A mesterséges intelligencia (AI) rohamos fejlődése egyre nagyobb igényeket támaszt az adatközpontok kapacitása iránt világszerte. Egy friss felmérés azonban rávilágít arra, hogy a szektorban dolgozó szakemberek szerint a legnagyobb akadályokat nem csupán a technológiai fejlesztések jelentik, hanem a energiaellátás korlátai és az ellátási lánc problémái is jelentősen hátráltatják az adatközpontok bővítését.
A Turner & Townsend 2025-2026-os Adatközpont Építési Költségindexének fő megállapításai
A Turner & Townsend által készített, több mint 300 projektet és 280 iparági szakértőt érintő, 20 országra kiterjedő kutatás feltárta a legkritikusabb akadályokat, amelyek megnehezítik az AI infrastruktúra iránti növekvő kereslet kielégítését.
Energiaellátás: a legnagyobb szűk keresztmetszet
A válaszadók közel fele (48 százalék) a villamosenergia-hozzáférést jelölte meg a legnagyobb ütemezési korlátnak. A hálózati csatlakozásra várakozási idők akár évekre is nyúlhatnak, ami jelentős késedelmeket okoz.
- Az Egyesült Államokban egyes kérelmek akár hét évig is várakozhatnak a hálózati csatlakozásra, bár az amerikai Energiaügyi Minisztérium már lépéseket tesz ennek enyhítésére.
- Britanniában hasonlóan hosszú késedelmekről számolnak be a fejlesztők, akiknek több százmillió fontos alállomás-fejlesztésekre van szükségük a hálózat bővítéséhez.
A méretprobléma: hatalmas energiaigények az AI projektek miatt
Az AI infrastruktúra tervezett mérete önmagában is hatalmas kihívást jelent. Például az OpenAI által nyilvánosságra hozott projektek összesen 55,2 gigawatt energiafogyasztást igényelnének – ez elegendő lenne 44,2 millió háztartás ellátására, ami majdnem háromszorosa Kalifornia teljes lakossági háztartásszámának.
Ezek az adatközpontok versenyeznek a lakóingatlanokkal és ipari létesítményekkel az Egyesült Államokban, az Egyesült Királyságban és Európában rendelkezésre álló korlátozott hálózati kapacitásért.
Deloitte előrejelzés: drasztikus növekedés várható az energiaigényben
A Deloitte júniusi jelentése szerint az Egyesült Államokban az AI adatközpontok energiaigénye tíz éven belül akár harmincszorosára nőhet. Jelenleg már 5 gigawatt kapacitású létesítmények vannak tervezés alatt.
Megoldási javaslatok: helyszíni energiatermelés és megújuló források
A Turner & Townsend szakértői azt javasolják, hogy az adatközpont-fejlesztők fontolják meg helyszíni energiatermelési megoldások alkalmazását, például energiatárolást vagy hálózattól független áramforrásokat. Különösen fontos ez az AI létesítmények esetében, ahol a villamosenergia-igény kiemelkedően magas.
Bár a jelentés megújuló energiaforrásokat ajánl az energia előállítására, a gyakorlatban valószínűbb, hogy gázturbinákkal működő generátorokat alkalmaznak majd.
Ellátási lánc problémák: hűtési technológiák hiánya
A szakemberek 83 százaléka úgy véli, hogy a helyi ellátási lánc nem képes támogatni a magas sűrűségű AI telepítésekhez szükséges fejlett hűtési technológiákat. Ez komoly akadályt jelent a gyors bővítésben.
Költségek és technológiai különbségek: hagyományos vs. AI adatközpontok
A piacon egyre nagyobb szakadék nyílik a hagyományos és az AI-optimalizált adatközpontok között. Az utóbbiak tervezése és kivitelezése jóval költségesebb:
- A levegővel hűtött létesítmények költsége wattanként 5,5%-kal nőtt (2024-ben még 9% volt).
- Ezzel szemben az AI-optimalizált folyadékhűtéses adatközpontok 7-10%-kal drágábbak ugyanazon teljesítmény mellett.
Tanácsok adatközpont üzemeltetőknek: beszerzés és ellátási lánc megerősítése
A Turner & Townsend szakértői azt javasolják, hogy az adatközpont-üzemeltetők vizsgálják felül beszerzési modelljeiket annak érdekében, hogy megerősítsék ellátási láncaikat és támogassák a leginkább sürgős AI adatközpont projektek megvalósítását.
Kormányzati prioritások és beruházási kockázatok
Paul Barry, a Turner & Townsend Észak-Amerikai adatközpont szektorvezetője kiemelte, hogy bár sok kormány számára kiemelten fontosak az AI farmok létrehozása, a beruházások kockázatokkal néznek szembe:
“Az energiaellátás továbbra is kritikus akadály marad, mivel a hálózatba való csatlakozás hosszú átfutási ideje jelentős korlátozó tényező. Emellett soha nem látott verseny alakult ki az energiaforrásokért a növekvő üzleti és fogyasztói igények miatt.”
“A fejlesztőknek és üzemeltetőknek gyorsan kell alkalmazkodniuk a változó piaci környezethez. Az AI adatközpontok fejlettebbek és ezzel együtt költségesebbek is. Ezek nagyobb energiaigénnyel és korszerű hűtési megoldásokkal járnak.”
Hardverhiány: további akadály lehet az építkezések előtt
Egy másik potenciális probléma lehet a hardverellátás korlátozott volta. A chipgyártók nehézségekbe ütközhetnek abban, hogy elegendő alkatrészt biztosítsanak ahhoz, hogy kiszolgálják a hatalmas AI építkezési előrejelzéseket.
Összegzés
A mesterséges intelligencia infrastruktúrájának gyors bővítése alapvetően függ attól, hogy miként tudják kezelni az energiaellátással kapcsolatos kihívásokat és hogyan tudják megerősíteni az ellátási láncokat. Az adatközpont-fejlesztőknek innovatív megoldásokban kell gondolkodniuk – legyen szó helyszíni energiatermelésről vagy korszerű hűtési technológiákról –, miközben figyelembe veszik a növekvő költségeket és piaci versenyt. Csak így lehet biztosítani, hogy az AI fejlődése ne akadjon meg technológiai vagy infrastrukturális korlátokon.
Forrás: https://www.theregister.com/2025/11/05/supply_chain_woes_and_power/