2030-ra annyi áramot fogyasztanak majd a világ adatközpontjai, mint Magyarország húsz éven át
Percenként több ezer szerver azon dolgozik valahol a világban, hogy egy-egy chatbot-kérdésre választ adjon, és számuk évről évre nő.
A mögöttük álló energiarendszer viszont még mindig egy több mint száz éves elvet követ. A mesterséges intelligencia korában a chipek fejlesztése helyett gyakran az energiaelosztás a szűk keresztmetszet: az, hogy miként jut el az áram a hálózati csatlakozástól a szerverállványig, transzformátorokon és átalakítókon keresztül.
Miért nem elég már a hagyományos áramelosztás?
A villamosenergia-rendszerek több mint száz éve túlnyomórészt váltakozó áramra (AC) épülnek: ez jut el a lakásokba, a gyárakba, és eddig többnyire az adatközpontokba is.
Az új generációs energetikai és digitális infrastruktúra viszont – az AI-adatközpontok, a napelemes rendszerek, az energiatárolók, a villámtöltők és bizonyos ipari elektronikai berendezések – eleve egyenáramot (DC) igényel. Amíg ezek az eszközök a hagyományos AC-hálózaton keresztül üzemelnek, az áramot át kell alakítani, ami veszteséggel és hőtermeléssel jár, illetve feleslegesen bonyolítja a rendszert.
Ez a probléma az AI-adatközpontok esetében vált igazán sürgetővé.
Elemzők szerint az AI-adatközpontok energiaigénye a következő években drámaian, akár többszörösére nőhet. A Nemzetközi Energiaügynökség (IEA) nyilvánosan elérhető elemzése szerint a globális adatközpontok éves áramfogyasztása a 2024-es, mintegy 415 terawattórás szintről 2030-ra körülbelül 945 terawattórára emelkedhet – ez majdnem duplázódás hat év alatt, és nagyságrendileg annyi, amennyit Magyarország húsz éven keresztül fogyasztana el.
Az energiaigény ilyen ütemű növekedését elsősorban a mesterséges intelligencia tréningjéhez és futtatásához használt, gyorsítókkal (GPU-kkal) felszerelt gépek tömeges elterjedése hajtja, jóval kevésbé a hagyományos szerverpark. Ezeknél a gépeknél az áramfelvétel hullámzó jellegű: egy-egy tréningciklus alatt a terhelés rövid időn belül a többszörösére ugorhat, majd visszaesik – ezt a klasszikus, tehetetlenebb transzformátorokra épülő rendszerek nehezen kezelik.
Egyenáram közvetlenül a hálózatból a szerverállványig
Erre a problémára ad választ a Siemens és a németországi Reinhausen (teljes nevén Maschinenfabrik Reinhausen, MR) közös fejlesztése: egy szilárdtest-transzformátor (solid-state transformer, SST), amely a középfeszültségű, akár 36 kilovoltos hálózati feszültséget közvetlenül, stabil 800 voltos egyenáramú kimenetté alakítja. A hagyományos, többlépcsős AC/DC-átalakítási architektúrákhoz képest ez azt jelenti, hogy kimarad néhány közbenső átalakítási lépés, ami kevesebb veszteséggel, kisebb helyigénnyel és egyszerűbb infrastruktúrával jár.
A rendszer moduláris felépítése miatt a kapacitás igény szerint bővíthető, és az architektúra alacsonyabb feszültségekre is alkalmazható. A gyártók szerint a rugalmasság jelenti a fő előnyt: a berendezés ezredmásodperceken belül reagál a terhelés hirtelen változásaira, ami pont illik az AI-tréning fentebb említett, hullámzó energiaigényéhez.
Stephan May, a Siemens Electrification and Automation divíziójának (a vállalat energiaelosztási és automatizálási üzletágának) vezérigazgatója szerint a technológia ezért „kritikus fontosságú ezekben a nagy, energiaigényes létesítményekben” – egyszerre célja az üzemszünetek elkerülése és a hosszú távú költségek csökkentése.
A Reinhausen a teljesítménytranszformátorok feszültségszabályozási technológiájának világelső gyártója, évtizedes tapasztalattal a hálózati stabilitás és az energiaminőség területén – az ő szaktudásuk a középfeszültségű teljesítményelektronikában adja az új rendszer technikai alapját.
A Siemens ehhez a hálózati integráció, az energiaátalakítás, a védelem- és vezérléstechnika, illetve a digitalizáció terén szerzett tapasztalatát teszi hozzá.
Wilfried Breuer, a Reinhausen ügyvezetője és a vezetés szóvivője szerint a mesterséges intelligencia korszaka alapvetően új megközelítést igényel az energiaellátásban, és a most fejlesztett technológia ezt a megbízhatóságot és hatékonyságot hivatott biztosítani.
Mikor válik ez érdekessé a mindennapokban?
A fejlesztés még bevezető szakaszban van – a Siemens és a Reinhausen bejelentése szerint a technológiát most iparosítják, azaz a tömeges gyártásra és telepítésre készülnek fel. Ami már most is látszik: az AI-modellek működtetése ma már legalább annyira energetikai-mérnöki, mint szoftverfejlesztési feladat.
Ahogy egyre több adatközpont épül és bővül világszerte, a hálózat és a szerverállvány közötti energiaelosztás fizikája dönti majd el, hogy melyik infrastruktúra bírja a következő évtized AI-terhelését – és melyik omlik össze egy különösen forgalmas tréningciklus közepén.