Németország mesterséges intelligencia dilemmája: Amikor a távvezeték a digitális jövő szűk keresztmetszetévé válik
Xpert előzetes kiadás
Hangválasztás 📢
Megjelent: 2025. október 30. / Frissítve: 2025. október 30. – Szerző: Konrad Wolfenstein
Németország mesterséges intelligencia dilemmája: Amikor a távvezeték a digitális jövő szűk keresztmetszetévé válik – Kép: Xpert.Digital
Nem lesz áram a jövőben: Ezért zárják be az Amazon és társaik németországi adatközpontjaikat
Áramszünet a gazdaságban: Hogyan kerül a digitális kapcsolatnak Németország elavult elektromos hálózata?
Németország egy új technológiai korszak küszöbén áll, de digitális jövőjét már azelőtt fenyegeti az áramszünet, hogy egyáltalán elkezdődne. Miközben a politikusok és a vállalkozások a mesterséges intelligenciát a versenyképesség kulcsaként hirdetik, megvalósítását egy alapvető akadály nehezíti: az elektromos hálózat. Frankfurtban, Európa digitális szívében a válság már valóság. A hálózati kapacitás hiánya miatt 2030-ig nem lehet új mesterséges intelligencia adatközpontokat csatlakoztatni. Az olyan technológiai óriások, mint az Oracle és az Amazon, milliárdos beruházásokat szüneteltetnek, mivel az áramellátásra akár 13 évig is várni kell – ami egy örökkévalóság a mesterséges intelligencia gyors tempójú korában.
Az infrastruktúra-politika ezen kudarca kettős kihívással jár együtt: a modern mesterséges intelligencia modellek exponenciálisan növekvő energiaigényével és Németország nemzetközileg legmagasabb áramáraival. Egyetlen mesterséges intelligencia-képzési program annyi energiát fogyaszthat, mint egy kisváros, ami gazdaságtalanná teszi a projekteket, mivel a német áramköltségek kilowattóránként akár 30 centet is elérhetnek. A következmények már mérhetők: Németország zuhan a globális mesterséges intelligencia rangsorban, és teret veszít az USA-val, Kínával és még európai szomszédaival szemben is.
Mégis, ebben az egzisztenciális válságban stratégiai megoldások jelennek meg. Német kutatóintézetek forradalmian energiahatékony technológiákon dolgoznak, mint például a neuromorf chipek, amelyek akár ezerszeresére is csökkenthetnék az áramfogyasztást. Ugyanakkor a régi ipari barnamezős területek újjáélesztése a meglévő nagy teljesítményű csatlakozásaikkal lehetőséget kínál a hálózatbővítés megkerülésére. Németország döntő választás előtt áll: Sikerül-e elmozdulnia a hatékonyságnövelő szerep és az intelligens infrastruktúra-használat felé, vagy tétlenül nézi, ahogy digitális szuverenitása a rézkábelek hiánya miatt összeomlik?
Alkalmas:
A digitális ambíciókat a rézkábelek akadályozzák – és ez egy egész gazdaságot romba dönthet.
A Németországi Szövetségi Köztársaság történelmi mértékű paradoxonnal néz szembe. Miközben a politikusok és az üzleti vezetők fáradhatatlanul magasztalják a mesterséges intelligencia fontosságát az ország jövőbeli életképessége szempontjából, a valóság a legjelentéktelenebb akadálynál, az elektromos hálózatnál omlik össze. Frankfurt, amely hagyományosan Európa digitális infrastruktúrájának dobogó szíve, riasztó jelet küld az ország többi részének. 2030 előtt nem épülhetnek további mesterséges intelligencia adatközpontok. Nem a befektetők hiánya, nem a szakértelem hiánya miatt, hanem egyszerűen azért, mert nincs elég áram. Az Oracle-nek fel kellett adnia kétmilliárd dolláros projektjét. Az Amazon kénytelen volt határozatlan időre elhalasztani egy hétmilliárd eurós beruházást. A hálózati csatlakozásokra való várakozási idő nyolc-tizenhárom év – ez egy örökkévalóság egy olyan iparágban, ahol az innovációs ciklusokat hónapokban mérik.
