A mesterséges intelligencia adatközponti infrastruktúrájának rendszerszintű kihívásai és megoldási lehetőségei: System-Level Challenges and Potential Solutions for Artificial Intelligence Data Center Infrastructure
Year: 2026
Type: article
Abstract: The rapid scaling of artificial intelligence (AI) has made data centres a critical physical infrastructure of the digital economy. Based on the supplied professional materials and verified scientific, standards-based and industrial sources, this paper systematises the key challenges of AI data centres, including electricity supply and grid-development lead times, cooling of high-density GPU systems, water and carbon efficiency, communication and storage bottlenecks, and the different capacity profiles of train-ing and inference. It proposes an energy-to-solution approach that complements facility metrics such as PUE, WUE and CUE with service-level outcomes. International and Hungarian examples illustrate liquid cooling, waste-heat recovery, flexible energy portfolios and hybrid HPC-cloud infrastructures. The paper concludes that sustainable and sovereign AI capacity requires an integrated energy, net-work, data and computing masterplan. KivonatA mesterséges intelligencia (AI) gyors skálázódása az adatközpontokat a digitális gazdaság kritikus fi-zikai infrastruktúrájává tette. A tanulmány a feltöltött szakmai anyagokra és ellenőrzött tudományos, szabványügyi, illetve ipari forrásokra támaszkodva rendszerezi az AI-adatközpontok legfontosabb ki-hívásait. Vizsgálja a villamosenergia-ellátás és a hálózatfejlesztés eltérő időhorizontját, a nagy telje-sítménysűrűségű GPU-rendszerek hűtését, a víz- és karbonhatékonyságot, a hálózati kommunikáció és adattárolás szűk keresztmetszeteit, valamint az AI-oktatás és következtetés eltérő kapacitásigényeit. A cikk a PUE, WUE és CUE létesítményi mutatókat kiegészítő, szolgáltatási eredményhez kötött „energy-to-solution” szemléletet javasol. Nemzetközi és hazai példákon keresztül bemutatja a folyadékhűtés, a hulladékhő-hasznosítás, a rugalmas energiaportfólió és a hibrid HPC–felhő infrastruktúra lehetősége-it. Következtetések szerint a fenntartható és szuverén AI-kapacitás integrált energia-, hálózati, adat- és számítási mestertervet igényel.
Author: GÁL Zoltán
Language: English
Subfield: Information Systems
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W7222772005
FWCI:
Cites:
Cited by:
Related to: