BUX 138901.29 0,12 %
OTP 44990 1,35 %
Promo app

Töltse le az Economx appot!

Letöltés

Hamarosan benyújtják a számlát: mindannyian fizetni fogunk

Az MI elterjedése nemcsak szoftveres és üzleti kérdés, hanem egyre inkább fizikai korlátokba ütközik. A mesterséges intelligenciára optimalizált felhőszolgáltatások robbanásszerű növekedése példátlan terhelést helyez az adatközpontokra, az energiahálózatokra és a hűtési infrastruktúrára. A Gartner londoni konferenciáján bemutatott előrejelzések szerint a cloud jövőjét nem az algoritmusok, hanem az áram, a víz és a kapacitáshiány határozhatja meg a következő évtizedben.

2025. december 16. kedd, 17:30

Fotó: Getty Images / Jasmin Merdan
Google Állítsd be Google keresőjét, hogy a találatok között biztos ott legyen az Economx!

A mesterséges intelligencia körül a közbeszéd gyakran szoftveres, üzleti vagy geopolitikai szinten zajlik, miközben a valódi szűk keresztmetszet egyre inkább fizikai. A Gartner londoni Infrastructure, Operations & Cloud Strategies Conference előadásai alapján világosan kirajzolódik, hogy a következő évtized cloud- és AI-stratégiáit nem elsősorban az algoritmusok, hanem adatközpont-kapacitások és az energia elérhetősége fogják korlátozni.

Dennis Smith, a Gartner vezető elemzője szerint 2030-ra az AI a cloudstratégiák több mint 90 százalékának szerves része lesz, miközben a klasszikus felhőígéretek (olcsóság, rugalmasság, korlátlan skálázás) egyre kevésbé tarthatók fenn.

A háttérben példátlan beruházási hullám zajlik: az Amazon, a Microsoft és az Alphabet együttesen több száz milliárd dollárt fordít adatközpontokra, miközben az üzleti modell megtérülése továbbra is kérdéses.

A cloud ára nem csak pénzben mérhető

A Gartner előrejelzése szerint a felhőszolgáltatók 2030-ig kénytelenek lesznek emelni a hagyományos szolgáltatások árait, hogy fedezzék az AI-infrastruktúrába ölt tőkét. A drágulás mértéke attól függ majd, mennyire sikerül új, AI-alapú szolgáltatásokkal bevételt termelniük. Ha ez elmarad, az energia- és hardveroldali költségek végső soron az ügyfelekre hárulnak majd.

A probléma azonban ennél is mélyebb: az AI-ra optimalizált szerverek rackszekrényenként 30–100 kilowattos teljesítményigénye radikálisan eltér a hagyományos adatközponti tervezési logikától, ahol a 6–8 kW számított sztenderdnek.

Ez nem pusztán technológiai ugrás, hanem egy infrastruktúra újratervezési kényszer is.

Az adatközpontok energiaéhsége globális problémává válik

Tony Harvey, a Gartner adatközponti elemzője szerint 2030-ra a globális adatközpontok energiafogyasztása elérheti a 945 terawattórát, ami a világ villamosenergia-felhasználásának közel 3 százaléka. A növekedési ütem négyszerese az ipari átlagénak, döntően az AI-gyorsítók és a GPU-s szerverek miatt.

Európában a helyzet különösen feszült. Egyes országokban (például Írországban vagy Hollandiában) az adatközpontok már most a teljes áramfogyasztás 10–20 százalékát kötik le, ami építési moratóriumokhoz, szabályozói szigorításhoz és társadalmi ellenálláshoz vezetett.

A konferencián bemutatott adatok szerint az Európát, a Közel-Keletet és Afrikát összefogó EMEA-régióban az új adatközponti kapacitások jelentős része már az átadás előtt le van kötve, miközben a valódi szűk keresztmetszet nem a terület, hanem az elérhető villamos teljesítmény.

Új kockázatok a felhőszolgáltatásban

Az egyik legkritikusabb, de kevéssé tárgyalt jelenség az úgynevezett „load shedding”, vagyis az irányított fogyasztáscsökkentés.

Több országban (köztük az Egyesült Államok egyes államaiban) már jogszabályi lehetőség van arra, hogy a hálózatüzemeltetők csúcsidőben visszafogják a nagyfogyasztók, így az adatközpontok terhelését.

Ez azt jelenti, hogy a cloud nem feltétlenül egy „mindig elérhető” infrastruktúra többé, az energiareziliencia (saját termelés, energiatárolás, másodlagos helyszínek) stratégiai kérdéssé vált.

A klasszikus levegős hűtés az AI-korszakban zsákutcának bizonyul. A Gartner szakértője szerint a jövő a folyadékhűtésé: direct-to-chip megoldások és részben moduláris adatközpontok kerülnek előtérbe.

Ezek nemcsak jobb energiahatékonyságúak, hanem lehetővé teszik a nagy teljesítménysűrűséget anélkül, hogy az adatközpont teljes infrastruktúráját újra kellene építeni.

Ezzel párhuzamosan a vízfelhasználás is kritikus tényezővé válik. Egyes régiókban már most konfliktus forrása, hogy az adatközpontok jelentős mennyiségű hűtővizet használnak. A jövőben ezért elvárás lesz a zárt rendszerek, az újrahasznosítás és transzparens vízhasználati jelentések alkalmazása.

Az előadások egyik legfontosabb tanulsága, hogy a mesterséges intelligencia nem „felhőfeature”, hanem fizikai infrastruktúrára épülő ipari rendszer. A vállalatok számára ez azt jelenti, hogy az AI-stratégiát nem lehet külön kezelni a cloud-, energia- és adatközponti döntésektől.

2030 felé haladva tehát nem az lesz a versenyelőny, hogy ki fér hozzá a legjobb modellhez, hanem az, hogy kinek van stabil, megfizethető és fenntartható infrastruktúrája. Az adatközpontok így a digitális gazdaság egyik legkritikusabb szűk keresztmetszetévé válnak.

Vermes Ádám
Vermes Ádám
Vezető szerkesztő
Diplomáit az Eötvös Loránd Tudományegyetem politológia alapszakán, majd közpolitika szakirányú politikatudományi mesterképzésén szerezte. Egyetemi évei alatt több, közélettel foglalkozó szervezetnél dolgozott szakmai gyakornokként, emellett az Országgyűlés Hivatala parlamenti ösztöndíjas programjában is részt vett. Szakmai pályafutását politikai elemzőként kezdte a Méltányosság Politikaelemző Központnál, majd újságíró-szerkesztőként és önkormányzati sajtóreferensként szerzett tapasztalatot. 2023 óta az Economx munkatársa, jelenleg felelős szerkesztőként dolgozik. Rendszeresen készít interjúkat hazai és nemzetközi szakértőkkel, valamint tudósít szakmai konferenciákról, különös tekintettel a mesterséges intelligencia, a pénzügyi innováció és a munkaerőpiaci átalakulás kérdéseire. Írásaiban kiemelt figyelmet fordít a technológiai változások gazdasági és társadalmi hatásaira.

Ez is érdekelhet