Ez a fejlemény alapvető téves számításra utal a német gazdaságpolitikában az elmúlt évtizedben. Miközben milliárdok áramlottak digitalizációs programokba és mesterséges intelligencia kutatásokba, a fizikai infrastruktúrát, amely nélkül minden digitális törekvés álommá válik, szisztematikusan elhanyagolták. A Rajna-Majna régió, amelynek adatközpont-kapacitása jelenleg körülbelül 2730 megawatt, és amelyet 2030-ra több mint 4800 megawattra kellett volna bővítenie, nem tudja elérni ezt a növekedést. A következmények messze túlmutatnak egyetlen régión. Kihatnak egy egész gazdaság versenyképességére, amely a globális technológiai versenyben való lemaradás szélén áll.
A mesterséges intelligencia energetikai aritmetikája
A kihívás mértékének megértéséhez figyelembe kell venni a modern mesterséges intelligencia fejlesztésének energia-realitásait. A vezető mesterséges intelligencia modellek egyetlen betanítási futtatása jelenleg 100 és 150 megawatt közötti energiát fogyaszt – ami 80 000–100 000 háztartás villamosenergia-fogyasztásával vetekszik. Ezek a számok azonban csak egy exponenciális növekedés kiindulópontját jelzik. 2028-ra az egyes betanítási folyamatok egy-két gigawattot, 2030-ra pedig akár négy-tizenhat gigawattot is fogyaszthatnak. Összehasonlításképpen: egy gigawatt egy egymillió lakosú város villamosenergia-fogyasztásának felel meg, tizenhat gigawatt pedig több millió háztartás energiafogyasztásának.
A GPT-3 betanítása 1287 megawattóra elektromos energiát fogyasztott. Utódja, a GPT-4 már 51 773 és 62 319 megawattóra közötti energiát igényelt – 40-48-szor többet, mint elődje. Ez a fejlődés a mesterséges intelligencia fejlesztésének egyik alapvető igazságát illusztrálja: minden teljesítménybeli ugrás exponenciálisan növekvő energiaigény árán megy végbe. A Nemzetközi Energiaügynökség előrejelzése szerint az adatközpontok globális villamosenergia-fogyasztása 2030-ra több mint kétszeresére, körülbelül 945 terawattórára fog nőni – ez több, mint Japán jelenlegi villamosenergia-fogyasztása. Németországban az adatközpontoknak 2037-re 78 és 116 terawattóra közötti áramra lehet szükségük, ami az ország teljes villamosenergia-fogyasztásának tíz százalékának felelne meg.
Az energiafogyasztás két különálló fázisból áll. A betanítás, amelynek során hatalmas mennyiségű adat alapján építik fel a modelleket, az energiaigényesebb fázis. Azonban a következtetés, azaz a betanított modellek gyakorlati alkalmazása is jelentősen összeadódik. Egyetlen ChatGPT kérés 0,3 és 1 kilowattóra közötti energiát fogyaszt – tízszer annyit, mint egy Google-keresés. Naponta több millió kérés esetén ezek az egyedi értékek hatalmas összegeket tesznek ki. Jelenleg a mesterséges intelligencia és a nagy teljesítményű számítástechnika a németországi adatközpontok kapacitásának körülbelül 15 százalékát teszi ki. A 2030-ra vonatkozó előrejelzés szerint ez az arány körülbelül 40 százalék.
Alkalmas:
Németország alapvető költségproblémája
A mesterséges intelligencia energiaigényes aritmetikája ütközik a német gazdasági valósággal, amely aláássa a versenyképességet. Míg az ázsiai adatközpontok kilowattóránként körülbelül öt centes áramköltséggel számolhatnak, a németországi üzemeltetők 25 és 30 cent közötti összeget fizetnek. Nemzetközi összehasonlításban ez Németországot a világ ötödik legdrágább árampiaci országa közé helyezi. Csak Bermuda, Dánia, Írország és Belgium haladja meg ezeket a költségeket. A nagy kereskedelmi fogyasztók számára az ár kilowattóránként körülbelül 27 cent – több mint kétszerese az USA-ban vagy Kínában tapasztalható árnak.
Ez a költségkülönbség alapvetően gazdaságtalanná teszi a német MI-projekteket. Egy olyan adatközpont, amely négy gigawattnyi energiát igényel a MI betanításához több héten keresztül, több százmillió eurós villamosenergia-költséget halmozna fel Németországban – sokszor többet, mint a versenytárs helyszíneken. Az üzemeltetők egyszerű számítással szembesülnek: azonos technológiai infrastruktúra és összehasonlítható teljesítmény mellett az áram ára határozza meg a jövedelmezőséget vagy a veszteséget. Egyetlen gazdaságilag racionális vállalat sem fektetne be milliárdokat egy olyan helyszínre, ahol az üzemeltetési költségek ilyen körülmények között strukturálisan megfizethetetlenek.
