A mesterséges intelligencia (MI) szerverek áramigénye napjaink legdinamikusabban növekvő energiafogyasztási ágazatává teszik az MI fejlesztést és szolgáltatásokat, különösen a nagy nyelvi modellek (pl. GPT, Claude, Gemini) és más generatív MI rendszerek térnyerésének köszönhetően.

Jelenlegi áramigény egyetlen MI szerver-rendszer (OpenAI) 2024-es adataiból kiindulva úgy néz ki, hogy az OpenAI fejlesztése és adatokkal való folyamatos feltöltése 1-5 gigawattóra (GWh) áramot fogyaszt évente. Ezt nagyrészt a gyorsítókártyák áramfelvétele és a szerverrendszerek hĹątése teszi ki. Az MI-szolgáltatások futtatása, az ún. inferencia (pl. csevegés, képgenerálás) szintén jelentős, több tíz–száz megawatt (MW), folyamatos terhelést jelent.

A fentiek alapján az OpenAI, a Microsoft Azure MI, a Google, vagy az Amazon regionális alközpontjai egyenként 100–500 MW-nyi beépített áramtermelő teljesítményt igényelnek, ezek pedig egyenként nagyerőmĹąnyi áramtermelést.

Nem meglepő ezek után, hogy a globális MI-infrastruktúra (beleértve felhőszolgáltatókat) becsült áramtermelő kapacitásigénye 2024-ben elérte az 5 GW-ot. Összehasonlításképpen Magyarország csúcsidei áramfogyasztása 7,5 GW körül van. 

Ez az áramigény növekedés szinte a semmiből jött pár év alatt, viszont nagyon is kézzelfogható és kalkulálható lesz a jövőben. A Nemzetközi Energiaügynökség (International Energy Agency) becslése szerint 2030-ban a szükséges új áramtermelő kapacitások elérik a 100 GW-ot is, ami hússzoros növekedés lenne a 2024-es helyzethez képest. 

Hogyan biztosítható ez a többlet áramigény úgy, hogy a klímavédelmi törekvések se sérüljenek?

A Nemzetközi Energiaügynökség becslése szerint 2030-ra a világ teljes villamosenergia-felhasználásának akár 3–4%-át is elérheti a digitális infrastruktúra fogyasztása. Az MI-szektor gyors áramigény-növekedése miatt nem csak a termelő kapacitásokat kell növelni és fejleszteni, hanem a villamosenergia hálózatok teljesítőképességét és rezilienciáját is.

Bár az MI fejlesztők és szolgáltatók általában a klímavédelem és a zöldítés gazdasági élharcosai közé tartoznak, az MI szervereinek áramellátását kizárólagosan megújuló forrásból jelenleg nem lehet biztosítani, mert a nap- és a szélerőmĹąvek termelése időjárásfüggő, és a vízerőmĹąveké is egyre inkább azzá válik. Az áramtermelés egyenetlenségeinek ellensúlyozására pedig nem elég az akkumulátor kapacitás, fosszilis forrásokat is igénybe kell venni.

Ezért napjaink legelterjedtebb megoldása a hálózati vegyes forrásból való ellátás. Az MI-szerverek többsége országos vagy régiós energiahálózatra csatlakozik, amely kevert forrásokból (fosszilis, nukleáris, megújuló) látja el őket árammal. Ez a legmegbízhatóbb megoldás, mivel folyamatos, skálázható és kiszámítható. Hátránya, hogy a szén-dioxid-kibocsátás az energia mix összetételétől függ.

Vannak olyan MI-szolgáltatók is, melyek demonstratív céllal saját naperőmĹąvet, szélerőmĹąvet vagy vízerőmĹąvet üzemeltetnek (pl. Google, Microsoft) az adatközpontjaik mellett. Őszintén szólva ez egy kicsit zöldre mosás ízĹą egyelőre, hiszen az időjárásfüggő áramtermelés kiegyensúlyozására legtöbbször hagyományos erőmĹąveket kell igénybe venni. 

