Amikor pár éve az AI megjelent, sokan érezték úgy, hogy „elveszik a munkát”. Erről, sokat beszéltünk a képzéseimen is. Aztán kiderült, hogy nem elvette, hanem átalakította. Kevesebb manuális feladat, több kreatív dolog. Kevesebb tűzoltás, több tervezés. Már akkor is azt jósolták, hogy hamarosan az AI írja a programokat és alkalmazásokat.
Azóta is ugyanez történik újra, csak gyorsabban.
Az utóbbi hónapokban egyre gyakrabban látom azt, hogy fejlesztők nem azért írnak kevesebb kódot, mert lusták lennének, hanem mert nincs már értelme mindent kézzel megírni. Az AI nem „segít”, hanem konkrét munkarészeket vesz át. És ez most először nem elméleti vita, hanem napi gyakorlat.
Egy friss írásban a Anthropic vezérigazgatója, Dario Amodei egészen konkrét állítást fogalmazott meg: szerinte 6–12 hónapon belül az AI képes lesz elvégezni a szoftverfejlesztők munkájának nagy részét, akár egészét is.
Ez a mondat önmagában félrevezető lenne. A részletek viszont sokkal érdekesebbek.
Amodei szerint az Anthropicnál már most dolgoznak olyan mérnökök, akik egyáltalán nem írnak kódot. Az AI generálja, ők pedig szerkesztik, ellenőrzik és döntéseket hoznak. Ez nem kísérlet, hanem működő munkamodell.
Az állítások szerint ehhez a Claude Opus 4.5 modellt használják, és az Anthropic egyik új terméke, a Cowork, szinte teljes egészében AI által generált kóddal készült el, nagyjából másfél hét alatt. A projekt mögött álló Boris Cherny pedig azt nyilatkozta, hogy az elmúlt hónapban a Cowork-höz való hozzájárulásainak 100%-át AI írta, ő pedig szerkesztett és irányított.
Ez fontos pont: nem arról van szó, hogy „a gép mindent megold”, hanem arról, hogy a fejlesztői munka súlypontja eltolódik.
És itt jön az a kérdés, amit szerintem érdemes feltenni. Nem az a kérdés, hogy eltűnnek-e a fejlesztők. Hanem az, hogy mivé válik a fejlesztői munka, hol lesz az emberi hozzáadott érték, és mit jelent ez cloud, DevOps, architect és platform oldalról.
Amit ma az AI nagyon hatékonyan csinál, az a repetitív, szabályalapú munka. API-k váza, CRUD logika, config fájlok, pipeline-ok első verziói, Terraform sablonok. Ezek eddig is sok időt vittek el, és kevés valódi üzleti döntést igényeltek. Ha ezt átveszi egy eszköz, az nem veszteség, hanem felszabaduló kapacitás.
Viszont vannak határok, és ezt az eredeti cikk is hangsúlyozza.
Több, egymástól független szakember is kritikát fogalmazott meg. David Heinemeier Hansson, a Ruby on Rails megalkotója szerint az AI-alapú kódolási eszközök még nem érik el egy junior fejlesztő megbízhatóságát, különösen akkor, amikor valódi üzleti rendszerekről, nem pedig demókról van szó.
Hasonlóan óvatosan fogalmazott Matt Garman, az Amazon Web Services vezetője is. Szerinte a junior fejlesztők kiszorítása rövid távon hatékonynak tűnhet, de hosszú távon veszélyes, mert ők jelentik a jövő szakmai utánpótlását. Ha nincs tanulási út, nem lesz tapasztalt szakember sem.
Sok fejlesztő gyakorlati tapasztalata is ezt erősíti meg. Az AI gyakran jól működik izolált példákon, de valós rendszereknél rendszeresen hibázik – én is sokszor tapasztalok hasonlókat – , főleg igen speciális esetekben és biztonsági kérdéseknél. Ezeknél a hibáknál pedig nem hivatkozhatunk arra, hogy „ezt az AI írta”.
Cloud és DevOps szemmel nézve számomra egyértelmű a kép. Kevesebb lesz a kézzel írt kód, de nagyobb lesz a felelősség. Több architekturális döntés, több költség- és security kompromisszum, több platform-szintű gondolkodás. Nem az tűnik el, aki ért a rendszerekhez, hanem az a szerep, amely csak végrehajt.
Az eredeti cikk konklúziója szerint a szoftverfejlesztői szakma nem szűnik meg, de példátlan tempóban alakul át. A mérnökök egyre inkább olyan szerepbe kerülnek, amit talán legjobban úgy lehet leírni, hogy AI-t irányító és felügyelő szakemberek lesznek. Kevesebb aktív gépelés, több döntés, több kontroll.
Ha ebből egy dolgot érdemes hazavinni, az szerintem ez:
Nem az a kérdés, hogy az AI tud-e kódot írni. Hanem az, hogy te tudod-e, mit miért íratsz meg vele.
Ha ezek a kérdések benned is felmerülnek, érdemes róla beszélni. Írj nyugodtan, szívesen megosztom a saját tapasztalataimat.
Itt az év elején kiváló alkalom kínálkozik arra, hogy megválaszoljam az egyik leggyakrabban felmerülő kérdést a cloud világában, amit rendszeresen feltesznek nekem a diákjaim és a mentoráltjaim is:
Azure, AWS vagy GCP?
Ez a kérdés szinte mindenkinél előjön. Kezdőknél, karrierváltóknál, de még olyanoknál is, akik már dolgoztak valamelyik platformmal. Megnézel pár videót, elolvasol néhány cikket, és könnyen azt érzed, hogy most azonnal döntened kell. Mintha ez egy végleges választás lenne.
Én viszont mást tapasztaltam. Az elmúlt években többször változott, hogy melyik platform áll közelebb hozzám, és ez teljesen rendben van. A cikk végén el is árulom, 2026 elején én személy szerint melyiket kedvelem jobban – és miért.
Ez az írás nem egy részletes összehasonlítás, hanem egy iránymutatás és gondolatindító, amely segít csökkenteni a döntés körüli bizonytalanságot.
Ez azt jelenti, hogy hosszú távon egyik platform sem korlátoz technikailag. A különbség inkább ott jön elő, mennyire könnyű elindulni és átlátni, hogy mi történik a háttérben.
Azure – érthető nyelv, strukturált gondolkodás
A Microsoft Azure egyik legnagyobb előnye az őszinte, egyértelmű elnevezés.
Ez tanulás közben óriási segítség. Nem kell egy külön „cloud nyelvet” megtanulnod ahhoz, hogy megértsd az alapokat, hanem mindent úgy használhatsz, ahogy eddig hallottad, olvastad vagy tudtad.
A portál megjelenése sokszor konzervatív, de cserébe nagyon jól támogatja az átláthatóságot. Az erőforráscsoportok, címkék és szűrők segítenek rendet tartani, ami később költség és üzemeltetés szempontjából is kritikus.
Fontos különbség kezdőknek: az Azure felülete és dokumentációja magyar nyelven is elérhető. Ez nem kötelező, de az elején komoly mentális terhet vesz le a válladról. Azt azonban fontos szem előtt tartani, hogy a magyar nyelv gépi fordítású, tehát bizonyos esetekben nem a legkellemesebb olvasni azt. Ezen felül a portálon is észrevehető több esetben hogy egy-egy szolgáltatás több néven szerepel, attól függően, hová kattintunk. Ez zavaró lehet.
2026. elején az Azure iránti érdeklődés különösen erős az AI-integrációk miatt, főleg az OpenAI-hoz kapcsolódó szolgáltatások és az enterprise fókusz miatt.
AWS – cloud-native szemlélet, maximális rugalmasság
Az Amazon Web Services filozófiája más. Itt szolgáltatásokban gondolkodsz, nem projektekben.
A konzol letisztult, gyors, viszont nem mutat meg mindent egy helyen. Kezdőként ez zavaró lehet, később viszont sokkal hasznosabb lehet, mert nagy rendszereknél jobban átlátható, ahol egy-egy szolgáltatást szeretnénk csupán egyszerre kezelni.
Az integrációk erősek, az automatizálás természetesen konfigurálható, a cloud-native irány itt nagyon hangsúlyos. Ha valaki szeret mélyebben rendszerekben gondolkodni, az AWS kiváló terep.
A klasszikus nehézség a jogosultságkezelés. Az IAM nagyon erős, de kezdőként könnyű túlbonyolítani. Ha egyszer összeáll a kép, utána már nem probléma – de az elején hosszabb a tanulási folyamat. Ezt tovább nehezíti, hogy kifinomult jogosultságokat több módon is be lehet állítani, amelyeket nagyrészt JSON objektumokon keresztül érhetünk el. Semmi esetre sem hátrány ez, csupán egy lassabban elsajátítható tulajdonság.