Szaúd-Arábia kilowattóránként alig hét amerikai centért kínál áramot kereskedelmi ügyfeleinek. Az Egyesült Arab Emírségek tizenegy centet számít fel, sőt Omán is, 22 centtel, a német szint alatt marad. Ezek az árkülönbségek nem átmeneti piaci ingadozásokat tükröznek, hanem az energiapolitika strukturális különbségeit. Németország egy ambiciózus energetikai átállás mellett döntött, amelynek költségeit nagyrészt a hálózati díjakon és az áramárakra kivetett kormányzati illetékeken keresztül hárítják át a fogyasztókra. Ami az éghajlatvédelmi szempontból következetesnek tűnik, az az iparpolitikában bumerángnak bizonyul. Az eredmény: Az Oracle több milliárd dolláros adatközpontját megbízható és megfizethető áramellátással rendelkező országokba helyezi át. Az Amazon szünetelteti németországi beruházásait. Más hiperskálázók is követni fogják a példájukat.
A globális mesterséges intelligencia verseny csendes hanyatlása
Ennek az összetett energiapolitikai helyzetnek a következményei már most is megmutatkoznak a globális versenypozíciók mérhető eltolódásában. Németország, amely egykor magabiztosan pozicionálta magát MI-központként, a MI Érettségi Indexben a 14. helyre csúszott vissza. A Nemzetközi Képességjelentésben, amely nemzetközi szinten összehasonlítja a MI-készségeket, a Német Szövetségi Köztársaság a harmadik helyről a kilencedik helyre esett vissza. Tíz európai nemzet, köztük Dánia, Svájc, Hollandia és Finnország megelőzte Németországot a MI-felkészültségben. A technológia és az adattudomány területén Németország négy-négy helyet veszített a rangsorban az előző évhez képest.
Ezek a számok nem véletlenszerű csökkenést, hanem a jelentőség szisztematikus elvesztését dokumentálják. Míg Németországban több mint 387 000 betöltetlen álláshely van a technológiai szektorban, az elsődleges probléma nem a képzett munkaerő hiánya, hanem inkább az infrastruktúra hiánya, amely lehetővé tenné ennek a szakértelemnek a produktív kihasználását. A nagy teljesítményű számítástechnikai erőforrásokhoz való hozzáférés nélküli mesterséges intelligencia-kutatás tudományos feladattá silányul. Az innovatív algoritmusokat fejlesztő startupok oda vándorolnak, ahol képezhetik és skálázhatják azokat. A már meglévő vállalatok megbízható energiaellátással rendelkező régiókba helyezik át mesterséges intelligencia részlegeiket.
Az Egyesült Államokkal való összehasonlítás jól szemlélteti az eltérés mértékét. Ott a mesterséges intelligencia által vezérelt adatközpontok kapacitása évente több száz megawattal növekszik. A Goldman Sachs előrejelzése szerint a 2025 eleji 55 gigawattról 2027-re 84 gigawattra, 2030-ra pedig 122 gigawattra nő a kapacitás. Az öt legnagyobb európai piacon együttesen a kapacitás kevesebb mint 400 megawattal nőtt 2024-ben. Németország várhatóan 20-ról 38 terawattórára növeli adatközpontjainak fogyasztását 2037-re – ez a növekedés a hálózati szűk keresztmetszetek miatt megkérdőjelezhetőnek tűnik. Az ambiciózus növekedési célok és az infrastrukturális valóság közötti szakadék egyre szélesebb.
A hatékonyság forradalma, mint stratégiai kiút
Ezen egzisztenciális kihívások fényében Németország paradigmaváltáson mehet keresztül: a méretversenytől a hatékonysági vezető szerepig. A Szövetségi Köztársaság rendelkezik olyan tudományos infrastruktúrával, amely képes az energiahatékony mesterséges intelligencia technológiákat új exportsikerré fejleszteni. Számos kutatóintézet dolgozik olyan megközelítéseken, amelyek drámaian csökkenthetik a mesterséges intelligencia energiafogyasztását. Ez a kutatás a szükségszerűséget erénnyé alakíthatja, és Németországot az energiahatékony mesterséges intelligencia úttörőjévé teheti.
