Az AI és az LLM modellek energiafogyasztási hatása Európában
Rövid összefoglaló hamarosan.
Farkas Miklós
Az AI és az LLM modellek energiafogyasztási hatása Európában
A mesterséges intelligencia, különösen a nagy nyelvi modellek például ChatGPT, Claude vagy Gemini robbanásszerű terjedése egyre jelentősebb hatást gyakorol az európai villamosenergia-rendszereire is. Ezen rendszerek működésének energiaigénye két fő területen jelentkezik: a modellek betanításánál és a napi használat során végzett számításoknál. Az utóbbi ma már sok esetben nagyobb összes energiafogyasztást jelent, mint maga a tanítás.
Az Európai Központi Bank elemzése szerint egy ChatGPT-lekérdezés hozzávetőleg tízszer annyi energiát használ fel, mint egy hagyományos Google-keresés.
Az AI-rendszerek gyors terjedése miatt az adatközpontok villamosenergia-igénye 2026-ra várhatóan mintegy 80%-kal lesz magasabb, mint 2022-ben volt. Az AI-hoz kapcsolódó adatközpontok önmagukban körülbelül 90 TWh többletfogyasztást generálhatnak, ami az Európai Unió jelenlegi villamosenergia-felhasználásának közel 4%-ával egyenértékű.
A Nemzetközi Energiaügynökség (IEA) 2025-ös jelentése szerint Európában az adatközpontok villamosenergia-fogyasztása 2030-ig több mint 45 TWh-val nőhet, ami körülbelül 70%-os emelkedést jelent a 2024-es szinthez képest. Európa továbbra is a világ egyik legnagyobb adatközponti régiója marad az Egyesült Államok és Kína mellett.
A McKinsey becslése szerint az európai adatközpontok teljes teljesítményigénye a jelenlegi mintegy 10 GW-ról 2030-ra akár 35 GW-ra is emelkedhet. Ez jelentős hálózatfejlesztési és termelőkapacitás-bővítési beruházásokat igényel, különösen olyan országokban, ahol az AI-fejlesztések és a felhőszolgáltatások gyorsan növekednek.
Globális szinten az IEA arra számít, hogy az adatközpontok villamosenergia-fogyasztása 2030-ra elérheti a 945 TWh-t, ami nagyjából Japán teljes jelenlegi éves villamosenergia-felhasználásának felel meg. Ennek a növekedésnek az AI lesz a legfontosabb hajtóereje.
Az energiaigény növekedése mellett egyre nagyobb figyelmet kap az AI vízlábnyoma és szén-dioxid-kibocsátása is. A modern adatközpontok jelentős hűtési igénye miatt a vízfogyasztás több európai régióban is kihívást jelenthet, miközben az új AI-adatközpontok hálózati csatlakozása egyre nagyobb terhelést ró a villamosenergia-rendszerekre.
Összességében az AI az energetikai szektor számára kettős kihívást jelent: egyrészt jelentősen növeli a villamosenergia-igényt, másrészt ugyanakkor hozzájárulhat a hálózatok, erőművek és fogyasztói rendszerek intelligensebb működtetéséhez. Az európai energiapolitika egyik kulcskérdése lesz, hogy az AI által generált többletfogyasztást milyen mértékben sikerül megújuló energiaforrásokkal és hálózatfejlesztésekkel kiszolgálni.
Fontos számok röviden
Mutató | Érték |
|---|---|
ChatGPT lekérdezés energiaigénye | kb. 10× egy Google-kereséshez képest |
AI-adatközpontok többletfogyasztása 2026-ig | +90 TWh |
EU villamosenergia-fogyasztásának megfelelő arány | ~4% |
Európai adatközponti fogyasztás növekedése 2030-ig | +45 TWh (+70%) |
Európai adatközponti teljesítményigény 2030-ban | ~35 GW |
Globális adatközponti fogyasztás 2030-ban | ~945 TWh |
Ezek az adatok jól mutatják, hogy az AI már nem csupán informatikai, hanem egyre inkább energetikai kérdéssé is válik Európában.
Heti energiapiaci briefing a legfontosabb fejleményekkel.
Adat, hírek, elemzés és gyakorlati döntési pontok egy emailben.