Slovensko dnes nerieši len otázku, či potrebuje nové dátové centrá. Dôležitejšie je rozhodnúť, aký typ výpočtovej infraštruktúry budeme potrebovať pre štát, priemysel, vedu a umelú inteligenciu – a kde ju má zmysel budovať. V tomto texte sa pozerám na štyri rôzne vrstvy výpočtovej kapacity, energetické a ekonomické limity aj na to, ako z každého megawattu obmedzenej sieťovej kapacity vytvoriť čo najväčšiu hodnotu.

Umelá inteligencia mení dátové centrá z technickej infraštruktúry na strategickú tému. Súvisia s produktivitou priemyslu, energetikou, bezpečnosťou štátu, vedeckým výskumom, digitálnou suverenitou aj schopnosťou Európy pracovať s vlastnými dátami. Zároveň ide o mimoriadne kapitálovo a energeticky náročnú infraštruktúru, ktorej životnosť je výrazne dlhšia než životný cyklus jednej generácie AI čipov.

Mario Draghi vo svojom texte Europe’s difficult choices on AI, publikovanom vo Financial Times 11. septembra 2026, pomenoval európsky paradox pomerne presne. Európa má obrovské množstvo cenných priemyselných, zdravotných, vedeckých a verejných dát, ale menej než 5 % svetovej výpočtovej kapacity pre AI, zatiaľ čo Spojené štáty približne 75 %. Za jednu z hlavných bariér ďalších investícií zároveň označuje rozdrobený európsky dopyt. Veľké dátové centrum potrebuje dlhodobých zákazníkov a predvídateľné využitie kapacity; európske firmy však výpočtovú kapacitu (compute) často nakupujú jednotlivo a na kratšie obdobia.

To je dobrý východiskový bod aj pre Slovensko. Nemali by sme začínať otázkou, koľko megawattov dokážeme technicky postaviť. Najskôr potrebujeme rozumieť tomu:

  • čo chceme počítať,
  • kto bude výkon používať a
  • aký typ výpočtovej infraštruktúry na to potrebujeme.

Nie je dátové centrum ako dátové centrum

Pod jedným pojmom dnes často označujeme veľmi rozdielne zariadenia. Dátové centrum štátu, vedecký superpočítač, komerčný GPU kampus a výpočtová infraštruktúra priamo vo výrobnom závode môžu mať podobný technologický základ, ale ich dôvod existencie, ekonomika aj energetické nároky sú rozdielne.

Pre slovenskú diskusiu považujem za užitočné rozlišovať štyri základné vrstvy.

  1. Suverénna a podniková infraštruktúra. Sem patria systémy potrebné pre fungovanie štátu, citlivé dáta, registre, databázy, cloudové služby, kybernetická bezpečnosť či vybrané AI služby. Pri nich nie je jediným kritériom cena. Dôležitá je bezpečnosť, dostupnosť, právna jurisdikcia a schopnosť fungovať aj v krízovej situácii.
  2. Vysokovýkonné výpočty (HPC). Superpočítače slúžia vede, výskumu a čoraz viac aj priemyslu. Počítajú simulácie, digitálne dvojčatá, vývoj nových materiálov, medicínske a klimatické modely a zároveň dokážu trénovať alebo dolaďovať modely umelej inteligencie.
  3. AI/GPU dátové centrá. Ide o zariadenia s vysokou koncentráciou grafických procesorov, ktoré zabezpečujú trénovanie modelov (training), ich dolaďovanie (fine-tuning) a vo veľkom rozsahu aj využívanie už natrénovaných modelov (inference). Tu sa dnes sústreďuje najväčšia časť globálnych investícií do infraštruktúry pre AI.
  4. AI priamo pri stroji alebo vo výrobe (edge AI). Ide o výpočtovú kapacitu umiestnenú čo najbližšie k zariadeniu, ktoré ju potrebuje – vo fabrike, automobile, robotovi alebo v energetickej infraštruktúre. Práve táto vrstva je pre Slovensko mimoriadne dôležitá.