A Ralf Herbrich professzor vezette Hasso Plattner Intézet alacsony pontosságú algoritmusokat fejleszt, amelyek várhatóan 89 százalékos energiamegtakarítást tesznek lehetővé. Ezzel egyidejűleg az intézet együttműködik a Massachusetts Institute of Technology-val 2D mágneses anyagokon alapuló neuromorf chipek fejlesztésén, amelyek 100-szor energiahatékonyabban működhetnek, mint a hagyományos processzorok. A Berlini Műszaki Egyetem az MIT-vel közösen VCSEL lézerrendszerekkel ellátott optikai chipeket készített. A kezdeti kísérletek kimutatták, hogy ezek a chipek 100-szor energiahatékonyabbak és egységnyi felületre vetítve 20-szor nagyobb számítási teljesítményt kínálnak, mint a legjobb elektronikus digitális processzorok. A lézer órajelfrekvenciájának növelésével ezek az értékek valószínűleg további 100-szorosára növelhetők.
2025 áprilisában a Drezdai Műszaki Egyetem üzembe helyezte a SpiNNcloud neuromorfikus szuperszámítógépet. A SpiNNaker2 chipre épülő rendszer 35 000 chipet és több mint ötmillió processzormagot tartalmaz. A biológiai elvek, mint például a plaszticitás és a dinamikus újrakonfigurálhatóság ihlette rendszer automatikusan alkalmazkodik az összetett, változó környezetekhez. A szubmilliszekundumos késleltetésű valós idejű feldolgozás új alkalmazási lehetőségeket nyit meg olyan területeken, mint az intelligens városok és az önvezető autók. Az energiafogyasztás jelentősen alacsonyabb, mint a hagyományos rendszereké – a neuromorf architektúrák akár 1000-szeresére is csökkenthetik az energiaigényt.
A Fraunhofer Heinrich Hertz Intézet a Német Energiaügynökséggel (dena) együttműködve 31-65 százalékos energiamegtakarítást mutatott ki a gyakorlati mesterséges intelligencia alkalmazásokban. A föderatív tanulás révén, amelyben a modelleket decentralizáltan képezik ki, és csak a modellfrissítések kerülnek átvitelre, 65 százalékos energiamegtakarítást értek el az átviteli folyamat során. Az optimalizált FPGA hardverarchitektúrák további 31 százalékos energiamegtakarítást tettek lehetővé. A Müncheni Műszaki Egyetem egy valószínűségi betanítási módszert fejlesztett ki, amely 100-szor gyorsabban és hasonló pontossággal képezi a neurális hálózatokat. A paraméterek iteratív meghatározása helyett a megközelítés valószínűségi számításokon alapul, és a betanítási adatok kritikus pontjaira összpontosít.
EU-s és németországi szakértelmünk üzletfejlesztés, értékesítés és marketing terén
EU-s és németországi szakértelmünk üzletfejlesztés, értékesítés és marketing terén - Kép: Xpert.Digital
Iparági fókusz: B2B, digitalizáció (AI-tól XR-ig), gépészet, logisztika, megújuló energiák és ipar
Bővebben itt:
Egy témaközpont betekintésekkel és szakértelemmel:
- Tudásplatform a globális és regionális gazdaságról, az innovációról és az iparágspecifikus trendekről
- Elemzések, impulzusok és háttérinformációk gyűjtése fókuszterületeinkről
- Szakértelem és információk helye az üzleti és technológiai fejleményekről
- Témaközpont olyan vállalatok számára, amelyek a piacokról, a digitalizációról és az iparági innovációkról szeretnének többet megtudni
Barnamezők mega adatközpontok helyett – az új helyszínstratégia
Az összevont tanulás, mint decentralizált alternatíva
Ezek a hatékonyságnövelések egy olyan stratégiai utat nyitnak meg, amely Németország strukturális gyengeségét potenciális erősséggé alakíthatja. Ahelyett, hogy gigantikus adatközpontokat építenének, amelyek több száz megawatt koncentrált energiát fogyasztanak, a decentralizált, föderális tanuláson alapuló architektúrák eloszthatnák a számítási terhelést. Ezzel a megközelítéssel az adatok lokálisan, a végberendezéseken vagy kisebb regionális adatközpontokban maradnak, miközben csak a betanított modellparamétereket összesítik központilag. Ez nemcsak az adatátvitelhez és a központi számítási kapacitáshoz szükséges energiát csökkenti, hanem az adatvédelmi kihívásokat is kezeli.
