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 szakértője 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.

Kapcsolódó