Talán a legoptimálisabb megoldás a nukleáris energia alkalmazásában rejlik, hiszen így nullára redukálható az üvegházgáz kibocsátás és az áramtermelés is folyamatos és kiszámítható. Egyre több techcég vizsgálja a kisméretĹą moduláris reaktorok (Small Modular Reactors) alkalmazásának a lehetőségét az adatközpontjaik ellátására (Microsoft, Google-Alphabet, Amazon Web Services, Oracle). Sajnos azonban nem minden országban élvez többségi támogatást az atomenergia alkalmazása, így az ilyen esetekben a nukleáris projektek jelentős politikai kockázatokat hordoznának.

Van-e hatása az orosz-ukrán háborúnak és a szankcióknak az EU MI szektorára?

Egyrészt az orosz földgáz rendelkezésre állásának van jelentősége az MI adatközpontok áramellátása szempontjából, másrészt az oroszok kis moduláris reaktorokkal kapcsolatos tudásának és technológiáinak, hiszen ne felejtsük, hogy globálisan egyelőre csak az oroszoknak van mĹąködő SMR-e. Az orosz gáz szabad elérhetősége ellátásbiztonságot növelő-, valamint gáz és áramár csökkentő hatású lehetne. Ez pedig csökkenthetné az MI-szolgáltatók költségeit, ami egy alacsonyabb szolgáltatási díjat eredményezhetne. A 18. szankciós csomag árnyékában jelenleg nagyon magas az európai tőzsdei gázár. Az EU kereskedelmi gáztározóiba 35 eur/MWh áron folyik a betárolás, ami több, mint duplája a háború előttinek. El kehet képzelni, mi lesz majd az ára az ilyen áron betárolt gáznak az olyan országokban, ahol a lakosság is piaci árat fizet. De a földgáztüzelésĹą erőmĹąvek földgáz felhasználásán keresztül és amiatt, hogy a földgáz és az áram árazása hagyományosan ma is kapcsolt a piacokon, az áram ára is lényegesen magasabb lenne, ami sok minden más mellett az MI szolgáltatásokat is megdrágítaná. 

Végezetül térjünk vissza a címben feltett kérdésre: kizöldíthető-e a jövő kulcstechnológiája az egyébként energiafaló MI szolgáltatás?

Ahogy az előzőekben tárgyaltuk, klímavédelmi és áram ellátásbiztonsági szempontból is az atomenergia, ezen belül is a kis moduláris reaktorok alkalmazása lenne a legmegfelelőbb az MI-szerverrendszerek ellátására. Később, a 2050-es klímasemlegességi cél eléréséhez közeledve már a vegyes betáplálású hálózatoknak is dekarbonizáltá kell válniuk, tehát megfelelő kapacitások rendelkezésre állása esetén, akár simán a hálózatról is vételezhetnek majd teljesen zöld áramot az adatközpontok. Sőt, ha a dekarbonizálttá válik a villamosenergia rendszerek kiegyensúlyozása, és a rendszerszintĹą áramtárolás problematikája is megoldódik piacképes áron, akkor a nap- és a szélerőmĹąvek is megoldást jelenthetnek. A tervek és a stratégiák ezt a célt jelölik ki, remélhetőleg a megvalósítás is eszerint halad majd.

Dr. Toldi Ottó, vezető kutató, MCC Klímapolitikai Intézet

English Summary

The energy demand of AI servers has rapidly become one of the fastest-growing sectors in global electricity consumption, largely due to the rise of large language models and generative AI systems. A single AI infrastructure like OpenAI can consume 1–5 GWh of electricity annually just for training, while inference (running services like chat or image generation) adds a continuous load of tens to hundreds of megawatts. By 2024, the global AI infrastructure's total electricity need reached an estimated 5 GW—comparable to the power demand of entire countries. While tech companies promote green initiatives, renewable sources alone cannot yet ensure reliable operation due to their intermittency. Nuclear energy, especially Small Modular Reactors (SMRs), may offer the most sustainable and scalable solution, though political and technological challenges remain.