Sme priemyselná ekonomika. Kontrola kvality na výrobnej linke, riadenie robotov, autonómna logistika alebo prediktívna údržba často nepotrebujú obrovský vzdialený GPU kampus. Potrebujú spoľahlivý lokálny výpočet s veľmi nízkou odozvou. Tréning modelu alebo rozsiahle digitálne dvojča môžu bežať v superpočítači či GPU centre, samotné rozhodovanie modelu však môže prebiehať priamo vo fabrike.

Budúcnosť preto nebude postavená na jednom type dátového centra. Bude to prepojený systém od výpočtovej kapacity priamo pri stroji cez lokálne dátové centrá až po národné a európske superpočítače a veľké AI kapacity.

Priemyselná AI potrebuje inú politiku než veľké dátové centrá

Ak tvrdíme, že fyzická AI (Physical AI) a priemyselné využitie umelej inteligencie predstavujú pre Slovensko veľkú príležitosť, nestačí ich iba zaradiť do schémy. Potrebujeme pre ne aj inú politiku než pri veľkých dátových kampusoch.

Prvým krokom je jednoduchší prístup slovenských podnikov, najmä malých a stredných, k výpočtovej kapacite, expertom a možnosti testovať riešenia ešte pred veľkou investíciou. Slovensko už má konkrétne aktívum – SKAIAT, slovenskú AI Factory Antenna. Je súčasťou európskej siete 19 AI Factories a 13 antén, ktorá má startupom a malým a stredným podnikom poskytovať prístup k výpočtovému výkonu a odborným službám.

Druhým krokom je dostať AI bližšie k reálnym výrobným procesom. Počítačové videnie, robotika, prediktívna údržba, autonómna logistika či optimalizácia energetiky závodu nemajú byť technologické demonštrácie. Musia byť projektmi s merateľným dopadom na produktivitu.

A tretím krokom musí byť systematické mapovanie budúceho priemyselného dopytu. Štát v spolupráci s organizáciami automobilového, strojárskeho, energetického a logistického sektora bude pravidelne zisťovať, aké AI riešenia podniky plánujú nasadzovať, akú výpočtovú kapacitu na ne potrebujú a ktoré úlohy môžu zostať priamo vo výrobe a ktoré potrebujú centrálne GPU alebo superpočítačové kapacity.

Výstupom nemá byť ďalší všeobecný prieskum o digitalizácii. Potrebujeme praktický obraz budúcich spôsobov využitia a dopytu po výpočtovom výkone, ktorý bude vstupovať do plánovania slovenskej infraštruktúry.

Čo musí Slovensko kontrolovať samo a čo môžeme zdieľať

Digitálna suverenita neznamená, že štát musí vlastniť každý server, ktorý používa. Znamená však schopnosť určiť úlohy, pri ktorých nemôžeme byť úplne závislí od toho, či nám zahraničný poskytovateľ poskytne kapacitu, za akú cenu a pod akou jurisdikciou.

Patria sem vybrané kritické informačné systémy štátu, obrana a bezpečnosť, kybernetická ochrana, časť zdravotných dát, kritická infraštruktúra alebo strategický výskum. Pri týchto úlohách nemusí byť najnižšia cena jediným kritériom. Dôležitá je dostupnosť v krízovej situácii a kontrola nad dátami a infraštruktúrou.

Ani tu však nemá zmysel všetko budovať dvadsaťsedemkrát. Potrebujeme rozlišovať, čo musí byť fyzicky na Slovensku, čo dokážeme efektívne zdieľať napríklad vo V4 a k čomu potrebujeme garantovaný prístup na európskej úrovni.

Európa už takúto vrstvu buduje. Od 30. júla 2026 je otvorená výzva na zriadenie až siedmich AI Gigafactories. Ich cieľom je výrazne rozšíriť európsku kapacitu na trénovanie, dolaďovanie aj využívanie najpokročilejších modelov a sprístupniť ju priemyslu, výskumu, startupom aj verejnému sektoru.

