A The Guardian oknyomozó anyaga szerint jelentős eltérés van a Microsoft által közzétett AI-infrastruktúrára vonatkozó állítások és a vállalat ténylegesen működő chipkapacitása között. A lap által megismert belső dokumentumok azt mutatják, hogy a Microsoft adatközpontjaiban körülbelül 2,2 millió AI-chip van telepítve, ami kevesebb mint a szakértők által – a cég nyilvános közlései alapján – becsült mennyiség fele.
Befektetések és nyilvános kijelentések
A Microsoft 2022 óta mintegy 280 milliárd dollárt fordított AI-infrastruktúrára; ebből csak a legutóbbi negyedévben több mint 41 milliárd dollár költést jelzett. A társaság éves és negyedéves beszámolói azt a benyomást keltik, hogy az elmúlt két év során összesen 5 gigawatt (GW) adatközponti kapacitást épített ki. Egy 2024-es befektetői prezentációban a cég 5 GW meglévő kapacitásról számolt be, és jelezte, hogy az új beruházásokkal ez összességében akár 10 GW-ot is elérhet.
A 10 GW-os számítási kapacitáshoz a leírás szerint nagyjából 6,4 millió GPU-ra lenne szükség, azaz a modellek betanítását és futtatását végző grafikus processzorokra. A belső dokumentumokban szereplő 2,2 millió chip azonban jóval alatta marad ennek a becslésnek.
Külső auditok és szakértői vélemények
Shaolei Ren, a Kaliforniai Egyetem professzora szerint a Microsoft harmadik fél által auditált fenntarthatósági jelentései más képet mutatnak: ezek alapján a tényleges AI-kapacitás 2024-ben körülbelül 1,2 GW lehetett. Ren hangsúlyozta, hogy bár a papíron bejelentett kapacitás rövid időn belül elérhetőnek tűnhet, a fizikai üzembe helyezés és a tényleges számítási teljesítmény biztosítása jóval összetettebb folyamat.
A Microsofton belüli források szerint az AI-chipek száma az elmúlt egy évben alig növekedett.
Fairwater-adatközpontok: terv és valóság
A cikk a Microsoft egyik legnagyobb amerikai AI-projektjét, a wisconsini és georgiai Fairwater adatközpont-párost is megvizsgálja. Satya Nadella vezérigazgató 2025 áprilisában bejelentette, hogy a wisconsini telephely élesben elindult, ugyanakkor műholdfelvételek és későbbi helyi kommunikációk szerint csak az épületek egy része működik, és a Microsoft májusban elismerte egy helyi lapnak, hogy a létesítmény még nem állt teljesen üzembe.
A beruházást eredetileg több gigawattos kapacitásra tervezték, több milliárd dolláros költségvetéssel; a cikk szerint ebből három év alatt mintegy 300 megawatt (MW) valósult meg.
Hardverkötöttségek és beszállítói kapacitás
Elemzők szerint az eltérés részben magyarázható az OpenAI kiemelt hardverigényével, amely jelentős számítási kapacitást köt le közvetlenül a kutatólabor számára. Emellett a Microsoft kevesebb Nvidia Blackwell chipet kapott, mint amire korábbi beszerzési szokások alapján számítani lehetett. Jensen Huang, az Nvidia vezérigazgatója 2025 márciusában közölte, hogy a négy legnagyobb ügyfél – feltehetően az Amazon, az Oracle, a Microsoft és a Google – összesen 3,6 millió Blackwell chipet rendelt. Korábban a Microsoft volt az Nvidia egyik legnagyobb vásárlója, ami arra utalt, hogy közel egymillió Blackwell telepítése lehetett volna várható; a jelentés szerint a tényleges szám ennek a felét sem éri el.
Satya Nadella maga is utalt az infrastruktúra-korlátokra egy podcastban: szerinte a fő akadály nem a chipek gyártási kapacitása, hanem az, hogy nincs elegendő kész adatközponti infrastruktúra, ahová ezeket az eszközöket telepíteni lehetne. Hiába áll rendelkezésre nagy mennyiségű chip a raktárakban, ha a fizikai feltételek hiánya miatt nem lehet őket hálózatba kötni és élesben üzemeltetni.
Átláthatóság hiánya és piaci következmények
A Microsoft a The Guardian megkeresésére közölte, hogy a lap számításai pontatlan adatokon alapulnak, de nem részletezte, mely információkat tartja tévesnek. A pontos piaci helyzet értékelését nehezíti, hogy sem az Nvidia nem tesz közzé ügyfélszállításokra vonatkozó részletes adatokat, sem a nagy felhőszolgáltatók nem publikálják tényleges készleteiket. Ennek következtében a befektetők számára egyre nehezebb megkülönböztetni a bejelentett, a szerződött és a ténylegesen üzembe helyezett számítási kapacitást.
A cikk előkészítésében AI-asszisztens vett részt; a végső tartalmat a lap újságírója szerkesztette és ellenőrizte.
