025 del informe. La novedad de este año es la traducción de aquella visión a tráfico, costes y capacidad de cálculo. Conviene separar ambas capas: el número de agentes es un antecedente; la previsión sobre el 90 % del tráfico y el nuevo mapa de infraestructura forman parte de la actualización de 2026.

900.000 millones de agentes no son 900.000 millones de robots

En este contexto, un agente es una instancia de software capaz de percibir una situación, razonar sobre un objetivo, tomar decisiones y usar herramientas. Una misma persona o empresa podría activar muchos: uno para filtrar mensajes, otro para comprar suministros, varios para vigilar sistemas informáticos y cientos de procesos breves que se crean para una tarea y después desaparecen.

Por eso, comparar la cifra con la población mundial puede inducir a error. No implica que cada ser humano vaya a convivir con cien asistentes personales permanentes. Incluye agentes industriales, copias temporales, procesos internos y servicios que hablan con otros servicios. El escenario se parece más a la proliferación de contenedores, cuentas de máquina y llamadas a API que a una sociedad de robots humanoides.

Algunas aplicaciones actuales ya apuntan en esa dirección. Meta Muse puede reservar viajes y efectuar pagos, mientras que el nuevo conector de WhatsApp Business permite a agentes configurar cuentas y webhooks. Son casos delimitados y sujetos a permisos; todavía no constituyen una red autónoma general.

Por qué los agentes consumirían tantos tokens

Un chatbot suele responder cuando alguien escribe. Un agente puede mantenerse activo: consulta fuentes, divide el objetivo en pasos, prueba una acción, revisa el resultado y vuelve a intentarlo. Cada ciclo consume tokens de entrada y salida. Si además delega subtareas en otros agentes, el volumen crece aunque el resultado visible sea una sola reserva, un informe o una corrección de código.

Huawei habla de time scaling: dedicar más tiempo de inferencia a una tarea, frente a confiar únicamente en modelos cada vez más grandes. Es una tesis relevante, pero no asegura que más razonamiento produzca siempre una respuesta mejor. Un bucle mal diseñado también puede gastar más, repetir errores o utilizar una herramienta equivocada. Medir tokens sirve para planificar infraestructura; no equivale a medir productividad, precisión o valor económico.

Los datos actuales muestran una base pequeña que crece deprisa. El informe de tráfico y amenazas de HUMAN correspondiente a 2026 señala que la actividad de agentes y navegadores agénticos aumentó un 7.851 % interanual durante 2025, aunque terminó representando el 1,7 % de la automatización impulsada por IA observada en diciembre. La distancia entre ese 1,7 % medido en una muestra concreta y el 90 % que Huawei prevé para el tráfico de IA en 2035 ilustra la magnitud —y la incertidumbre— del salto.

Qué cambiaría para usuarios y empresas

Los clientes también serían máquinas

Una tienda en línea ya no diseñaría todo su recorrido para una persona que navega y pulsa botones. Tendría que ofrecer inventario, precios, condiciones y devoluciones en formatos que un agente pueda interpretar y verificar. El Foro Económico Mundial ha señalado que la identidad y la rendición de cuentas serán decisivas cuando programas actúen en nombre de compradores y vendedores. La cuestión práctica no será solo «¿quién eres?», sino «¿qué agente eres, a quién representas y qué puedes autorizar?».

Las interfaces cederían terreno a protocolos

Las páginas y aplicaciones seguirán siendo necesarias para las personas, pero una parte creciente del trabajo podría circular por API, conectores y protocolos de herramientas. Esto favorece servicios estructurados y bien documentados. También aumenta la dependencia de credenciales, límites de uso y plataformas intermediarias. Una empresa que solo automatice la interfaz visual puede descubrir que sus procesos no son portables cuando cambie de proveedor.

El coste se movería del usuario a la operación continua

Si el coste unitario baja mil veces pero el consumo sube cien mil, la factura total no tiene por qué disminuir. Dependerá de cuántas tareas se creen, cuánto contexto arrastre cada agente y cuántas veces reintente una acción. Para una pyme, el control presupuestario por proceso será tan importante como el precio por millón de tokens. Ejecutar modelos en local, como muestra esta comparativa de IA local sin pago por tokens, puede ser útil en tareas repetitivas, aunque exige hardware y administración propios.