Pre Slovensko to znamená, že nemusíme doma kopírovať každú vrstvu európskej infraštruktúry. Musíme však vedieť, kde potrebujeme vlastnú kapacitu a kde potrebujeme garantovaný európsky prístup.

Najskôr sa pozrime na to, čo už máme

Slovensko už dnes disponuje infraštruktúrou, ktorá je pre túto diskusiu relevantná. PERUN tvorí distribuovaná národná superpočítačová infraštruktúra s dvoma prepojenými uzlami – v Centre spoločných činností SAV v Bratislave a na Technickej univerzite v Košiciach. Bratislavský systém disponuje výkonom 14,5 PFLOP/s a košický 10,16 PFLOP/s. Obe lokality majú fungovať ako jeden integrovaný systém.

Košický uzol obsahuje aj 208 akcelerátorov NVIDIA H200 a kvantový simulátor Qaptiva 808. Ten umožňuje plnostavovú vektorovú simuláciu do 40 qubitov a simuláciu kvantového žíhania až do 50 000 spinov. Nejde o fyzický kvantový počítač, ale je to dobrá ukážka budúcej hybridnej architektúry, v ktorej sa podľa charakteru problému budú kombinovať klasické procesory, grafické procesory a neskôr aj kvantové procesory.

Pri plánovaní ďalších verejných kapacít preto nestačí sledovať iba nainštalovaný výkon. Potrebujeme merať, na aké úlohy existujúcu infraštruktúru používame, aká je reálna vyťaženosť procesorov a GPU, aké sú čakacie doby, koľko kapacity využíva výskum, priemysel a verejná správa a ktorý dopyt dnes nedokážeme uspokojiť.

Tu vidím aj konkrétnu spoločnú tému pre V4. Slovensko, Česko, Poľsko a Maďarsko už do superpočítačovej infraštruktúry investovali. Spoločný audit využitia týchto kapacít – spotrebované GPU hodiny, typy úloh, čakacie doby a priemyselný dopyt – by nám dal podstatne kvalitnejšiu odpoveď na otázku, akú ďalšiu výpočtovú kapacitu región potrebuje.

„Najskôr dopyt“ neznamená čakať

Proti princípu „najskôr dopyt, potom megawatty“ existuje legitímna námietka. Dopyt sa nemusí prejaviť, pokiaľ ponuka vôbec neexistuje. Startup nevznikne okolo kapacity, ku ktorej nemá prístup, a investor nemusí prísť do krajiny, ktorá začne pripravovať infraštruktúru až po tom, ako preukáže jej úplné využitie.

Odpoveďou však nie je postaviť maximálnu možnú kapacitu vopred.

Štát môže identifikovať a pripraviť lokalitu, ktorá v budúcnosti zvládne napríklad 100 MW, vyriešiť cestu k napojeniu na elektrizačnú sústavu, optiku, územné limity a povoľovanie. Prvá etapa samotného dátového centra však môže mať 20 MW. Ďalšia príde vtedy, keď reálny alebo zmluvne potvrdený dopyt ukáže, že ju dokážeme využiť.

To je rozdiel medzi strategickou prípravou kapacity a špekulatívnym budovaním nevyužitého výpočtového výkonu.

Ako vlastne vyzerá 20 MW AI dátové centrum?

Číslo v megawattoch samo osebe môže byť zavádzajúce. „20 MW dátové centrum“ spravidla opisuje výkon dostupný pre informačné technológie – servery, sieť a úložiská. Dátové centrum však potrebuje elektrinu aj na chladenie, transformáciu a distribúciu elektriny, čerpadlá, ventilátory, záložné systémy a ďalšie technológie.

Používa sa preto ukazovateľ energetickej efektívnosti dátového centra (PUE), ktorý vyjadruje pomer medzi celkovou spotrebou zariadenia a spotrebou samotnej IT technológie. Pri hodnote PUE 1,2 znamená 20 MW pre IT približne 24 MW celkového príkonu.

