A vállalatok világszerte egyre nagyobb összegeket fordítanak mesterséges intelligenciára. Az IDC adatai szerint a globális AI-infrastruktúrára fordított kiadások már elérték a 318 milliárd dollárt. Miközben a beruházások üteme folyamatosan gyorsul, a szervezetek számára egyre nagyobb kihívást jelent a befektetések megtérülésének pontos nyomon követése. A SUSE szakértői szerint ennek egyik fő oka az AI-hoz kapcsolódó mĹąködési és költségelemek széttagoltsága, amelyre egy egységes, átlátható AI-platform kínálhat megoldást.

Látványosan nőnek a kiadások

A mesterséges intelligencia ma már a vállalati technológiai költségvetések egyik legdinamikusabban növekvő területe. A Deloitte 2025-ös kutatása alapján a szervezetek 85 százaléka növelte AI-beruházásait az előző évhez képest, miközben 91 százalékuk további költésnövekedést tervezett a következő időszakra.

Az IDC elemzése szerint a globális AI-infrastruktúra-költés 2025-ben elérte a 318 milliárd dollárt, ami több mint kétszerese a 2024-ben mért 153 milliárd dollárnak.

A növekvő ráfordítások vállalati szinten is jól láthatók. A CloudZero adatai szerint az AI-ra fordított átlagos havi költség egy év alatt 36 százalékkal emelkedett: 62 964 dollárról 85 521 dollárra nőtt. Eközben a havi 100 ezer dollárnál többet AI-eszközökre költő szervezetek aránya 20 százalékról 45 százalékra ugrott.

A megtérülés kevésbé egyértelmĹą

Bár az AI-ba áramló források jelentősen növekednek, a befektetések üzleti eredménye sok esetben továbbra is nehezen mérhető. A Deloitte szerint ennek egyik oka, hogy a vállalatok a mesterséges intelligencia bevezetését gyakran más digitális, mĹąködési vagy szervezeti átalakulásokkal párhuzamosan valósítják meg. Emiatt nehéz pontosan meghatározni, hogy az elért eredmények mekkora része tulajdonítható közvetlenül az AI-nak, és mennyi származik a kapcsolódó fejlesztésekből vagy szervezeti változásokból.

A Boston Consulting Group tavalyi felmérése szerint a vállalatok 60 százaléka még mindig csak korlátozott üzleti előnyöket érzékel AI-befektetéseiből, vagy nem tud jelentős bevételnövekedést, illetve költségcsökkentést kimutatni.

Ezzel együtt egyre több szervezet számol be kézzelfogható eredményekről. A Google Cloud 2025-ös, 3466 vezető részvételével készült kutatásában a válaszadók 74 százaléka jelezte, hogy legalább egy generatív AI-felhasználási területen már tapasztalt megtérülést. A leggyakrabban az egyéni produktivitás javulása jelent meg mérhető eredményként (39 százalék), ezt követte az ügyfélélmény fejlesztése (37 százalék), valamint az értékesítési és marketingtevékenység támogatása (33 százalék).

A költségek széttagoltsága nehezíti az átlátást

Az AI-megtérülés mérését az is bonyolítja, hogy a kapcsolódó költségek jellemzően több területen jelennek meg egyszerre. Ide tartoznak a modellek használatának díjai, a tokenköltségek, a GPU-erőforrások, a felhőinfrastruktúra költségei, valamint az integrációs és üzemeltetési feladatok ráfordításai.

Amennyiben a szervezet nem rendelkezik egységes rálátással ezekre az elemekre, könnyen kialakulhat az az érzés, hogy az AI-ra fordított kiadások gyorsabban emelkednek, mint amilyen ütemben az üzleti előnyök láthatóvá válnak.

Az átláthatóság teremtheti meg az egyensúlyt

A SUSE szakértői szerint ezért kulcsfontosságú olyan egységes AI-környezet kialakítása, amely nemcsak a modellek mĹąködtetését támogatja, hanem a költségek és a teljesítménymutatók folyamatos nyomon követését is lehetővé teszi.

Erre kínál megoldást a SUSE AI platform, amely nyílt, vállalati szintĹą alapot biztosít AI-szolgáltatások üzemeltetéséhez. Az integrált AI-observability funkciók segítségével a szervezetek részletes képet kaphatnak többek között a tokenfelhasználásról, a kapcsolódó költségekről, valamint a GPU-erőforrások teljesítményéről és kihasználtságáról. Ez nagyobb átláthatóságot és pontosabb költségtervezést tesz lehetővé.

A platform emellett olyan vállalati környezetekben is alkalmazható, ahol kiemelt jelentőségĹą az adatok feletti kontroll, a biztonság és az auditálhatóság. A SUSE AI helyszíni infrastruktúrán, felhőben vagy akár internetkapcsolattól elzárt rendszerekben is futtatható, így azok a szervezetek is biztonságosan használhatják, amelyek érzékeny adatokkal dolgoznak, és nem szeretnék azokat külső, zárt szolgáltatásokra bízni.

Az egységes mĹąködés, a jobb költségkontroll és az átláthatóbb üzemeltetés révén a vállalatok kiszámíthatóbb keretek között aknázhatják ki a mesterséges intelligencia nyújtotta üzleti lehetőségeket.

English Summary

Companies worldwide are rapidly increasing their investments in artificial intelligence, with global AI infrastructure spending reaching $318 billion in 2025. Despite this growth, many organizations still struggle to accurately measure the return on their AI investments. One of the main challenges is the fragmented nature of AI-related costs, which often span model usage, cloud infrastructure, GPU resources, integration projects, and ongoing operations. While some companies are already seeing measurable benefits in areas such as productivity, customer experience, and marketing, overall business impact remains uneven. According to SUSE, improving visibility into both costs and performance is essential for maximizing AI value. Unified AI platforms can help organizations gain better control over spending, simplify operations, and deploy AI securely across a variety of environments.