Az AI-Kamikaze: Hogyan szorította ki a tech-lufi a klímaválságot?

Napjainkban az „AI” (mesterséges intelligencia) címkét szinte mindenre rásütik, de a valódi mesterséges intelligencia valójában különböző szintekre tagolódik.

A folyamat a szűk körű mesterséges intelligenciával (Narrow AI) kezdődik, amely úgy működik, mint egy zseniális, specializálódott szakértő. Képes legyőzni a világ legjobb játékosait, vagy az orvosoknál is pontosabban felismerni a rákot, ám a saját szűk területén kívül teljesen tehetetlen. Ha akár egyetlen centiméterrel is megváltoztatjuk a környezetét, azonnal összeomlik, mert valójában nem „gondolkodik” – csupán egyetlen, konkrét matematikai rejtvényt old meg.

Ez vezet el minket a jelenlegi valóságunkhoz: a nagy nyelvi modellekhez (LLM-ekhez). Ma ezt a jóval alkalmazkodóképesebb technológiát tekinti mindenki a valódi, fejlett mesterséges intelligencia első előszelének.

Egyszerűen megfogalmazva: képzeljük el a mai AI-t specializált eszközök gyűjteményeként. Van egy AI, amely számológépként funkcionál, egy másik fordítóként működik, egy harmadik pedig sakkozik. A saját, konkrét feladatukban elképesztőek, de semmi másra nem képesek. Egy sakkozó AI nem tud lefordítani egy könyvet, egy fordító AI pedig nem fog megoldani egy matematikai egyenletet.

Az AGI, vagyis az általános mesterséges intelligencia (Artificial General Intelligence) azonban teljesen más tészta. Ahelyett, hogy egyetlen célszerszám lenne, az AGI leginkább az emberi agyhoz hasonlítható.

Ha egy embernek egy olyan vadonatúj feladatot adunk, amilyennel még soha életében nem találkozott, nem omlik össze. Használja a józan eszét, felméri a helyzetet, rájön a szabályokra, és megtanulja, hogyan oldja meg.

Az AGI egy olyan számítógépes program, amely pontosan erre képes: képes gondolkodni, tanulni és alkalmazkodni, pontosan úgy, mint egy ember. Ugyanazt a digitális elmét használva képes önmagától megtanulni festeni, leprogramozni egy applikációt, megfőzni egy új receptet, vagy megoldani egy komplex üzleti problémát.

A valóság azonban az, hogy az AGI gyakorlati megvalósítása még rendkívül messze van. Hiszen még a jelenlegi mesterséges intelligencia használata mellett sincs elegendő elektromos áram és kiépített infrastruktúra, ami kiszolgálhatná ezt a technológiát.

A mesterséges intelligencia fejlődése 2023 és 2025 között robbanásszerű növekedésnek indult. 2025 novemberében az AI-szabályozás terén egy hatalmas fordulópont következett be, amelyet egy összehangolt, globális deregulációs hullám jelzett – ezt kifejezetten azért lépték meg, hogy felpörgessék a fejlesztéseket, és segítsék a tech-cégeket a gyorsabb innovációban. A kormányok ráébredtek, hogy a 2023-ban és 2024-ben megfogalmazott szigorú korlátozások csak lelassították a haladást, a vállalatok pedig elgáncsolták magukat a bürokrácia útvesztőiben.

Azonban az AI-ba áramló agresszív tőke ellenére a szabályozások eltörlése nem jelenti feltétlenül azt, hogy hamarabb elérjük az AGI-t. Ebben a sürgetett és túlhajtott állapotban a technológia több kárt okozhat, mint hasznot. Bár az AI egy nagyszerű eszköz, ez a masszív túlnyomás és az egekbe szökő energiaigénye súlyos környezetszennyezéshez vezet. Ráadásul a szigorú korlátozások hiánya komoly kockázatokat hordoz magában, hiszen így sokkal könnyebbé válik az AI veszélyes tevékenységekre való felhasználása.

Csakhogy a kutatási adatok szerint 2025-ben elértük a görbe csúcsát, ahol a fejlődés teljesen megtorpant. Ez az, amit az „utolsó mérföld tragédiájának” neveznek – az a realitás, hogy eljutni a nulláról a 90%-ig egyszerű, mert szinte az egész emberiség adatállománya azonnal rendelkezésre áll az elerteljesítéséhez. Ám az utolsó 1% elérése nem tízszer nehezebb és költségesebb, hanem ezerszer nehezebb, mint az összes többi fázis együttvéve. És ez nemcsak a mesterséges intelligenciára igaz, hanem az életben abszolút mindenre.

Ebben a szakaszban hihetetlenül nehéz és kockázatos beismerni, hogy az AI-részvények és -befektetések súlyosan túlárazottak. Úgy tűnik, egyenesen a kilencvenes évek végére emlékeztető, dot-com-stílusú lufi felé rohanunk. A súlyosan túlértékelt részvények és a piaci korrekció teljes hiánya ellenére a befektetők továbbra is elsöprően optimisták.