Fontos különbség: AWS esetén nincs magyar nyelvű felület vagy dokumentáció, minden angolul érhető el.
GCP – mérnöki logika, adat és AI fókusz
A Google Cloud Platform sokszor kevesebb figyelmet kap, pedig technikailag nagyon erős.
A GCP egyik legnagyobb előnye a letisztult, mérnöki megközelítés. Sok szolgáltatás mögött ugyanaz a technológia van, amit a Google saját rendszereinél is használ. Ez különösen az adatfeldolgozás és AI területén érződik.
A felület általában egyszerűbb, kevésbé zsúfolt, mint a másik kettőnél. Elsőre is könnyű átlátni, mi történik, viszont kisebb az „enterprise cucc”, mint Azure vagy AWS esetén. Ez nem azt jelenti, hogy nem alkalmas nagyvállalati megoldások megvalósítására.
A GCP erős:
adatplatformokban
gépi tanulásban
Kubernetes-közeli megoldásokban
Ugyanakkor fontos látni: GCP-nél sincs magyar nyelvű felület vagy dokumentáció, minden angolul érhető el, és bizonyos enterprise minták kevésbé nyilvánvalóak, mint Azure-ban.
Mesterséges Intelligencia 2026-ban – mindhárom jó választás
Azure, AWS és GCP is komolyan veszi az AI-t. Más hangsúlyokkal, más eszközökkel, de mindhárom platform alkalmas valós üzleti megoldásokra.
Amit viszont mindig hangsúlyozok: az AI sem varázslat. Cloud alapokra épül, hálózatra, biztonságra, költségkeretekre. Ha ezek nincsenek rendben, az AI sem fog csodát tenni.
A felhő is csak akkor költséghatékony, ha okosan használjuk.
Hogyan válassz, ha most kezdesz bele?
Én ezt a gondolkodást javaslom:
ne technológiát válassz, hanem tanulási élményt: melyik esik kézre, melyik megértése egyszerűbb számodra
melyik motivál hosszabb távon: amelyik tetszik, azt válaszd
ne akarj mindent egyszerre megtanulni: a fokozatosság a kulcs
fogadd el, hogy a döntés nem végleges: a szolgáltatók is változnak és Te is. Ma még ezt kedveled, holnap a másikat. Ez rendben van.
Ha számodra a Microsoft-os háttér és az OpenAI a fontos, akkor merülj el az Azure világában. Cloud-native megoldások érdekelnek és a mély technikai megvalósítások, ez esetben az AWS lesz a Te utad. Ha pedig az adat, vagy a gépi tanulás, esetleg a Kubernetes-közeli világ foglalkoztat, akkor nézd meg a GCP-t.
Amit vállalati oldalon látok
A nagyvállalati valóság az, hogy a cégek többsége egyetlen hyperscaler-re fókuszál. Nem azért, mert ne ismernék a vendor lock-in kockázatát, hanem mert a gyorsaság, az egyszerűbb működés és a költségkezelés fontosabb számukra.
Sok esetben a vendor lock-in tudatos kompromisszum. Mire valódi problémává válna, a rendszer már annyira mélyen beágyazódott az adott felhő ökoszisztémájába, hogy a kiszállás csak jelentős költségek és komoly átalakítás árán lenne lehetséges. Ilyenkor inkább együtt élnek vele.
Reális alternatívaként gyakran hibrid megoldások jelennek meg, főleg hagyományos rendszerek, adatvédelmi vagy compliance okok miatt. Ez sokszor kezelhetőbb, mint több hyperscaler párhuzamos használata.
Én az ideális állapotot máshogy látom. Egy olyan több-felhős megközelítésben, ahol minden szolgáltatótól azt használom, amiben valóban erős, miközben tudatosan figyelek arra, hogy ne zárjam be magam visszafordíthatatlanul egyetlen platformba.
Számomra ez olyan, mintha egy különleges menüt állítanék össze a legjobb éttermek kínálatából. A végeredmény kiváló lehet, de több tervezést, nagyobb szakmai érettséget és folyamatos odafigyelést igényel. Nem a legegyszerűbb út, de hosszú távon a legkiegyensúlyozottabb.
A siker nem azon múlik, melyik platformot választod, hanem azon, hogy:
érted-e az alapelveket
költségtudatosan tervezel-e
biztonságban gondolkodsz-e már az elején
egyszerű és a megfelelő megoldásokkal indulsz-e
Számomra melyik?
2026 elején összességében az AWS áll közelebb hozzám. Nem azért, mert az Azure rossz lenne – sőt, AI területen jelenleg egyértelműen erős, különösen enterprise környezetben. Ezt kár lenne vitatni.
Amiért nálam most mégis az AWS a „nyerő”, az inkább rendszerszintű gondolkodás kérdése. Az AWS szolgáltatásai, integrációi és a cloud-native szemlélet sok esetben jobban illeszkednek ahhoz, ahogyan ma infrastruktúrát és platformokat tervezek. Nagyobb szabadságot ad, kevesebb röghöz kötött megoldással, ami számomra most előny.
Hangsúlyozom: Ez nem végleges álláspont. Volt már olyan időszak, amikor az Azure volt előrébb, és könnyen lehet, hogy lesz még ilyen. A cloud világában a technológia és az igények is gyorsan változnak – ezzel együtt a preferenciák is.
A lényeg nem az, hogy melyik platform jobb, hanem az, hogy tudd, miért választasz egyet egy adott helyzetben.
Zárásképpen
Az Azure, az AWS és a GCP valós piaci versenytársak. Más üzleti fókusz, más ökoszisztéma, más erősségek mentén fejlődnek. A gyakorlatban viszont a legtöbb mérnök és cég nem „platformhűség”, hanem konkrét problémák és költségek alapján dönt.
Továbbra sem az a legfontosabb kérdés, hogy melyiket választod elsőre, hanem az, hogy:
értsd a cloud alapelveket,
tudd, mikor melyik platform miért jó választás,
és képes legyél később váltani vagy több platformban gondolkodni.
A platformválasztás csak egy döntés. A valódi érték abból jön, ha tudatosan és magabiztosan használod.
Ha ebben szeretnél előrébb lépni, több módon is tudlak támogatni:
Az előző cikk végén ott hagytuk abba, hogy 2026-ban a cloud már nem cél, hanem eszköz. Egy gondolkodásmód, amire a legtöbb digitális rendszer épül. A következő lépés viszont már nem pusztán erről szól. Az igazi változás ott kezdődik, amikor az AI nem csak használja ezt az alapot, hanem formálni is kezdi a felhőt.
Ez a cikk erről a személetváltásról szól. Nem arról, hogy melyik modell jobb, és nem is technikai útmutató. Sokkal inkább arról, milyen szerepe lett és lesz az AI-nak a cloud működésében, és milyen következményei vannak ennek technológiai, gazdasági és döntési szinten.
Az AI szerepe a Cloud-ban megváltozott
Az AI ma már nem külön projektként jelenik meg a felhőben. Nem egy újabb doboz a sok közül, hanem platformszintű képesség. A cloud szolgáltatók nem egyszerűen futtatási környezetet adnak hozzá, hanem olyan rétegeket építenek köré, amelyek az AI-t beemelik a mindennapi működésbe. Mindehol ott a Co-Pilot jellegű működés, amely arra hivatott, hogy segítse a mindennapjainkat. Bár néha kifejezetten idegesítő.
Ez jól látszik abban, ahogyan a hyperscalerek pozicionálják az AI-t. Nem egyetlen „AI termékről” beszélnek, hanem olyan szolgáltatásokról, amelyek architektúra-tervezést, skálázást, költségoptimalizálást vagy incidensek értelmezését is támogatják. Fontos: Az AI nem helyettesít, hanem döntési teret alakít át.
Azure, AWS és GCP – „minden út Budára vezet”
A Microsoft Azure esetében az AI erősen az LLM-vonal köré szerveződik. Az Azure OpenAI Service és az erre épülő enterprise megoldások azt mutatják, hogy az AI szorosan integrálódik az üzleti folyamatokba. Nem önmagában érdekes, hanem azért, mert ott jelenik meg, ahol a felhasználók dolgoznak. Persze ez csak egy nagyon apró része annak az AI funkcionalitásnak és trendnek, amit ma ismerünk.
Az AWS más irányból érkezett. Régóta erős a machine learning területén, és ezt a tapasztalatot vitte tovább platformlogikába. A Bedrock a generatív AI-t teszi elérhetővé felügyelt módon, míg a SageMaker AI a klasszikus ML-életciklust fedi le. Az üzenet itt nem a modell, hanem az eszköztár és az irányíthatóság.
A Google Cloud Platform pedig azért érdekes, mert az AI nem új irány nála. A Google belső rendszerei évek óta AI-ra épülnek, és ez a szemlélet jelent meg a Vertex AI köré szervezett cloud kínálatban. Itt az adat és az AI szoros összekapcsolása kerül fókuszba.
A közös pont mindhárom esetben az, hogy az AI nem kiegészítő, hanem a platform működésének része lett.
Miért lett a cloud az AI természetes közege?
Sokan még mindig hardveroldalról közelítik meg az AI-t: milyen GPU kell hozzá, mennyi memória, elég-e egy erős otthoni gép. Ez a gondolkodás érthető, de egyre kevésbé írja le a valóságot.
A cloud egyik legnagyobb előnye az AI esetében nem pusztán a teljesítmény, hanem a skálázhatóság és az időbeliség. Olyan erőforrások érhetők el rövid időre is – több terabájt memória, több nagy teljesítményű GPU egy környezetben –, amelyek otthoni vagy kisebb on-prem környezetben nem reálisak.
A valódi szemléletváltás azonban ott történik, hogy az AI jellemzően felügyelt (managed) szolgáltatásként jelenik meg. Nem kell CPU-, RAM- vagy GPU-konfigurációval foglalkozni, nem kell drivereket, frameworköket karbantartani. Ezeket a problémákat a platform kezeli.
Személyes megjegyzésként idekívánkozik, hogy 2026-ban én is szert tettem egy aránylag erős helyi gépre, kifejezetten AI-val való kísérletezésre és fejlesztésre. Egy Ryzen 7 7800X3D, 64 GB RAM és egy RTX 3090 24GB körüli konfiguráció már alkalmas arra, hogy kis- és közepes modellekkel dolgozzak, tanuljak, prototípusokat építsek.
De ez a tapasztalat inkább megerősítette bennem: amit helyben lehet, az tanulás és kísérletezés.Amint skálázni, párhuzamosítani vagy üzemszerűen használni szeretnék, a cloud egyszerűen más ligában játszik.
És itt előtérbe kerül az árazás és az árazási modellek megértése a felhőben. Otthon az a kérdés, hogy elég-e a gép. A felhőben az, hogy mennyibe kerül, ha így használom. Ez az egyik oka annak, hogy az AI a cloud-ban nem hobbi-megoldásként, hanem üzemszerűen terjedt el.
Az AI hatása a hardverpiacra
Az AI és a cloud együtt nem csak szoftveres változást hozott. A hardverpiacon is érezhető a hatása. Az adatközponti AI igény nem csak GPU-kat szív fel, hanem memóriát is – különösen nagy sávszélességű és szerveroldali megoldásokat.
A piaci elemzések és üzleti hírek egyre gyakrabban kötik össze a memóriaárak alakulását az AI-adatközpontok növekvő igényével. A hangsúly eltolódott: a gyártók és beszállítók számára a hyperscalerek váltak a legfontosabb ügyfelekké.
A változás egyik leglátványosabb következménye az árakon látszik. Egyes GPU- és memóriaszegmensekben 2024–2025 során 1,5–3× közötti áremelkedés volt tapasztalható, különösen ott, ahol az adatközponti AI-igény közvetlenül megjelent. Ez nem egységes a teljes piacon, de jól mutatja az irányt: amikor a hyperscalerek és nagyvállalatok tömegesen vásárolnak, a fogyasztói és kisebb üzleti piac háttérbe szorul.
Ezt a folyamatot jól szemlélteti az NVIDIA bevételeit bemutató ábra. A sávok azt mutatják, hogyan vált a Data Center (DC) üzletág – vagyis a Cloud-os, AI-fókuszú infrastruktúra – a domináns bevételi forrássá, miközben a Gaming és az egyéb szegmensek aránya háttérbe szorult. A grafikon nem csak növekedést, hanem súlypont-eltolódást jelez: az AI ma már elsősorban adatközpontokban él.
Adatbiztonság és a félreértések
Az AI + Cloud kapcsán az egyik legtöbb bizonytalanságot az adatkezelés okozza. Sok félelem nem konkrét tapasztalatból, hanem feltételezésekből fakad. Gyakori gondolat, hogy a Cloud-os AI „biztos betanítja az adatokat”.
A valóság ennél árnyaltabb. A nagy cloud szolgáltatók dokumentációja különbséget tesz az alapértelmezett működés és az explicit engedélyezett tréning között. Enterprise környezetben az ügyféladatok jellemzően elkülönítve maradnak, és nem kerülnek más ügyfelekhez vagy alapmodell-tréningbe engedély nélkül.
Ugyanakkor fontos kimondani: a cloud nem varázslat. Az adatbiztonság nem automatikus. A shared responsibility modell itt is érvényes. A platform adja az alapokat, de a jogosultságkezelés, a hozzáférések és az adathasználat kontrollja továbbra is az ügyfél döntése.
A félelmek egy része abból fakad, hogy sokan a mai napig nem értik pontosan, hogyan működik egy AI. A modell, a tréning, az inference és az adatkezelés gyakran egyetlen „fekete dobozzá” mosódik össze a fejekben. Ha nem világos, mi történik egy kérdés elküldésekor, hol fut a feldolgozás, és mi marad meg belőle, akkor természetes reakció a bizalmatlanság. Ez a bizonytalanság nem rosszindulatból fakad, hanem információhiányból.
Ezért a zavar valószínűleg 2026-ban sem fog teljesen eltűnni. Nem azért, mert a szolgáltatók ne lennének egyre transzparensebbek, hanem mert az AI használata gyorsabban terjed, mint ahogy a szervezetek megtanulják helyesen értelmezni a működését.
Mit várhatunk 2026-ban az AI + Cloud területén?
Az AI és a Cloud együtt nem új trend, hanem új működési környezet. Kevesebb manuális döntés látszik, de több döntés történik a háttérben. Kevesebb technikai akadály, de nagyobb felelősség.
Azok járnak jól ebben a világban, akik nem csodát várnak az AI-tól, hanem értik, mire használják, és hajlandók felelősséget vállalni a döntéseikért.
2026-ban az AI nem egy kísérleti technológia lesz, hanem egy stratégiai alapvetés, amely a cloud működésének mindennapi részévé válik. A nagy technológiai szolgáltatók és elemzők szerint több irányban is érdemes felkészülni:
• Az AI szerepe tovább mélyül: A korábbi „AI mint eszköz” fázist teljesen felváltja az „AI mint partner” logika – az AI nem csak kérdésekre válaszol, hanem támogatja a döntéseket, együttműködik munkafolyamatokban és gyorsítja a kutatást. Ez nem csak technikai előny, hanem szervezeti és működési átalakulás is.
• Agentic AI és intelligens automatizálás erősödik: A vállalati környezetben 2026-ra szélesebb körben terjednek az olyan AI-agentek, amelyek nem csak input-output feladatokat végeznek, hanem autonómabban lépnek kölcsönhatásba rendszerekkel és döntési folyamatokkal.
• Adat és AI governance fókuszba kerül: A fogyasztók és szervezetek egyre nagyobb figyelmet fordítanak arra, hogyan használja az AI az adatokat, hogyan magyarázható és kontrollálható a működése. Ez nem csupán technikai kérdés, hanem a bizalom és jogi megfelelés alapja.
• Biztonság és infrastruktúra kiemelt téma: A növekvő AI-használat új támadási felületeket és identitás-vezérelt kihívásokat hoz, ezért a kiberbiztonság nem csak háttérfeladat, hanem stratégiai prioritás lesz az AI + Cloud környezetben.
Ezek az irányok nem csupán az én gondolataim, hanema legfrissebb szakmai előrejelzésekkel egybevágó vélemény is.
Az AI nem külön dolog többé, hanem a Cloud működésének szerves, strukturális része lesz.
2026-ban már nem az a kérdés, használod-e az AI-t a Cloudban, hanem az, hogy jól használod-e. Ha ebben szeretnél biztosabb lenni, iratkozz fel az InfoPack hírlevélre vagy kövesd a cikkeimet.
Amikor több mint egy évtizeddel ezelőtt először dolgoztam felhővel, még egészen más kérdések foglalkoztatták a cégeket. Mekkora szervert vegyünk? Elég lesz-e két év múlva is? Mikor kell új vasat rendelni, és mennyi idő alatt ér ide? A döntések hónapokra, vagy évekre előre szóltak, és minden hibának ára volt.
Ma, 2026 elején, egészen másról beszélünk. A kérdés már nem az, hogy „használjunk-e felhőt”, hanem az, hogy hogyan használjuk jól.
Ez a cikk nem arról szól, hogyan kell kattintgatni a konzolon, inkább egy helyzetkép: hol tart most a cloud, mit tanultunk az elmúlt években, és mire érdemes készülni rövid távon.
Mi a cloud computing ma, röviden és érthetően
A cloud computing nem egy konkrét technológia, hanem egy működési modell. A lényege egyszerű: erőforrásokat használsz akkor, amikor kell, és csak addig fizetsz értük, amíg valóban szükséged van rájuk. Nem te vásárolsz szervert, nem te cseréled a meghibásodott alkatrészt, és nem neked kell minden részletet kézben tartani.
Fontos kimondani azt is, ami sokszor kimarad: a cloud nem ingyenes, és nem varázslat. Nem lesz tőle automatikusan gyorsabb vagy jobb egy alkalmazás. Viszont ad egy rugalmasságot, amit korábban csak nagyvállalatok tudtak megfizetni.
Egy egyszerű példa: egy webalkalmazás elindítása saját szerverrel ma is működik. Viszont ha hirtelen tízszer annyi felhasználó kezdi el használni, a cloud adja azt a mozgásteret, amivel ezt különösebb kapkodás és túlterhelés miatti leállás nélkül le lehet kezelni.
Mi változott az elmúlt években, és miért fontos ez 2026-ban
Néhány évvel ezelőtt sok helyen uralkodó gondolat volt, hogy „mindent vigyünk fel a felhőbe”. Ez azonban hibás gondolat, úgy ahogy a Scrum sem való minden projekthez. Emiatt ez a hozzáállás ma már egyértelműen kiforrottabb lett. A cégek megtanulták, hogy a cloud nem automatikusan olcsóbb, és a rosszul megtervezett rendszerek itt is gyorsan drágává és átláthatatlanná válhatnak.
2026-ra a cloud érett technológiává vált. Nem a kísérletezésről szól, hanem a tudatos döntésekről. Egyre több szervezet ismeri fel, hogy kevesebb szolgáltatás, egyszerűbb architektúra és átgondolt működés sokszor többet ér, mint a legújabb megoldások halmozása. Annak ellenére, hogy a felhőszolgáltatók sokszor mást sugallnak.
A cloud nem lett rosszabb. Mi lettünk tapasztaltabbak. És elkezdtük hatékonyabban használni.
Mire használják a cégek a felhőt 2026-ban valójában
A legtöbb vállalat ma nem csupán „innovációs lehetőségként” tekint a felhőre. Sokkal inkább stabil alapként. Tipikus felhasználási területek:
üzleti webalkalmazások futtatása
belső rendszerek és API-k
adatfeldolgozás és jelentéskészítés
fejlesztői és tesztkörnyezetek gyors létrehozása
Ezekben a felhasználási esetekben a cloud legnagyobb értéke a gyors indulás és a skálázhatóság. Nem kell mindent előre megtervezni évekre. Lehet kipróbálni, tapasztalni, majd dönteni.
Itt jelenik meg egyre természetesebben az AI is. Nem külön projektként, hanem funkcióként. Keresésben, ügyfélszolgálati automatizmusokban, vagy éppen adatok értelmezésében. A cloud biztosítja azt az alapot, amely nélkül ezek a megoldások nem lennének gazdaságosan működtethetők.
Hogyan indul ma egy kis cég?
Vegyünk egy mai, valós helyzetet. Egy kisebb cég szeretne egy webes alkalmazást indítani, aminek eleinte csak néhány száz felhasználója van, de nem tudják, fél év múlva mi lesz belőle.
2026-ban ilyenkor már ritkán merül fel az, hogy saját szervert vegyenek. Ehelyett:
és tárolják az adatokat egy felhőalapú storage-ban.
Ha az alkalmazás sikeres lesz, a rendszer skálázható. Ha nem válik be, egyszerűen leállítható, nagy veszteség nélkül.
Ez a cloud egyik legnagyobb ereje: nem kell előre mindent tudni, mégis van mozgástér. Ez üzleti oldalról legalább akkora előny, mint technikai szempontból.
Hol találkozol a felhővel a gyakorlatban?
Sokan úgy gondolnak a felhőre, mint valami elvont, „nagyvállalati” dologra, pedig a legtöbben már most is naponta használják – csak nem így hívják. Ha azt mondom: Instagram, TikTok, Gmail, OneDrive és Netflix, akkor azoknak a szolgáltatásoknak a nevét sorolom, ahol naponta találkozol Te is a felhővel.
Amikor egy webalkalmazás gyorsan betölt, amikor egy online rendszer gond nélkül kiszolgál sok felhasználót egyszerre, vagy amikor egy szolgáltatás mögött nincs látható leállás, ott nagyon gyakran „cloud fut a háttérben”.
A felhő a nagy szolgáltatóknál nagyon hasonló alapokra épül.
Például:
Microsoft Azure esetén tipikusan virtuális gépek, menedzselt adatbázisok és tárolószolgáltatások adják az alapot.
Amazon Web Services ugyanezt az elvet követi, csak más elnevezésekkel, megközelítéssel és hangsúlyokkal.
A lényeg nem az, hogy melyik platformon vagy, hanem az, hogy nem nulláról építkezel, hanem kész, kipróbált építőelemekből dolgozol.
Mit jelent a cloud a felhasználók számára
A legtöbb végfelhasználó nem gondolkodik cloudban. Nem is kell. Ők gyors, megbízható szolgáltatásokat várnak el, lehetőség szerint zéró leállással és elfogadható válaszidőkkel. Ha egy alkalmazás lassú vagy elérhetetlen, nem az érdekli őket, hogy hol fut, hanem az, hogy miért nem működik.
2026-ra a cloud ebből a szempontból láthatatlanná vált. Ott van minden mögött, de csak akkor kerül szóba, ha valami nem úgy működik, ahogy kellene. Ez önmagában jelzi az érettségét. Pontosan olyan alapszolgáltatásként tekintünk rá, mint a vezetékes vízre vagy az áramra.
Mit jelent a cloud a karrierváltóknak és pályakezdőknek
Sokan kérdezik tőlem, hogy érdemes-e ma még cloud irányba indulni. A válaszom röviden: igen, de másképp, mint pár éve. Nem az számít, hogy hány szolgáltatás nevét ismered, hanem az, hogy érted-e az alapokat.
2026-ban a cloud jó belépési pont az IT világába azoknak is, akik nem szeretnének mélyen programozni. A rendszerszemlélet, az alap biztonsági gondolkodás és az üzleti igények megértése sokkal fontosabb lett, mint a konkrét implementációs részletek.
Az AI ebben a tanulási folyamatban segíthet, magyarázhat és irányt mutathat, de nem veszi le a döntés terhét a válladról.
A cloud szakember nem attól lesz jó, hogy mindent automatizál vagy mindent tud, hanem attól, hogy felelősséget vállal a döntéseiért és tanul a hibáiból.
Az AI szerepe röviden
Talán észrevetted az AI itt nem főszereplő még, de nem lehet megkerülni. 2026-ban egyértelműen látszik, hogy az AI felerősíti a cloud jelentőségét. Skálázás, költségoptimalizálás, automatizált elemzés mind olyan területek, ahol a kettő együtt ad valódi értéket.
Ugyanakkor fontos határt húzni. A cloud itt még az alap, az infrastruktúra és a platform. Az igazi változás ott kezdődik, amikor az AI már nem csak használja a felhőt, hanem formálja is. Erről szól majd a következő cikkem.
Korlátok, amik 2026-ban is megmaradnak
A cloud nem old meg rossz döntéseket. Nem helyettesíti a gondolkodást, és nem javítja ki a szervezeti problémákat. Rosszul használva továbbra is drága, és könnyen átláthatatlanná válik.
Ez AI-val együtt sincs másképp. Ha nincs világos cél, nincs felelősség és nincs kontroll, akkor a legmodernebb technológia is csak gyorsabban visz rossz irányba.
Útravaló
2026-ban a cloud nem trend, hanem alap. Nem cél, hanem eszköz. Azok a csapatok és szakemberek járnak jól, akik nem csodát várnak tőle, hanem tudatosan használják. A következő lépés viszont már nem csak erről szól. Az AI és a cloud együtt új kérdéseket vet fel, és új válaszokat kényszerít ki.
Erről fog szólni a folytatás…
Ha érdekel, merre halad ez az irány, és hogyan érdemes rá felkészülni, akkor iratkozz fel az InfoPack hírlevélre vagy kövesd a cikkeim.
Az elmúlt években látványosan felgyorsult a mesterséges intelligencia fejlődése. Ami pár éve még kísérleti játéknak tűnt, ma már napi szinten segít fejlesztésben, elemzésben, ügyféltámogatásban vagy akár tartalomkészítésben. Én is végigkövettem ezt az utat az első, még bizonytalan válaszokat adó modellektől egészen a mai, komplex rendszerekig. Ebbe a folyamatba illeszkedik bele a ChatGPT 5.2 megjelenése, ami egyértelműen nem csak egy apró frissítés, hanem egy fontos lépcsőfok lehet.
Ez egy új verziója az 5-ös modellnek, amitől én azt várom, hogy nem lesz olyan mogorva és merev. Habár meg kell jegyezni, hogy nemrég érkezett frissítés, hogy kiválasztható az 5.1-es modellhez a beszédstílusa, sokat javított az 5-ös okozta csalódáson. A 5.2 azonban már alapjaiban próbál reagálni ezekre az észrevételekre, nem csak felszíni finomhangolással.
Kezdjük azzal, hogy mit jelent a ChatGPT 5.2 a gyakorlatban. Ez jelenleg az OpenAI legfejlettebb, úgynevezett „frontier” modellje, amelyet kifejezetten valós feladatokra és agent jellegű működésre optimalizáltak. Ez utóbbi azt jelenti, hogy nem csak válaszol egy kérdésre, hanem képes hosszabb folyamatokban gondolkodni, eszközöket használni, és több lépésen keresztül eljutni egy eredményig.
A frontier modell kifejezés az aktuálisan elérhető legfejlettebb, technológiai élvonalat képviselő AI modelleket jelenti. Ezek a modellek mutatják meg, meddig jutott el adott pillanatban a mesterséges intelligencia képességekben, például gondolkodásban, kódolásban, képfeldolgozásban vagy komplex feladatok megoldásában. Jellemzően nem tömegfelhasználásra optimalizáltak, hanem új határokat feszegetnek, és irányt mutatnak a következő generációs, szélesebb körben elérhető modellek számára.
Kontextus kezelés
Az egyik legfontosabb előrelépés a hosszú kontextus kezelése. Egyszerűen fogalmazva: a modell sokkal jobban megérti a hosszú dokumentumokat, összetett leírásokat vagy „adatgazdag” anyagokat. Ha például egy több oldalas specifikációról, riportokról vagy vegyes, nem teljesen egyértelmű információkról van szó, a 5.2 lényegesen stabilabban tartja a fonalat – Állítja az OpenAI. Nem véletlen, hogy olyan cégek számoltak be erről pozitívan, mint a Notion, a Box vagy a Databricks.
AgenticAI
Szintén komoly előrelépés történt az eszközhívások terén. A ChatGPT 5.2 jobban tud külső rendszerekhez, API-khoz vagy belső funkciókhoz nyúlni, és ezek használatát megbízhatóbban illeszti bele egy hosszabb folyamatba. Ez azoknál a megoldásoknál különösen fontos, ahol az AI nem csak „beszélget”, hanem ténylegesen műveleteket végez, adatot kér le, majd az eredményt tovább dolgozza fel.
Vizuális képességek
A modell jelenleg az OpenAI legerősebb látásalapú megoldása. Diagramok, dashboard-ok, felhasználói felületek értelmezésében több mint 50 százalékkal csökkentek a hibák. Ez nekem azért különösen érdekes, mert egyre több üzleti alkalmazás és belső rendszer vizuális elemekre épül, ahol eddig az AI gyakran félreértelmezett összefüggéseket.
Kódírás
Fejlesztői szemmel a kódolási képességek erősödése sem elhanyagolható. A ChatGPT 5.2 átveheti a vezetést is a komplex programozási feladatokat mérő benchmark-okon. Nem csak új kód generálásában jobb, hanem hibakeresésben, refaktorálásban és meglévő rendszerek javításában is. Ez nem azt jelenti, hogy kivált egy fejlesztőt, de nagyon komoly gyorsító eszközzé válik a mindennapi munkában.
Túlgondolás?
Technikai szempontból fontos újdonság, hogy a modell a feladat bonyolultságához igazítja a gondolkodását – Hurrá! Ez az ahol az 5.1-es modell is megbukott. Jó hír, hogy az API-ban külön beállítható, mennyi „érvelési energiát” használjon: a legegyszerűbb válaszoktól egészen az extra magas szintű, mély elemzésekig. Ez nem csak minőségi, hanem költségszempontból is releváns, mert pontosabban lehet optimalizálni a felhasználást.
Drágább lett, de nem mindenkinek
Az árakról is érdemes őszintén beszélni. A ChatGPT 5.2 körülbelül 40 százalékkal drágább, mint az 5-ös és az 5.1-es verziók. Ugyanakkor a gyorsítótárazott bemenetekre jelentős kedvezmény jár, és elérhető különböző feldolgozási módokban, beleértve a batch feldolgozást is. Ez azt jelzi, hogy a modell elsősorban professzionális, üzleti és fejlesztői felhasználásra lett pozícionálva.
A remény
Összességében én úgy látom, hogy a ChatGPT 5.2 egy érettebb, kiegyensúlyozottabb lépés előre. Nem forradalmi abban az értelemben, hogy mindent újraírna, de nagyon határozottan a „használhatóbb AI” irányába mozdul. Ha az 5-ös modell kicsit hűvös és merev volt, a 5.2 már inkább egy jól képzett, megbízható munkatárs benyomását kelti. Kezdőknek pedig azért különösen érdekes, mert jól mutatja, merre tart az AI: kevesebb látványos ígéret, több valódi, mindennap használható fejlődés.
Remélem hosszútávon sikerül kellemesen csalódnom ebben a modellben, ugyanis, jelenleg szinte teljesen átálltam Claude Sonnet 4.5 és Claude Opus 4.5 modellek pro verzióinak használatára. Nem csupán a mindennapokban, hanem a kódolásban is.
Nem rég fejeztem be egy videós képzési anyagot a Mentor Klub részére, ahol a résztvevők megismerhették az Azure-on belül elérhető OpenAI megoldásokat. Ennek részeként bemutattam az Azure OpenAI Studio felületét is, ami valójában az Azure AI Foundry egyik funkcionális eleme. Mindkettőt elég gyakran használom, különböző projektekben és különböző célokra. Hogy éppen melyik a jobb egy adott feladathoz, azt többnyire az aktuális projekt igényei döntik el.
A Microsoft azonban az elmúlt hónapokban egy olyan változtatást indított el, amely alapjaiban alakítja át azt, ahogyan eddig AI-megoldásokat építettünk Azure-ban. A Foundry platform fokozatosan átveszi az Azure OpenAI Studio szerepét, kiszélesítve annak lehetőségeit és egységesítve az AI-fejlesztés teljes ökoszisztémáját.
Mi volt az Azure OpenAI Studio szerepe
A Microsoft az Azure OpenAI Studio felületet arra hozta létre, hogy egyszerű legyen kipróbálni és tesztelni az Azure által kínált OpenAI modelleket. A felület segítségével lehetett:
modelleket kipróbálni egy játszótérben
finomhangolt modelleket kezelni
API-végpontokat és kulcsokat elérni
kötegelt feldolgozást és tárolt befejezéseket használni
értékeléseket futtatni
és még sok hasznos AI programozást segítő funkciót.
Az Azure OpenAI Studio azonban alapvetően egy modelltípusra, az Azure által értékesített OpenAI modellekre épült. Ez a projektjeim során is érezhető volt: ha más modellgyártó megoldását szerettem volna használni, akkor azt külön kellett integrálni vagy külső szolgáltatásból kellett elérni.
Ez az a pont, ahol a Foundry teljesen más szemléletet hoz.
Mit kínál a Microsoft Foundry?
A Microsoft Foundry egy egységes AI-platform, amely több modellszolgáltatót, több szolgáltatást és teljes életciklus-kezelést egy felületre hoz. A Microsoft Learn dokumentum így fogalmaz: a Foundry egy nagyvállalati szintű platform, amely ügynököket, modelleket és fejlesztői eszközöket egy helyen kezel, kiegészítve beépített felügyeleti, monitorozási és értékelési képességekkel .
A legfontosabb különbségek a következők.
Széles modellkínálat
Az Azure OpenAI-val szemben a Foundry nem korlátozódik egyetlen gyártóra. Elérhetők többek között:
Azure OpenAI modellek
DeepSeek
Meta
Mistral
xAI
Black Forest Labs
Stability, Cohere és más közösségi modellek
És ez még csak a jéghegy csúcsa.
Ügynökszolgáltatás és többügynökös alkalmazások (AgenticAI)
A Foundry API kifejezetten ügynökalapú fejlesztéshez készült, ahol több modell és komponens együttműködésére van szükség.
Egységes API különböző modellekhez
A Foundry egységes API-t biztosít, így a fejlesztőnek nem kell minden gyártó logikáját külön megtanulnia.
Vállalati funkciók beépítve
A Foundry felületén eleve jelen vannak:
nyomkövetés
monitorozás
értékelések
integrált RBAC és szabályzatok
hálózati és biztonsági beállítások
Gyakorlatilag, minden ami a nagyvállalati és biztonságos működéshez elengedhetetlen.
Projektalapú működés
A Foundry projektek olyan elkülönített munkaterületek, amelyekhez külön hozzáférés, külön adatkészletek és külön tároló tartozik. Így egy projektben lehet modelleket, ügynököket, fájlokat és indexeket is kezelni anélkül, hogy más projektekhez keverednének.
Amikor még csak Azure OpenAI-val dolgoztam, előfordult, hogy egy ügyfél Meta vagy Mistral modellt szeretett volna kipróbálni összehasonlításként. Ezt külön rendszerben kellett megoldani. A Foundry megjelenésével ugyanabban a projektben elérhetővé vált:
GPT-típusú modell
Mistral
Meta
DeepSeek
és még sok más
Egy projekten belül egyszerre lehet kísérletezni, mérni és értékelni különböző modellek viselkedését.
Mit jelent ez a felhőben dolgozó szakembereknek
A Foundry nem egyszerűen egy új kezelőfelület. A gyakorlati előnyei:
Egységes platform, kevesebb különálló eszköz
Könnyebb modellválasztás és modellváltás
Átláthatóbb üzemeltetés, biztonság és hálózatkezelés
Bővíthető modellkínálat
Konszolidált fejlesztői élmény és API
A dokumentáció többször hangsúlyozza, hogy a Foundry nemcsak kísérletezésre, hanem üzleti szintű, gyártásra kész alkalmazásokra is alkalmas. Ez a mindennapi munkában is érezhető.
Miért előnyös ez a vállalatoknak
A vállalatok számára a Foundry több szempontból stratégiai előrelépés:
Egységes biztonsági és megfelelőségi keretrendszer
Több modellgyártó támogatása egy platformon
Könnyebb üzemeltetési kontroll
Gyorsabb AI-bevezetési ciklus
Rugalmasabb fejlesztési irányok
A Foundry megjelenésével a cégek már nem csak egyetlen modellre vagy ökoszisztémára építenek, hanem több szolgáltató képességét is bevonhatják anélkül, hogy töredezett lenne a rendszer.
Tulajdonság
Azure OpenAI
Foundry
Közvetlenül az Azure által értékesített modellek
Csak Azure OpenAI
Azure OpenAI, Black Forest Labs, DeepSeek, Meta, xAI, Mistral, Microsoft
Partner és Közösség modellek a Marketplace-en keresztül – Stability, Cohere stb.
✅
Azure OpenAI API (köteg, tárolt befejezések, finomhangolás, értékelés stb.)
Az Azure OpenAI Studio jó kiindulási pont volt az Azure AI-képességeinek megismerésére és modellek kipróbálására.
A Microsoft Foundry azonban túlnő ezen a szerepen: egységes platformot biztosít a teljes AI-fejlesztési életciklushoz, több modellgyártóval és kiterjesztett vállalati funkciókkal.
A Microsoft nem leváltja az Azure OpenAI-t, hanem beépíti egy nagyobb, átfogóbb rendszerbe. Ez a lépés hosszú távon kiszámíthatóbb, hatékonyabb és sokkal rugalmasabb AI-fejlesztést tesz lehetővé.
Aki régóta dolgozik AWS-el, mint én is, jól ismeri azokat az értesítéseket, amelyekben a szolgáltató biztonsági vagy karbantartási okokból módosításokat kér az infrastruktúrán. Október végén ismét érkezett egy ilyen e-mail, ezúttal az Amazon Bedrock felhasználóinak címezve. A levélben az Anthropic Claude 3.7 Sonnetmodell kivezetéséről (deprecation) értesítik az ügyfeleket.
A Claude 3.7 Sonnet modellt az AWS Bedrockon keresztül sok fejlesztő és szervezet használta az elmúlt hónapokban különféle természetes nyelvi feldolgozási (NLP) és generatív AI feladatokra. Az Anthropic most hivatalosan megkezdte ennek a modellnek a kivezetését, amely több lépcsőben történik.
A legfontosabb dátumok
2026. január 27. – a modell az úgynevezettExtended Accessállapotba kerül. Ez a szakasz már nem tartalmaz új kvótanöveléseket, és a támogatás is korlátozott lesz.
2026. április 28. – a modell End-of-Life (EOL) státuszba kerül, vagyis végleg elérhetetlenné válik. Ezt követően minden, a Claude 3.7 Sonnet modell ID-jére küldött kérés automatikusan hibát fog adni.
Érintett régiók
A változás az összes fő Bedrock-régiót érinti, többek között az európai adatközpontokat is (pl. eu-central-1, eu-north-1, eu-west-1, eu-west-3).
US-EAST-1
US-EAST-2
US-WEST-2
AP-NORTHEAST-1
AP-NORTHEAST-2
AP-NORTHEAST-3
AP-SOUTH-1
AP-SOUTH-2
AP-SOUTHEAST-1
AP-SOUTHEAST-2
EU-CENTRAL-1
EU-NORTH-1
EU-WEST-1
EU-WEST-3
Mit kell tenni?
Az AWS azt javasolja, hogy a felhasználók mielőbb váltsanak az Anthropic Claude Sonnet 4.5 modellre. Ez az új verzió fejlettebb teljesítményt és jobb biztonsági támogatást kínál.
Frissítés lépései az AWS Bedrock konzolon:
Lépj be az Amazon Bedrock konzolra.
A bal oldali menüben válaszd a Model catalog menüpontot.
Keresd meg a Claude 3.7 Sonnet modellt, és jegyezd fel a modellazonosítót (Model ID).
Ezután válaszd ki az új Claude 4.5 Sonnet modellt a listából (Model ID).
A fejlesztői környezetedben (például Python SDK-ban vagy API hívásban) cseréld le a régi modellazonosítót az újra.
A dokumentációkban pontos példák is találhatók, hogyan frissíthető a modell az API-hívásokban vagy SDK-ban. Ezek a Bedrock Model IDs és a Bedrock API Reference oldalon érhetők el.
Összefoglalva
A Claude 3.7 Sonnet kivezetése egy tervezett, fokozatos folyamat, amely 2026 tavaszára zárul le. Akik jelenleg is használják a modellt, érdemes minél előbb átállni a Claude Sonnet 4.5 verzióra, hogy az alkalmazások működése zavartalan maradjon.
Amikor az OpenAI bejelentette a ChatGPT Atlas-t, azonnal letöltöttem és feltelepítettem a gépemre, hogy kipróbáljam. Első gondolatom az volt, hogy a ChatGPT vastagkliensét használom. Majd ahogy elmélyedtem benne, rájöttem, hogy ez egy teljesen más megközelítése az internetezésnek.
Az AI alapvetően a kérdéseinkre válaszol és az utasításainkat követi, de közben teljesen kihasználja azt, hogy ez egy böngésző. Amikor egy linkre kattintok a megszokott kinézetű chat-ablakban, osztott képernyőn megnyílik a weboldal. Itt lehetőségem van arra, hogy a megnyitott weboldal tartalmaival kiegészítve beszélgessek tovább az AI-val. Ez olyan érzés, mintha a GitHub CoPilot-ot használnám a Visual Studio Code-ban – csak éppen a teljes interneten.
Szerintem ez mindenképpen egy új dimenzióba helyezi az online böngészést. Talán ahhoz tudnám hasonlítani, amikor Elon Musk előrukkolt a Tesla-val, vagy Steve Jobs bemutatta az első iPhone-t. És ezen hasonlatokban nem arra gondolok, hogy valami forradalmian újat mutattak be, hanem arra, hogy újragondolták azt, amit addig ismertünk. A ChatGPT Atlas is ilyen – az internetes élményt formálja újra, alapjaiban.
Amit viszont nem értek: miért nem a Google-nak jutott ez eszébe? Megöregedtek? Elfáradtak? A Google mesterséges intelligencia-kiegészítése a keresőben amúgy is inkább vicces, mint hasznos. Nem ezt vártam. Bár tudom, ha a keresőóriás meglépte volna azt, amit most az OpenAI az Atlas-szal, akkor elesett volna sok milliárdnyi reklámbevételtől.
Nem véletlen, hogy az elmúlt egy évben már nem használom a Google keresőjét – egyszerűen elavult és szinte használhatatlan. A ChatGPT Atlas viszont megmutatta, hogyan nézhet ki a böngészés a jövőben, ha a mesterséges intelligencia nem csak válaszol, hanem valóban együtt gondolkodik velem.
Amikor a böngésző és az AI összeér, megszűnik a határ az információ és a megértés között. Nem kell külön keresnem, olvasnom, értelmeznem, majd kérdeznem – a rendszer ezt mind egyben teszi. Az Atlas nem egyszerűen egy böngésző: ez az első olyan felület, ahol az internet és az AI világa egyesül. És ahogy most látom, ez csak a kezdet.
Mitől különleges ez a böngésző?
A ChatGPT Atlas nem egyszerűen egy új termék, hanem az internethasználat újragondolása. Az OpenAI szerint ez a böngésző „a ChatGPT-vel a középpontban” készült, és célja, hogy a felhasználó munkáját, kontextusát és eszközeit egyetlen, intelligens felületen egyesítse.
A tavalyi évben a ChatGPT-ben megjelent a keresés funkció, amely azonnal az egyik legnépszerűbbé vált. Most azonban az OpenAI ezt a funkcionalitást egy teljes böngészőbe emelte át. Az Atlas lehetővé teszi, hogy a ChatGPT mindenhol ott legyen – megértse, mit csinálok, és segítsen anélkül, hogy másik oldalt vagy alkalmazást kellene megnyitnom.
A böngésző emlékezete („Browser memories”) teljesen opcionális, és a felhasználó kezében marad az irányítás – az adatok bármikor törölhetők, archiválhatók, vagy kikapcsolható a funkció.
Agent mód: Ez az egyik legizgalmasabb rész – bizonyos előfizetési szinteken (Plus, Pro, Business) elérhető. Az Agent (ügynők) mód segítségével az AI nem csak beszélget, hanem „kattint, navigál, feladatokat végez” a böngészőn belül. Például: „Keresd meg ezt az éttermet, rendeld meg az alapanyagokat”, „Készíts piackutatást a versenytársakról, majd írj belőle összefoglalót” – mindez anélkül, hogy külön programban kellene dolgoznom.
Az OpenAI hangsúlyozza, hogy a biztonság és adatvédelem kiemelt: az AI nem fér hozzá automatikusan a fájlrendszerhez, nem futtat kódot, és minden érzékeny műveletnél megerősítést kér a felhasználótól. Az Atlas jelenleg macOS-re áll rendelkezésre, más platformokra (Windows, iOS, Android) hamarosan érkezik.
Hol tart most és mit érdemes tudni?
Az Atlas most indul – egy ígéretes, de még fejlődő termék. A korai felhasználói élmények szerint bár az integráció izgalmas, néhány funkció még finomításra szorul. Például a keresési eredmények listája korlátozott, és a folyamatok még nem mindig zökkenőmentesek. Biztonsági szakértők figyelmeztettek, hogy az AI-alapú böngészők érzékenyek lehetnek a „prompt-injection” típusú támadásokra – vagyis olyan webes instrukciókra, amelyek képesek befolyásolni az AI viselkedését. Az OpenAI szerint dolgoznak a védelem erősítésén.
Miért érdekes ez nekünk?
Ha kezdő vagy az AI és az internetes böngészés ilyen modern formái felé, akkor az Atlas számunkra több okból is izgalmas:
Egyszerűbbé tesszük az internetezést: nem kell külön alkalmazást megnyitni, nem kell másolgatni-beilleszteni a tartalmakat a ChatGPT-be – mindent egy helyen tehetek.
Azonnali segítséget kapok: ha találok egy weboldalt, és nem vagyok biztos a tartalmában, az AI-val azonnal beszélhetek róla: „Mi a lényege?”, „Mi az, amit kiemelnél?”, „Hol van erre alternatív forrás?” – így nem csak passzívan olvasok, hanem aktívan gondolkodom.
Több időm marad a tényleges feladatra: mivel az AI képes részmunkákat átvenni (pl. Agent mód), nekem nem kell annyit kattintgatnom – az értelmezésre, döntéshozatalra koncentrálhatok.
Ha vállalati környezetben dolgozom, akkor ez komoly lehetőség: gyorsabban készíthetek elemzést, összegzést, mert a böngészőm és az AI egyben van.
Összegzés
Én úgy látom, hogy a ChatGPT Atlas nem csupán egy új böngésző. Ez egy lépés afelé, hogy a webes szokásunk egyre inkább „agentikus” legyen – vagyis a rutinmunkákat átruházhassuk egy intelligens asszisztensre, miközben mi a lényegre koncentrálhatunk.
Ez egy hatalmas erejű eszköz, amelytől nem magát az AI-tól kell tartanunk, hanem attól, hogy mi emberek talán még nem nőttünk fel a felelősségteljes használatához.
Azért, mint minden AI alapú megoldást, ezt is kezeljük a helyén. Ne hagyatkozzunk rá mindig!
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás területén az elmúlt években hatalmas a hype. Egyre több vállalat szeretné az adatait hatékonyabban használni, előrejelzéseket készíteni, automatizált döntéstámogatást bevezetni. A probléma legtöbbször az, hogy a gépi tanulás bevezetéséhez általában Data Scientist-okra (adatkutató, adatszakértő), fejlesztőkre és komoly programozói háttérre van szükség. Emellett a megfelelő minőségű eredmény hihetetlenül sok adatot ás így rengeteg időt kíván.
Ezt a belépési korlátot oldja fel az Amazon Web Services (AWS) egyik szolgáltatása, a SageMaker Canvas, amely a NoCode megközelítésnek köszönhetően egyszerűsíti le a gépi tanulás folyamatát.
Mi az a SageMaker Canvas?
A SageMaker Canvas az AWS SageMaker család része, amelyet kifejezetten úgy terveztek, hogy kódírás nélkül is lehessen prediktív modelleket létrehozni. A felület egy vizuális, drag-and-drop alapú eszköz, ahol a felhasználó a teljes gépi tanulási folyamatot végigviheti:
adatforrások csatlakoztatása,
adattisztítás és előfeldolgozás,
modellépítés és tanítás,
predikciók készítése és megosztása.
Mindez úgy történik, hogy közben nincs szükség Python-kódra vagy statisztikai algoritmusok mély ismeretére. A Canvas a háttérben az AWS erőforrásait használja, és automatikusan a legmegfelelőbb algoritmusokat választja ki az adott feladathoz.
Hogyan működik a gyakorlatban?
A SageMaker Canvas első lépésként adatkapcsolatok felépítését teszi lehetővé. Ide csatolhatók CSV fájlok, Amazon S3-ban tárolt adatok, vagy akár relációs adatbázisok. Ezután a rendszer segít az adatok előkészítésében:
hiányzó értékek kezelése,
duplikált sorok kiszűrése,
típuskonverziók,
vizualizációk létrehozása az adatok megértéséhez.
A következő lépés a modellépítés, ahol a felhasználónak mindössze ki kell választania, hogy milyen típusú előrejelzést szeretne: például osztályozás (igen/nem döntés), regresszió (számérték előrejelzés) vagy idősort elemző predikciók. A Canvas az AutoML (automated machine learning) módszereit használja: több algoritmust futtat párhuzamosan, és kiválasztja a legjobban teljesítőt.
A modell elkészülte után a felhasználó azonnal kipróbálhatja a predikciókat. Például új adatokat adhat meg, és megnézheti, hogyan reagál a modell. A végeredmény exportálható és megosztható másokkal, vagy integrálható üzleti folyamatokba.
Erősségei
NoCode használat – Teljesen grafikus, kódírás nélküli környezet.
Gyors prototípus-készítés – Az üzleti oldalon dolgozó kollégák gyorsan tudják validálni ötleteiket.
AWS integráció – Könnyen összekapcsolható más AWS szolgáltatásokkal (pl. S3, Redshift).
Automatizált modellezés – Nem szükséges az algoritmusok közötti választás, a Canvas maga találja meg a legjobbat.
Vizualizációk és magyarázhatóság – Grafikonokkal és elemzésekkel segít megérteni, hogy a modell miért hozott adott döntést.
Korlátai
Komplex projektekhez kevés – Ha speciális algoritmusokra vagy finomhangolásra van szükség, a Canvas már nem elegendő.
Adatminőség (kritikus) – A rossz adat nem ad jó eredményt, még akkor sem, ha az eszköz egyszerű.
Költségvonzat – A Canvas mögött futó számítások AWS erőforrásokat igényelnek, amelyek költsége gyorsan nőhet nagy adatállományoknál.
Nem minden üzleti kérdésre jó – A modell típusai korlátozottak, így nem minden problémát lehet vele lefedni.
Kapcsolódó AWS megoldások a SageMaker Canvas mellett
A SageMaker Canvas önmagában is hasznos NoCode eszköz, de az AWS-en belül több kapcsolódó szolgáltatás is erősíti a képességeit. Ezek együtt egy teljes gépi tanulási életciklust fednek le:
Amazon SageMaker Studio A Canvas „profi testvére”. Egy teljes körű fejlesztői környezet (IDE), ahol adattudósok és fejlesztők kódolva készíthetnek és finomhangolhatnak modelleket. A Canvas felhasználói gyakran ide továbbítják a sikeres prototípusokat további optimalizálásra.
Amazon S3 Az egyik legfontosabb adatforrás és adattár. A legtöbb felhasználó ide tölti fel a modellhez használt nyers adatokat, amelyekhez a Canvas közvetlenül kapcsolódhat.
Amazon Redshift Ha a vállalat nagy mennyiségű strukturált adatot kezel adatbázisban, a Canvas képes közvetlenül csatlakozni a Redshifthoz, és onnan beolvasni az adatokat modellezéshez.
AWS Glue Adat-előkészítési és ETL (Extract, Transform, Load) folyamatokhoz használható. Segít megtisztítani és átalakítani az adatokat, mielőtt azok a Canvas-ba kerülnek.