A Fraunhofer Intézet kimutatta, hogy az átvitel tömörítése a föderatív tanulásban 45 százalékkal kevesebb energiát igényel, a további tömörítés és kicsomagolás ellenére is. 10 000 résztvevővel 50 kommunikációs körben egy ResNet18 modell 37 kilowattóra megtakarítást ért el. Egy GPT-3 méretű modellre extrapolálva, amely 15 000-szer nagyobb, ez körülbelül 555 megawattóra megtakarítást eredményezne. Ezek az adatok jól illusztrálják a decentralizált architektúrákban rejlő lehetőségeket. A teljes számítási terhelés néhány mega-adatközpontban való koncentrálása helyett az elosztott rendszerek hatékonyabban használhatnák ki a meglévő hálózati infrastruktúrát.
Németország jól fejlett digitális infrastruktúrával büszkélkedhet, számos közepes és kisebb adatközponttal. Ez a decentralizált struktúra, amelyet gyakran hátránynak tekintenek a hiperskálájú felhőszolgáltatókkal szemben, előnnyé válhat az energiahatékony mesterséges intelligencia kontextusában. Az öt-húsz megawatt csatlakoztatott terhelésű regionális adatközpontok csomópontokként működhetnek egy összevont tanulórendszerben. Továbbá ezeknek a kisebb egységeknek a hulladékhője könnyebben betáplálható a meglévő távfűtési hálózatokba, tovább növelve az energiahatékonyságot. Frankfurt már kidolgozott egy koncepciót a megfelelő és kizárt területekre, amely új adatközpontokat helyez el, ahol a hulladékhőt hatékonyan lehet felhasználni. Huszonegy adatközpontot terveznek ezen elv szerint.
Alkalmas:
Az ipari barnamezős területek elszalasztott lehetősége
Az infrastrukturális válság kezelésének egy másik stratégiai megközelítése a barnamezős területek reaktiválása. Németországban számos olyan korábbi ipari terület található, amelyek infrastruktúrája alkalmas lenne adatközpontok számára. Ezek a barnamezős területek gyakran már nagy kapacitású hálózati csatlakozásokat kínálnak, amelyeket kiterjedt töltőinfrastruktúrához vagy energiaigényes alkalmazásokhoz terveztek. Ami eredetileg az autógyártásra vagy a nehéziparra lett volna tervezve, az adatközpontokat évekig tartó hálózatbővítés nélkül is elláthatta volna.
2024-ben az új logisztikai projektek 38 százaléka már barnamezős területeken épült – hat százalékponttal több, mint az előző évben. A Prologis egy 57 000 négyzetméteres logisztikai létesítményt fejlesztett ki egy bottropi barnamezős területen. A Mercedes-Benz a legnagyobb, 130 000 négyzetméteres logisztikai központját építi egy korábbi forgácslapgyár helyén. Ezek a példák azt mutatják, hogy a barnamezős területek revitalizációja technikailag és gazdaságilag is megvalósítható. A Logivest elemzése szerint 2024-től körülbelül 5,5 millió négyzetméter barnamezős terület lesz elérhető új építési projektek számára.
Az ilyen helyszínek döntő előnyöket kínálnak az adatközpontok számára. Az elektromos hálózati csatlakozások gyakran már több megawatt kapacitásra vannak tervezve. A hűtőrendszerekhez szükséges vízellátás rendelkezésre áll. Léteznek bekötőutak és közlekedési kapcsolatok. Az engedélyezési folyamatok felgyorsulhatnak, mivel nincs szükség új kereskedelmi földterület kijelölésére. Bár a szennyezett területek kármentesítési költségei jelentősek, a beruházás megtérülhet az alternatíva – a zöldmezős területeken a hálózati csatlakozások évekig tartó várakozása – figyelembevételével. A szövetségi kormánynak ösztönzőket kellene létrehoznia a barnamezős fejlesztésekhez, és fedeznie kellene a kármentesítési költségek egy részét, amikor a földet jövőbiztos infrastruktúrára, például adatközpontokra használják.