Rovnako neexistuje jedna univerzálna odpoveď na otázku, koľko štvorcových metrov také centrum zaberá. Huawei vo svojom referenčnom návrhu vysokohustotného AI centra počíta pri 20 MW IT výkone, hustote 132 kW na AI rack a PUE 1,13 s pozemkom približne 13 190 m² a budovou približne 5 160 m². Iný 20 MW projekt, PHX01 spoločnosti 5C Data Centers, uvádza približne 13 000 m² budovy.

Rozdiel medzi dvoma projektmi s rovnakým menovitým výkonom veľmi dobre ukazuje, prečo nemožno z počtu megawattov automaticky odvodiť veľkosť stavby.

Samotná IT hala je pritom iba časť zariadenia. Potrebujeme vysokonapäťové pripojenie, transformátory, rozvádzače, záložné zdroje, batérie, chladiaci systém, čerpadlá a pri dnešných AI akcelerátoroch čoraz častejšie aj kvapalinové chladenie (liquid cooling). Potrebná je aj sieťová infraštruktúra, servisné priestory, sklady a fyzická bezpečnosť.

Pri dnešných AI rackoch sa na relatívne malej ploche koncentruje obrovský elektrický výkon a prakticky rovnaké množstvo energie musíme následne odviesť vo forme tepla.

Dátové centrum preto nie je iba hala so servermi. Je to energeticko-chladiaci systém, v ktorého strede sa nachádza IT.

Od projektu k prvému megawattu

Pri dátových centrách je kritické nielen to, koľko výkonu máme, ale aj kedy ho dokážeme poskytnúť.

Podľa spoločnosti JLL (Jones Lang LaSalle), ktorá patrí medzi významné globálne poradenské spoločnosti v oblasti dátových centier, trvá samotná výstavba 50 MW dátového centra v priemere približne 18 mesiacov. V roku 2025 pritom 57 % projektov zaznamenalo oneskorenie minimálne tri mesiace. Úzkym miestom nie je iba stavebná kapacita. V regióne Európy, Blízkeho východu a Afriky (EMEA) dosahuje podľa JLL v roku 2026 priemerná dodacia lehota veľkých transformátorov približne 100 týždňov, generátorov 82 týždňov, rozvádzačov 53 týždňov a veľkých chladiacich jednotiek 48 týždňov.

Pre investora je preto mimoriadne dôležitý čas potrebný na získanie elektrického príkonu (time to power). Ak nevie, kedy dostane požadovaný výkon, aj inak výborná lokalita môže byť z obchodného hľadiska nepoužiteľná.

Koľko elektriny, odkedy a za akú cenu

Podľa aktualizovaného výhľadu Medzinárodnej energetickej agentúry z apríla 2026 vzrastie globálna spotreba elektriny dátovými centrami z približne 485 TWh v roku 2025 na 950 TWh v roku 2030. Spotreba dátových centier zameraných na AI má v rovnakom období rásť ešte rýchlejšie – približne trojnásobne.

Pre investora na Slovensku však nie je najdôležitejšie, koľko elektriny krajina vyrobí za celý rok. Rozhoduje, či dokáže získať 20, 50 alebo 100 MW na konkrétnom mieste, v požadovanej kvalite, s dostatočnou redundanciou a v prijateľnom čase.

Preto sa nedá korektne hovoriť o jednom celoštátnom čísle „voľných MW pre dátové centrá“. Rozhoduje konkrétny uzol, sieťové obmedzenia, plánované investície a individuálne posúdenie pripojenia.

K času potrebnému na získanie príkonu však musíme pridať druhú otázku: cenu elektriny a pripojenia (price of power).

Slovensko má v tejto súťaži zaujímavé aktívum. Päť prevádzkovaných jadrových blokov Slovenských elektrární dodalo v roku 2025 do siete rekordných 17,93 TWh bezemisnej elektriny. Stabilná jadrová výroba je pre infraštruktúru s vysokým a kontinuálnym odberom relevantnou výhodou. Sama osebe však investorovi nezaručuje konkurencieschopnú cenu.

Rozhodovať bude konečná cena elektriny v konkrétnej lokalite, sieťové poplatky, náklady na pripojenie, možnosti dlhodobých zmlúv o nákupe elektriny (PPA) a schopnosť zabezpečiť stabilnú nízkouhlíkovú energiu počas celého dňa.