Los obstáculos que el pronóstico no resuelve

• Identidad y permisos. Cada agente necesita una identidad verificable, credenciales limitadas y una relación clara con la persona u organización que lo autoriza.
• Errores a velocidad de máquina. Una alucinación deja de ser solo texto incorrecto cuando puede enviar dinero, modificar datos o llamar a otro servicio.
• Seguridad. Los agentes amplían la superficie de ataque: procesan instrucciones externas, manejan secretos y encadenan herramientas. Ya se han observado usos ofensivos; el caso de Claude coordinando operaciones de ciberataque muestra por qué la supervisión no puede ser decorativa.
• Interoperabilidad. Sin estándares comunes, el ecosistema puede fragmentarse en redes cerradas y difíciles de auditar.
• Energía e infraestructura. Multiplicar clústeres y actividad exige centros de datos, redes y electricidad. Las mejoras de eficiencia pueden quedar absorbidas por un uso mucho mayor.
• Responsabilidad jurídica. En la UE, delegar una acción en software no elimina las obligaciones de la empresa sobre protección de datos, seguridad, consumo o discriminación.

¿Es creíble la previsión de Huawei?

Es plausible que los agentes generen una proporción creciente del tráfico de IA: automatizan más pasos que una conversación manual y ya empiezan a operar en comercio, programación y ciberseguridad. También es razonable prever que el coste unitario del cálculo continúe bajando mientras mejora el hardware.

Pero las cifras concretas deben tratarse como escenarios del fabricante. La página pública de Huawei presenta magnitudes y tendencias, sin ofrecer allí intervalos de confianza, una metodología reproducible o escenarios alternativos. Además, Huawei vende redes, almacenamiento y computación: tiene un interés comercial directo en un futuro intensivo en infraestructura. Reuters contextualiza la hoja de ruta como parte de la ambición de la compañía por competir en el mercado de cálculo para IA.

Tampoco está claro qué contará como «agente activo» dentro de nueve años. La cifra puede variar varios órdenes de magnitud si incluye cada proceso efímero, cada copia concurrente o solo identidades persistentes. El 90 % se refiere al tráfico de tokens de IA, una categoría distinta del tráfico total de Internet. Confundir ambas produciría un titular más espectacular, pero incorrecto.

Qué puede hacer una empresa española ahora

No hace falta aceptar la cifra de 900.000 millones para prepararse. El enfoque útil es diseñar controles que funcionen con diez agentes y puedan escalar a miles:

1. Inventariar cada agente y su responsable. Debe constar qué objetivo tiene, qué datos consulta y quién responde por sus decisiones.
2. Aplicar privilegios mínimos. Un agente que resume facturas no necesita permiso para pagarlas. Las acciones irreversibles deberían exigir aprobación humana.
3. Separar pruebas y producción. Empezar con datos sintéticos o anonimizados, límites de gasto y entornos aislados antes de conectar sistemas críticos.
4. Registrar acciones, no solo conversaciones. Los logs deben permitir reconstruir qué herramienta se utilizó, con qué credencial y qué resultado obtuvo.
5. Medir por tarea terminada. Coste, tiempo, tasa de error y revisiones humanas ofrecen una imagen más útil que el número bruto de tokens.
6. Preparar una salida. Exportar instrucciones, registros y conectores reduce el riesgo de quedar atrapado en un único proveedor.

Estas medidas son compatibles con un despliegue gradual y con las obligaciones europeas de protección de datos y gestión del riesgo. También permiten detener un experimento que no aporte valor sin haber concedido acceso permanente a sistemas sensibles.

Conclusión: una señal de dirección, no una cuenta atrás

La hoja de ruta de Huawei es valiosa porque obliga a pensar en la IA como una población de procesos activos, no únicamente como una colección de chatbots. Si los agentes se coordinan, compran, administran redes y producen la mayor parte del tráfico de tokens, la identidad, los permisos, los registros y el coste por tarea pasarán al centro de la informática empresarial.

Lo que no demuestra es que habrá exactamente 900.000 millones de agentes ni que el coste caerá mil veces en 2035. Son proyecciones de una empresa interesada en suministrar la infraestructura de ese futuro. La decisión razonable hoy no es dimensionar sistemas para una cifra tan lejana, sino construir automatizaciones pequeñas, auditables y reversibles que puedan crecer si la tendencia se confirma.

Fuentes consultadas

• Huawei: Exploring the Intelligent World 2035, edición 2026 y datos de 2025.
• Reuters: Huawei forecasts billions of agents will dominate AI traffic by 2035, 16 de septiembre de 2026.
• HUMAN: 2026 State of AI Traffic & Cyberthreat Benchmark Report.
• Foro Económico Mundial: identidad y confianza en la economía de agentes, 15 de enero de 2026; artículo de opinión de Johnny Ayers.

Fuentes consultadas el 16 de septiembre de 2026.