A kudarc politikai dimenziója
A német adatközpontokat sújtó energiaválság a stratégiai tervezés alapvető kudarcára utal. A digitális infrastruktúra növekvő energiaigénye évek óta előre látható volt. Már 2020-ban is a németországi adatközpontok körülbelül 16 milliárd kilowattóra villamos energiát fogyasztottak, és ez a szám várhatóan 2025-re 22 milliárd kilowattórára emelkedik. Ezek a fejlemények nem voltak váratlanok. Mindazonáltal nem történt összehangolt hálózatbővítés, sem proaktív csatlakozási kapacitás biztosítása a mesterséges intelligencia szempontjából releváns régiókban. Az eredmény: A befektetők több milliárd euróval készen állnak, de a távvezetékek hiánya akadályozza őket.
A Szövetségi Hálózati Ügynökség a közelmúltban jelentősen felfelé módosította az adatközpontok jövőbeli energiafogyasztására vonatkozó becsléseit. A villamosenergia-fogyasztás előrejelzése szerint 2037-re eléri a 78 és 116 terawattóra közötti értéket, ami Németország teljes villamosenergia-fogyasztásának akár tíz százalékát is kitenné. Ezek a számok jól mutatják a probléma mértékét. Németországnak a következő tizenkét évben több mint háromszorosára kell növelnie az adatközpontok villamosenergia-ellátását, miközben egyidejűleg fel kell gyorsítania az energetikai átállást, le kell állítania a fosszilis tüzelőanyaggal működő erőműveket, és több millió elektromos járművet és hőszivattyút kell csatlakoztatnia a hálózathoz. A hálózatbővítés jelentős felgyorsítása és az áramtermelő kapacitás jelentős növelése nélkül ez a látszólag lehetetlen feladat nem valósítható meg.
A politikai vita eközben továbbra is rituálékba burkolózik. Minden új szélerőműpark alapkőletételi ünnepségét, minden rekordot döntő fotovoltaikus telepítést megünnepelnek. De a kulcsfontosságú kérdést figyelmen kívül hagyják: hogyan jut el az áram oda, ahol szükség van rá? A németországi hálózattervezés a 20. századi ipari gazdaságra kidolgozott kritériumokon alapul. A térben koncentrált nagy teljesítményű fogyasztók, például az adatközpontok robbanásszerű növekedését nem vették figyelembe ezekben a tervezési modellekben. A regionális hálózatüzemeltetők túlterheltek, amikor hirtelen több száz megawattnyi csatlakoztatott terhelésre vonatkozó kérelmek kerülnek az asztalukra. Az engedélyezési folyamatok évekig tartanak, az elektromos vezetékek kiépítése pedig még tovább tart. Mire egy adatközpontot csatlakoztatnak a hálózathoz, az ott telepített technológiák gyakran már elavultak.
Verseny az AI infrastruktúráért
Míg Németország habozik, a világ többi része hatalmas összegeket fektet be a mesterséges intelligencia infrastruktúrájába. Az Egyesült Államok bejelentette a Stargate-et, egy több milliárd dolláros programot az adatközpontok bővítésére. Kína szisztematikusan erősíti pozícióját, mint mesterséges intelligencia szuperhatalom. Még a kisebb gazdaságok, mint az Egyesült Arab Emírségek és Szaúd-Arábia is agresszíven pozicionálják magukat adatközpont-helyszínként. Szaúd-Arábia nemcsak az alacsony villamosenergia-árakból profitál, hanem egy olyan szabályozási környezetből is, amely 2024 óta elősegíti az adatközponti szolgáltatásokat és elősegíti a partnerségeket más szolgáltatókkal.
Az Oracle, amely eredetileg kétmilliárd dolláros befektetést tervezett Frankfurtban, most a Bloom Energy üzemanyagcelláira támaszkodik mesterséges intelligenciával működő adatközpontjainak hálózaton kívüli működtetéséhez. Ezek az üzemanyagcellák mindössze 90 nap alatt telepíthetők – ez töredéke annak az időnek, amely Németországban a hálózati csatlakozási engedély megszerzéséhez szükséges. Ez a fejlemény egy alapvető változást illusztrál: a hiperskálázók megkerülik a meglévő hálózati infrastruktúrát saját energiatermelő létesítményeik kiépítésével. A Microsoft kis, moduláris reaktorokkal kísérletezik az adatközpontok közvetlen áramellátására. Az Amazon naperőművekbe fektet be, amelyek kizárólag a felhőinfrastruktúráját táplálják.