Pri lokalite dátového centra sa preto nemáme pýtať iba koľko MW je dostupných, ale koľko MW, odkedy a za akú cenu.

Voda a teplo sa stávajú súčasťou ekonomiky projektu

Pri nových AI datacentrách je rovnako dôležitý spôsob chladenia. Nie každé dátové centrum má rovnakú spotrebu vody. Výrazne závisí od technického riešenia, klimatických podmienok a použitého chladiaceho systému.

Dostupnosť vody a jej lokálna hodnota preto musia byť jedným z kritérií pri výbere lokality, nie poznámkou na konci povoľovacieho procesu.

Európska regulácia už ide týmto smerom. Pri väčších dátových centrách sa sleduje energetická a environmentálna výkonnosť vrátane spotreby vody a využitia odpadového tepla. Pri zariadeniach nad určitú veľkosť európska smernica o energetickej efektívnosti požaduje využitie odpadového tepla alebo posúdenie jeho využiteľnosti, pokiaľ tomu nebránia technické alebo ekonomické dôvody.

Aj to mení pohľad na dobrú lokalitu. Dátové centrum v blízkosti mesta, nemocnice, priemyselného areálu alebo siete centrálneho zásobovania teplom môže mať väčšiu spoločenskú hodnotu ako rovnaký objekt na izolovanom pozemku, kde odpadové teplo nemá komu odovzdať.

Kde teda na Slovensku stavať?

Odpoveď nemá byť zoznam piatich miest. Potrebujeme technický screening celej krajiny.

Pri každej potenciálnej lokalite by sme mali poznať:

  • dostupnú a budúcu kapacitu elektrickej siete,
  • realistický čas pripojenia, cenu a možnosti obstarania elektriny,
  • redundantné optické trasy, podmienky pre chladenie,
  • možnosti využitia odpadového tepla,
  • bezpečnostné a environmentálne riziká,
  • dostupnosť pozemku a hlavne
  • možnosť ďalšieho rozširovania.

Európska komisia 3. júna 2026 predložila návrh Cloud and AI Development Act. Návrh počíta aj s osobitnými zónami pre urýchlený rozvoj dátových centier (data centre acceleration zones). Pri ich určovaní sa má hodnotiť napríklad súčasná a budúca kapacita elektrickej siete, konektivita, možnosti lokálnej výroby a skladovania energie, využitia odpadového tepla a environmentálna udržateľnosť.

Slovensko však nemusí čakať na dokončenie európskej legislatívy.

Štát by mal koordinovane pripraviť spoločný screening lokalít vhodných pre dátové centrá. Výsledkom nemá byť rebríček miest, ale praktická odpoveď na to, čo vieme pripojiť dnes, kde sa vieme dostať na 20, 50 alebo 100+ MW, koľko rokov to bude trvať a aké investície do siete si to vyžiada.

Kto to zaplatí?

Ani financovanie nemôžeme riešiť jedným modelom.

Strategická štátna a vedecká infraštruktúra bude prirodzene kombinovať národné a európske verejné zdroje. Pri rozvoji elektrickej a telekomunikačnej infraštruktúry treba rozlišovať medzi investíciami, ktoré sú súčasťou systémového rozvoja siete, a nákladmi vyvolanými konkrétnym projektom. Komerčné dátové centrá by mali byť postavené predovšetkým na súkromnom kapitále a reálnom obchodnom modeli.

Aktuálny európsky model AI Gigafactories ukazuje jednu z možností. Iniciatíva je vedená priemyslom a podporená až 10 miliardami eur z európskych a národných verejných zdrojov. Má zároveň mobilizovať najmenej ďalších 20 miliárd eur súkromných investícií. Verejná strana môže vystupovať aj ako kotvový zákazník výpočtovej kapacity a tým znižovať investičné riziko.

