Ahogy a mesterséges intelligencia pilot projektektől eljut a nagyüzemi bevezetésig, egyre több vállalat szembesül azzal, hogy jelenlegi infrastruktúrája már nem képes kiszolgálni az új igényeket – derül ki a Deloitte Tech Trends 2026 tanulmányából. A változás fő mozgatórugói a már betanított AI-modellek éles futtatásának növekvő költsége, a skálázhatóság és válaszadási gyorsaság kihívása, amelyek alapjaiban kényszerítik újragondolni, hol és hogyan futnak az AI-alapú munkafolyamatok.
A generatív AI dinamikus fejlődése felgyorsította az üzleti innovációt, ugyanakkor kritikus IT-infrastruktúra‑problémákat is felszínre hozott. Míg sok szervezet kezdetben felhőszolgáltatásokra támaszkodott az AI‑kísérletek során, az inferencia − azaz a már betanított AI-modellek éles környezetben történő folyamatos és nagy volumenű működtetése − mára olyan terhelést jelent, amely túlmutat a hagyományos számítási stratégiák lehetőségein. A gyakori API‑hívások, a növekvő használati intenzitás és a folyamatosan működő AI‑alkalmazások jelentős, sokszor előre nem látható költségnövekedést okoznak.
A költségnyomás mellett a vállalatoknak adattárolási‑szabályokkal, a válaszadás gyorsaságának követelményeivel, a szellemi tulajdon védelmével és a rendszerek megfelelő ellenállóképességének biztosításával is meg kell küzdeniük. A Deloitte Tech Trends tanulmánya szerint a megoldás nem egy egyszerű döntés a felhő és az on-prem rendszerek között, hanem egy átgondolt, munkaterhelés‑alapú hibrid modell, amely a technológiai igényeket az üzleti prioritásokhoz igazítja.
Azok a szervezetek, amelyek időben modernizálják IT-infrastruktúrájukat és fejlesztik a szükséges kompetenciákat, meghatározó szereplőivé válhatnak a vállalati számítástechnika következő korszakának. A specializált chipek, a nagy sebességű hálózatok és az intelligens feladatkezelés egyre inkább elengedhetetlenek az AI nagy léptékű működtetéséhez.
A hibrid informatika ma stratégiai szükségszerűség
Az AI működtetésének költsége sok vállalatnál a változás katalizátorává lépett elő. Egyes szervezetek már most havi több tízmillió dollárt költenek AI-alkalmazások üzemeltetésére, különösen igaz ez az ügynökalapú AI‑rendszerek „éles” megjelenésével. Emellett az adattárolásra vonatkozó szabályozói elvárások, a valós idejű felhasználások (például gyártás vagy autonóm rendszerek) ultraalacsony válaszadási idő igénye és a kritikus rendszerek megbízhatósági követelményei is jelentősen átalakítják az infrastruktúrával kapcsolatos döntéseket.
A szellemi tulajdon védelme egyre fontosabb szempont. A vállalatok legérzékenyebb adatai többnyire továbbra is helyben üzemeltetett rendszerekben találhatók, ezért sokan óvatosak a külső AI‑szolgáltatások alkalmazásával kapcsolatban. Ezek a tényezők együtt világszerte jelentős adatközpont‑beruházásokat indítanak el.
A legtöbb szervezet háromrétegű hibrid modellt alkalmaz: a nyilvános felhő az AI adaptív betanítási folyamatát és a kísérletezést támogatja, a privát infrastruktúra a kiszámítható, nagy volumenű inferenciát szolgálja ki, míg a helyi számítások a valós idejű döntéshozatalhoz szükségesek.
„A felhő bizonyos feladatokra ideális, olyan, mint az AI‑hoz tartozó „gyorsgomb”. De a lényeg az, hogy a megfelelő eszközt válasszuk a megfelelő feladathoz. A vállalatok ma már sokféle, heterogén platformokból építik fel rendszereiket, és azt használják, ami optimális költségszintet eredményez” – tette hozzá dr. Barta Gergő, a Deloitte Kibervédelmi csapatának vezető menedzsere.
A hagyományos infrastruktúrát felváltja az AI‑first megközelítés
A vállalati adatközpontok nagy részét még hagyományos IT‑munkaterhelésekre tervezték, így alapvetően nem felelnek meg az AI sajátos technikai követelményeinek. Az AI speciális processzorokat, fejlett hálózatokat, valamint teljesen más hűtési és energiaellátási környezetet igényel, ezért a meglévő rendszerek átalakítása összetett és költséges feladat.
„A legtöbb jelenlegi infrastruktúra az AI előtti korszak elvárásai alapján készült, hiszen nem lehetett előre látni egy olyan technológiát, amely akkor még nem is létezett. Azonban nagyon gyorsan elérhetjük azt a pontot, amikor az infrastruktúra‑kapacitás nagy része már az AI‑rendszereket fogja kiszolgálni, nem a hagyományos munkaterheléseket” – mondta Kiss Dániel, a Deloitte Technológiai Stratégia és Transzformáció csapatának közép-európai vezetője.
Ez a folyamat felgyorsítja az úgynevezett „AI‑gyárak” kialakulását − olyan célzott, AI‑optimalizált környezetekét, amelyek speciális hardvert, nagy teljesítményű hálózatot, integrált adatfolyamokat és egységesített platformokat kombinálnak. Ezek a környezetek a multimodális munkaterheléseket is hatékonyan támogatják, csökkentik a hálózatépítésből eredő kockázatokat, és gyorsabb, skálázható bevezetést tesznek lehetővé.
A munkaerő átalakítása és a fenntarthatóság is kulcsszerepet kap
Az AI‑skálázáshoz szükséges infrastruktúra‑átalakulás jelentős munkaerő‑átképzést is megkövetel. Az IT‑csapatoknak a hagyományos szerverek üzemeltetéséről át kell állniuk a GPU‑fürtök (GPU cluster), nagy sávszélességű hálózatok és fejlett hűtési rendszerek kezelésére. A hálózattervező mérnököknek AI‑specifikus adatforgalmi minták szerint kell tervezniük, míg a költségtervezőknek el kell sajátítaniuk a hibrid számítási portfólió optimalizálásának és az inferencia gazdaságtanának alapelveit.
A fenntarthatóság legalább ennyire fontos tényezővé válik. A hűtéstechnológiai innovációk, az energiahatékony szervermegoldások és az AI‑képességekkel rendelkező klienseszközök megjelenése mind hozzájárulhat a teljes karbonlábnyom mérsékléséhez.
Ahogy az AI a vállalati stratégia központi elemévé válik, úgy a számítási architektúra is igazgatósági szintű döntéssé emelkedik. Azok a vállalatok, amelyek proaktívan összehangolják IT-infrastruktúrájukat, munkaerő‑stratégiájukat és fenntarthatósági céljaikat az AI‑first szemlélettel, tartós versenyelőnyre tehetnek szert az előttünk álló évtizedben.
A vállalatok AI‑igényeit kiszolgáló számítási infrastruktúra újragondolásáról további részletek olvashatók a Deloitte Tech Trends teljes cikkében.
Zajlik az 5. blokki nukleáris sziget betonozása, a 6. blokki munkagödör földmennyiségének negyedét kiemelték.