Németország lemaradt ebben a fejlesztésben. A decentralizált energiatermelés szabályozási akadályai magasak, az engedélyezési folyamatok pedig hosszadalmasak. Ugyanakkor hiányzik a politikai akarat az adatközpontok kritikus infrastruktúrának minősítésére és ennek megfelelő rangsorolására. Míg a 2023-as energiahatékonysági törvény kötelezi az adatközpontokat, hogy 2027-től kezdődően csak megújuló forrásokból származó villamos energiát használjanak, és a hulladékhőt a távfűtési hálózatokba táplálják, ezek a szabályozások kevéssé segítenek, ha az alapvető villamosenergia-ellátás nem garantált. Abszurd fenntarthatósági szabványokat meghatározni, miközben több milliárd eurós beruházások hiúsulnak meg a hálózati csatlakozás hiánya miatt.
Alkalmas:
A három kulcsfontosságú kérdés
A helyzet három alapvető kérdésre vezethető vissza, amelyek meghatározzák Németország digitális jövőjét. Először is: Vajon a barnamezős területek lehetnek-e Németország mesterséges intelligencia által vezérelt megmentői, vagy egyszerűen túl lassúak vagyunk? Az 5,5 millió négyzetméternyi barnamezős terület elméleti rendelkezésre állása egy dolog. A gyakorlati megvalósítás pedig egy másik. Ezen projektek mindegyike átfogó környezeti hatásvizsgálatot, kármentesítési terveket és engedélyezési eljárásokat igényel. Még ha minden érintett fél a legmagasabb prioritással is dolgozik, több év telik el az első kapcsolatfelvételtől egy adatközpont üzembe helyezéséig. Ez idő alatt más országok versenytársai tíz új létesítményt építenek. A kérdés nem az, hogy Németország elméletileg rendelkezik-e a kapacitással, hanem az, hogy képes-e a tényleges megvalósításhoz szükséges adminisztratív és tervezési sebességgel rendelkezni.
Másodszor: Elegendő-e a hatékonyságra való radikális összpontosítás az energiahátrány kompenzálására? Az energiahatékony mesterséges intelligenciával kapcsolatos bemutatott kutatási eredmények lenyűgözőek. 89 százalékos energiamegtakarítás alacsony pontosságú algoritmusok segítségével, 100-szor hatékonyabb neuromorf chipek, 100-szor gyorsabb betanítás valószínűségi módszerekkel – ezek az innovációk valóban paradigmaváltást jelenthetnek. Azonban hosszú út áll még előttünk a laboratóriumi és a tömegtermelés között. A VCSEL lézerchipek prototípusként léteznek; ipari méretezésük évekig tart. A SpiNNaker2-höz hasonló neuromorf processzorok lenyűgözően demonstrálják képességeiket, de még messze vannak attól, hogy készen álljanak a kereskedelmi MI-alkalmazásokra. Még ha Németország is a világ vezetőjévé válna az energiahatékony MI-technológia terén, öt-tíz évbe telhet, mire ezek a technológiák piacképesek és releváns mennyiségben elérhetőek lesznek.
Harmadszor: Vagy öt év múlva egyszerűen csak nézzük, ahogy mások uralják a piacot? Ez a kérdés a legmélyebbre fáj. Mert a jelenlegi fejlemények legvalószínűbb vetülete pontosan ez a forgatókönyv. Miközben Németország küzd az engedélyezési folyamatokkal, vitatkozik a fenntarthatósági szabványokról, és a hálózatbővítésre vár, a globális hatalmi dinamika alapvetően változik. A jövő fő nyelvi modelljeit amerikai, kínai vagy közel-keleti adatközpontokban fogják képezni. Az üzleti életet és a társadalmat átható mesterséges intelligenciaalkalmazásokat olyan vállalatok fogják fejleszteni, amelyek korlátlan számítási kapacitáshoz férnek hozzá. A német vállalatok a technológiák fogyasztói szerepébe fognak korlátozódni, ahelyett, hogy maguk alakítanák azokat. A politikai beszédekben hivatkozott technológiai szuverenitás illúziónak bizonyul.