Úlohou štátu preto nie je financovať každý nový GPU rack. Jeho úlohou je financovať verejný záujem, pripraviť strategické kapacity a podmienky a tam, kde existuje komerčný dopyt, umožniť vstup súkromného kapitálu.

Majú na Slovensko prísť aj veľké zahraničné dátové centrá?

Áno, pokiaľ dávajú zmysel pre investora aj pre Slovensko.

Veľký projekt môže priniesť stovky miliónov alebo miliardy eur kapitálu, dopyt po stavebných a energetických službách, nové optické prepojenia a lepšiu dostupnosť výpočtovej kapacity. Zároveň môže obsadiť veľmi významnú časť elektrickej siete a po dokončení vytvárať menej pracovných miest než klasická priemyselná investícia podobnej hodnoty.

Preto nestačí hodnotiť iba celkovú výšku investície.

Pri každom veľkom projekte by sme sa mali pýtať:

Akú ekonomickú a strategickú hodnotu Slovensko získa z jedného megawattu obmedzenej sieťovej kapacity, ktorý tomuto projektu poskytneme?

Dve 100 MW dátové centrá môžu byť pre krajinu úplne rozdielnymi investíciami.

Jedno môže byť uzavretým technologickým ostrovom, ktorý využíva elektrinu a obsluhuje prevažne zákazníkov mimo Slovenska. Druhé môže poskytovať výpočtovú kapacitu domácim firmám, spolupracovať s univerzitami a výskumom, podporovať startupy a priemysel, využívať odpadové teplo, vytvárať novú optickú infraštruktúru alebo poskytovať flexibilitu elektrizačnej sústave.

Nemali by sme teda maximalizovať počet megawattov v dátových centrách. Mali by sme maximalizovať hodnotu, ktorú z každého megawattu vytvoríme.

Akým smerom sa vydať?

Slovensko nepotrebuje jednu odpoveď na otázku, aké dátové centrum chce postaviť. Potrebuje portfólio výpočtovej infraštruktúry.

Potrebujeme definovať minimálnu strategickú kapacitu pre fungovanie štátu, lepšie využívať existujúcu superpočítačovú infraštruktúru, aktívne sa zapojiť do európskych AI Factories, Gigafactories a budúcej kvantovej infraštruktúry, vytvárať podmienky pre kvalitné komerčné investície a zároveň systematicky podporovať vrstvu, ktorá môže mať pre našu priemyselnú ekonomiku najrýchlejší priamy prínos – priemyselnú a fyzickú AI vo výrobe.

Popri tom potrebujeme pripraviť lokality na budúci rast. Elektrická sieť, optika, pozemky, voda, teplo a povoľovanie sa nedajú pripraviť za niekoľko mesiacov. Samotný výpočtový výkon však nemusíme stavať ďaleko pred jeho využitím.

Infraštruktúru pripravujme s predstihom, samotnú výpočtovú kapacitu však rozširujme podľa reálneho dopytu.

Samotná výstavba dátových centier nie je cieľom. Dôležité je, akú hodnotu nám táto infraštruktúra umožní vytvoriť.

Skutočná otázka preto neznie, koľko dátových centier dokážeme na Slovensku postaviť. Znie:

Aké výpočtové kapacity bude Slovensko potrebovať o päť, desať a pätnásť rokov – a čo musíme urobiť dnes, aby sme ich mali k dispozícii v správnom čase, na správnom mieste a za rozumnú cenu?

Ak si na túto otázku odpovieme správne, odpoveď na počet dátových centier a megawattov príde sama.

Zdroje a podklady

Text vychádza najmä z článku Maria Draghiho Europe’s difficult choices on AI vo Financial Times; správy Medzinárodnej energetickej agentúry Key Questions on Energy and AI; podkladov EuroHPC JU a Európskej komisie k AI Factories a AI Gigafactories; návrhu Cloud and AI Development Act; údajov MIRRI SR, SAV a TUKE o infraštruktúre PERUN a simulátore Qaptiva 808; 2026 Global Data Center Outlook od JLL; európskej legislatívy o energetickej efektívnosti dátových centier a verejne dostupných údajov Slovenských elektrární.