Amazon QuickSight Az előrejelzések és eredmények vizualizálásához használható BI (Business Intelligence) eszköz. A Canvas által készített predikciók integrálhatók QuickSight dashboardokba, így az üzleti döntéshozók egyszerűen láthatják az elemzések eredményeit.
AWS Identity and Access Management (IAM) Fontos kiegészítő, amely biztosítja, hogy a különböző felhasználók csak a számukra engedélyezett adatokhoz és Canvas-funkciókhoz férjenek hozzá.
Ezek a szolgáltatások együtt alkotják azt a környezetet, ahol a SageMaker Canvas valóban ki tudja bontakoztatni a NoCode gépi tanulási lehetőségeit: a nyers adatok betöltésétől kezdve a modellezésen át egészen az üzleti irányítópultokig.
Kinek való a SageMaker Canvas?
A Canvas ideális választás azok számára, akik szeretnének a gépi tanulás világába belépni, de nem rendelkeznek fejlesztői tudással. Például:
Üzleti döntéshozók: gyors előrejelzésekhez, üzleti forgatókönyvek modellezéséhez.
Adatelemzők: akik szeretnének kódírás nélkül kísérletezni ML-modellekkel.
Oktatók és diákok: akik bevezetésként ismerkednek a gépi tanulással.
Kisebb cégek: ahol nincs külön adatkutató csapat, de mégis szeretnének adatvezérelt döntéseket hozni.
Jöjjön egy példa
Képzeljünk el egy üzletláncot, amelynek több telephelye van Magyarország különböző városaiban. A vállalat rendelkezik több évre visszamenőleg bevételi adatokkal, beleértve a világjárvány időszakát is. A cég elemzői most a vezetőség számára szeretnének egy minimum hat hónapos előrejelzést (predikciót) készíteni minden egyes üzlet jövőbeli bevételére.
A SageMaker Canvas lehetővé teszi, hogy az elemzők feltöltsék az eddigi adatokat, és kiegészítsék azokat olyan külső tényezőkkel, mint például a magyarországi nemzeti ünnepek és munkaszüneti napok. Így a modell nemcsak a múltbeli trendekből tanul, hanem figyelembe tudja venni azokat az időszakokat is, amikor az üzletek forgalma rendszerint megváltozik.
Miért tökéletes megoldás erre a Canvas?
Nincs szükség programozói tudásra, az elemzők önállóan tudják használni
Könnyen integrálhatók külső tényezők, például ünnepnapok vagy speciális időszakok
Gyorsan elkészíthető prototípus, ami azonnali üzleti értéket ad
A modell eredményei egyszerűen megoszthatók a vezetőséggel, vizualizációk formájában
Az így elkészült prediktív modell pontosabb előrejelzéseket ad a bevételekre, ami segíti a vezetőséget a készletezésben, a munkaerő-beosztás megtervezésében, valamint a marketingkampányok időzítésében.
Összegzés
A SageMaker Canvas az egyik legígéretesebb NoCode eszköz arra, hogy a gépi tanulás világát közelebb hozza azokhoz, akik nem fejlesztők vagy adatkutatók. Könnyű használata révén üzleti szakemberek is képesek lesznek prediktív modelleket készíteni, és ezzel adatvezérelt döntéseket hozni. Bár nem helyettesíti a szakértői munkát, remek eszköz gyors prototípusokhoz, hitelesítéshez és az AI használatának bevezetéséhez egy szervezetben.
Eddig is úgy gondoltam, hogy az Amazon S3 a világ legjobb felhő tárolási megoldása, hiszen olyan széleskörűen, egyszerűen és költséghatékonyan használható, hogy azzal magasan lekörözi versenytársait.
Teszi ezt úgy, hogy az AI megjelenésével továbbra is az egyik legszélesebb körben használható tárolási megoldás maradt. Az Amazon azonban nem elégedett meg ezzel, hanem tovább dolgozott és nemrég be is jelentették, hogy az Amazon S3 mostantól natívan támogatja a vektorokat.
Ez nem csupán egy egyszerű frissítés, hanem egy komoly lépés afelé, hogy az AI-alapú keresések és alkalmazások még gyorsabbak és hatékonyabbak legyenek, ráadásul közvetlenül ott, ahol az adatokat tároljuk: az S3-ban.
Mi is az az Amazon S3 Vector?
Az Amazon S3 Vector egy új lehetőség arra, hogy vektorokat – azaz gépi tanulási modellekből származó tömörített adatreprezentációkat – natívan tároljak és kereshetővé tegyek az S3-ban. Korábban, ha például képeket, szövegeket vagy videókat szerettem volna hasonlóság alapján keresni, az adataimat először külön vektor adatbázisba kellett töltenem (pl. Weaviate), ahol a hasonlóságkeresést elvégezhettem. Mostantól ez közvetlenül az S3-ban is elérhető.
Ez hatalmas előrelépés – nemcsak egyszerűsíti az architektúrát, hanem csökkenti a késleltetést, az összetettséget és a költségeket is.
Vector Store (vektortár) – Ebbe töltöm fel a vektorokat és a hozzájuk tartozó metainformációkat.
Ingest API – Ezen keresztül adhatom meg a vektorokat és az indexelendő adatokat.
Query API – Ezzel tudok hasonlóság alapján keresni (pl. „melyik képek hasonlítanak erre a képre?”)
Minden vektor egy rekord részeként kerül be, amely lehetővé teszi, hogy ne csak vektor alapján, hanem metaadatok szerint is tudjak szűrni, például dátum, fájltípus vagy címke alapján.
Példák a használatra
1. Dokumentumkeresés
Egy nagy mennyiségű belső dokumentumot tartalmazó gyűjteményben szerettem volna hasonló jelentésű dokumentumokat megtalálni. Ahelyett, hogy kulcsszavas keresést használtam volna, minden dokumentumhoz vektort generáltam egy nyelvi modell segítségével, és azokat töltöttem fel az S3 Vectorba.
Ezután egy új keresés során elég volt megadnom egy kérdést vagy egy rövid szövegrészletet – és az S3 azonnal visszaadta azokat a dokumentumokat, amelyek a legjobban illeszkedtek a jelentésük alapján.
2. Képalapú hasonlóságkeresés
Egy e-kereskedelmi oldalon képek alapján szerettem volna hasonló termékeket ajánlani. A termékfotókat vektorizáltam egy gépi látás modell segítségével, majd betöltöttem az S3 Vectorba. Így amikor egy vásárló feltöltött egy képet, a rendszer pillanatok alatt megtalálta a hozzá leginkább hasonlító termékeket – anélkül, hogy külön vektor-adatbázist kellett volna karbantartanom.
Miben más ez, mint a meglévő megoldások?
A legtöbb vektoros keresési rendszer eddig úgy működött, hogy külön adatbázist kellett használni (pl. Pinecone, Weaviate, FAISS, Qdrant). Ez viszont újabb infrastruktúrát, szinkronizációs feladatokat és összetettebb architektúrát igényelt. Az Amazon S3 Vector ezt az egészet leegyszerűsíti: egy helyen tárolom és keresem az adatokat.
Azt is kiemelném, hogy mivel az S3 Vector az Express One Zone megoldásra épül, ezért alacsony késleltetésű hozzáférést kapok – mindezt az S3 skálázhatóságával és megbízhatóságával együtt.
Korlátok és tudnivalók
Természetesen nem minden esetben ez a legjobb megoldás. A jelenlegi verzió:
csak az S3 Express One Zone-on keresztül működik,
maximum 250 kB méretű rekordokat támogat,
és előzetes (preview) státuszban van, így még nem éles környezetbe szánt végleges termék.
A vektorok betöltéséhez és a keresésekhez is REST API-t használhatok, de egyelőre nincs közvetlen AWS konzolos támogatás.
Mikor érdemes használni?
Én akkor fogom választani az S3 Vector-t, ha:
már eleve S3-ban tárolok adatokat (képeket, szövegeket),
AI-alapú hasonlóságkeresésre van szükségem,
és szeretném leegyszerűsíteni az architektúrát, elkerülve a külön vektor-adatbázisokat.
Összegzés
Az Amazon S3 Vector egy fontos mérföldkő a natív, felhőalapú AI-alkalmazások területén. Ha te is vektoros keresést építenél, és az adataid már most is S3-ban vannak, akkor ez egy kiváló lehetőség arra, hogy gyorsan és hatékonyan vezess be intelligens keresési képességeket – közvetlenül a tárhelyeden.
Ha szeretnél még többet megtudni, akkor becsatolom ide a hivatalos blog cikket.
Én biztosan tesztelek vele a következő AI-projektem során. Ha te is érdeklődsz a hasonló technológiák iránt, most érdemes elkezdeni a kísérletezést.