E mögött a veszélyes eufória mögött a tőke masszív, körkörös áramlása áll. A világ legnagyobb tech-óriásai milliárdokat ölnek hatalmas adatcentrumok építésébe és csúcskategóriás mikrochipek vásárlásába, ami a végtelen pénzügyi növekedés átmeneti illúzióját kelti. Ha azonban közelebbről megnézzük az egyenlet másik oldalát, más kép tárul elénk: miközben az infrastruktúra-szolgáltatók rekordmagas profitról számolnak be, a szoftvereket ténylegesen fejlesztő cégek szó szerint égetik a készpénzt. A működési költségek és az energiaigények az egekbe szöknek, miközben ezek a generatív modellek eddig képtelenek voltak tiszta, fenntartható útitervet mutatni a valódi nyereségesség felé.

Mély szakadékot látunk a vállalati értékelések és a pénzügyi valóság között. Amikor felhasználók milliói írnak be parancsokat egy chatbotba, az ehhez szükséges számítási kapacitás naponta dollármilliókba kerül az anyavállalatoknak. Ha ezek az AI-cégek nem találnak módot a termékeik hatékony monetizálására (pénzzé tételére) még azelőtt, hogy a hatalmas készpénztartalékaik kiapadnának, a piacnak szembe kell néznie a valósággal. Pontosan úgy, mint az 1990-es évek internetrobbanása idején, maga a technológia végül meg fogja változtatni a világot, de az azt finanszírozó, túlhájpolt vállalkozások első hulláma valószínűleg pusztító összeomlással fog szembesülni.

A mesterséges intelligencia robbanása előtt a klímaváltozás volt a domináns globális hír. Ma úgy tűnik, ez teljesen elpárolgott a közbeszédből. Vegyünk figyelembe egy fontos tényt: az elektromosáram-termelés már az AI térnyerése előtt Dishes a második legnagyobb kibocsátója volt a globális üvegházhatású gázoknak. Ám miközben a hétköznapi állampolgárok azzal vannak elfoglalva, hogy nyomon kövessék a személyes karbonlábnyomukat és elektromos járművekre váltsanak – ami frusztráló paradoxon, hiszen ezek az autók még mindig fosszilis tüzelőanyaggal működő hálózatokra támaszkodnak –, a világ legnagyobb piaci szereplői csendben, nagyságrendekkel rontják a klímahelyzetet. Erről a vállalati környezeti károkozásról szinte szó sem esik a hírecskékben; egyszerűen eltűnt.

Eközben az AI-adatközpontok olyan rengeteg energiát igényelnek, ami jelenleg szinte kezelhetetlen. Az üvegházhatású gázok csökkentése helyett a jelenlegi AI-infrastruktúra-fejlesztés éppen az ellenkezőjével fenyeget. Kiváló példa erre egy hatalmas új projekt északnyugat-Utah-ban, ahol a megyei biztosok nemrégiben jóváhagyták egy megdöbbentő, 40 000 holdas hiperskálázható AI-adatközpont-kampusz fejlesztési megállapodását. A jóváhagyás a helyi lakosok heves ellenállása és több ezer hivatalos panasza ellenére is átment, akik attól tartanak, hogy a projekt tönkreteszi a helyi környezetet és megemeli az energiaköltségeket.

A Stratos Projekt névre keresztelt, 100 milliárd dolláros megaprojektet az O’Leary Digital vezeti, egy olyan infrastruktúra-vállalat, amelynek élén Kevin O’Leary kockázati tőkebefektető áll. Teljes kapacitáson ez a gigantikus, hiperskálázható kampusz példátlan módon 9 gigawatt energiát fog igényelni – ez a szám több mint kétszerese Utah állam teljes átlagos villamosenergia-fogyasztásának.

Miközben a projekt támogatói több ezer helyi munkahelyet ígérnek, a független elemzések szerint ennek a számnak csak a töredéke reális a több évtizedes kiépítési folyamat során. Eközben a környezetvédők és a tudósok kongatják a vészharangot a létesítmény elképesztő méretei miatt. A kritikusok arra figyelmeztetnek, hogy egy ekkora földgázfüggő szörnyeteg felépítése alapjaiban veszélyeztetheti az amúgy is törékeny Nagy-Sóstó ökoszisztémáját. Ráadásul a hűtőventilátorok által termelt hatalmas mennyiségű hulladékhő közvetlenül fenyegeti a helyi klímát: a nappali hőmérsékletet akár 5 fokkal, az éjszakait pedig döbbenetes módon 12–28 fokkal is megemelheti.

Valahogy az elmúlt három évben a világ teljesen kamikaze üzemmódba kapcsolt az AI-jal. A klímaváltozás – amelyet egykor egyöntetűen a legnagyobb és legsürgetőbb globális kockázatunkként ismertünk el – teljesen a háttérbe szorult; ma már alig találunk róla híreket vagy érdemi politikai intézkedéseket. Ahhoz, hogy megtörjük ezt a romboló ciklust, égető szükségünk van egy komoly piaci korrekcióra, a normalizációhoz való visszatérésre, és az eszeveszett AI-kiadások jelentős lelassítására. A mai piacok puszta sebessége és kérlelhetetlen optimizmusa az 1990-es évek végi dot-com lufi felelőtlen eufóriáját, valamint a 2008-as pénzügyi válsághoz vezető rendszerszintű vakfoltokat idézi. Ez a cikk kizárólag erre a technológiai és gazdasági őrületre összpontosít, figyelmen kívül hagyva a jelenleg is zajló globális háborúkat, amelyeket a korábbi bejegyzéseimben már részletesen elemeztem.