A vékony határvonal az ambíció és a valóság között
Németország válaszút előtt áll. Az egyik út afelé vezet, hogy Európa energiahatékony mesterséges intelligencia kiválósági központjává váljon. Egy olyan ország, amely a szükségszerűséget erénnyé alakítja, és globális vezető pozíciót szerez a fenntartható mesterséges intelligencia technológiák terén. Ez a vízió nem irreális. A tudományos alapok léteznek, a kutatóintézetek lenyűgöző eredményeket érnek el, és rendelkezésre áll az ipari szakértelem a gépészet és a félvezető technológia területén. Célzott finanszírozással, a barnamezős projektek gyorsított jóváhagyási folyamataival, a hálózati infrastruktúra hatalmas bővítésével és egyértelmű stratégiai prioritások meghatározásával ez az út követhető.
A másik irány jelentéktelenséghez vezet. Egy olyan ország, amelyik végignézi, ahogy a befektetések elvándorolnak, ahogy a legjobb elméi távoznak, ahogy a digitális értékteremtés máshol történik. Egy olyan ország, amelyik 2035-re rájön, hogy teljes MI-infrastruktúrája külföldi kezekben van, hogy minden kritikus alkalmazás az Egyesült Államokban vagy Kínában található szerverekhez fér hozzá, hogy saját gazdasága ugyanúgy függ a külföldi felhőszolgáltatóktól, mint korábban az orosz gáztól. Ez a forgatókönyv nem disztópikus, hanem a jelenlegi fejlemények logikus következménye, ha nem tesznek radikális ellenintézkedéseket.
A döntés a következő 24-36 hónapban születik meg. Ezt követően kijelölik az irányt. A mesterséges intelligencia fejlesztése exponenciális görbéket követ, amelyek nem hagynak utolérni. Ha egyszer lemaradsz, nem tudsz utolérni. A hálózati hatások a mesterséges intelligencia iparágban túl erősek, az elsőként lépők előnyei túl hangsúlyosak. Németországnak vagy sikerül most létrehoznia a szükséges infrastruktúrát, miközben egyidejűleg a hatékonysági forradalmat is hajtja, vagy elfogadja a technológiai perifériára való leereszkedést. Ebben a versenyben nincsenek középutak. A történelem könyörtelenül megítél majd egy olyan döntéshozói generációt, amely alábecsülte az elektromos vezetékek fontosságát a digitális szuverenitás szempontjából. A kérdés már nem az, hogy Németországnak tennie kell-e valamit. A kérdés az, hogy még mindig van-e ereje, akarata és sebessége ahhoz, hogy megtegye a szükséges lépéseket, mielőtt véglegesen túl késő lenne.
A digitális átalakulás új dimenziója a „menedzselt MI” (mesterséges intelligencia) segítségével - Platform és B2B megoldás | Xpert Consulting
A digitális átalakulás új dimenziója a „menedzselt MI” (mesterséges intelligencia) segítségével – Platform és B2B megoldás | Xpert Consulting - Kép: Xpert.Digital
Itt megtudhatja, hogyan valósíthat meg vállalata testreszabott mesterséges intelligencia megoldásokat gyorsan, biztonságosan és magas belépési korlátok nélkül.
Egy menedzselt MI platform egy átfogó, gondtalan csomag a mesterséges intelligencia területén. Ahelyett, hogy komplex technológiával, drága infrastruktúrával és hosszadalmas fejlesztési folyamatokkal kellene bajlódnia, egy specializált partnertől kap egy az Ön igényeire szabott, kulcsrakész megoldást – gyakran néhány napon belül.
A legfontosabb előnyök áttekintése:
⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a gyakorlati alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal értéket teremtenek.
🔒 Maximális adatbiztonság: Érzékeny adatai Önnél maradnak. Garantáljuk a biztonságos és megfelelő feldolgozást anélkül, hogy megosztanánk az adatokat harmadik felekkel.
💸 Nincs pénzügyi kockázat: Csak az eredményekért fizet. A hardverbe, szoftverbe vagy személyzetbe történő magas előzetes beruházások teljesen elmaradnak.
🎯 Koncentráljon a fő üzleti tevékenységére: Koncentráljon arra, amiben a legjobb. Mi kezeljük AI-megoldásának teljes technikai megvalósítását, üzemeltetését és karbantartását.
📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Biztosítjuk a folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.
Bővebben itt:
Az Ön globális marketing- és üzletfejlesztési partnere
☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német
☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!
Konrad Wolfenstein
Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.
Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nagyon várom a közös projektünket.
