Üdvözlök mindenkit. Ez itt a Digit Podcast személyi László vagyok, a Future-NOW vezető partnere és társam a krimiben Szekér Zoltán, az [zene] OD&IT és a Sailing Hangar alapító ügyvezetője. Sziasztok, jó napot kívánok. A Digit podcast célja, hogy akit nem elégítenek ki a felszínes cikkek és a hangzatos jelszavak, az közelebb kerülhessen a digitalizáció [zene] és az informatika mai meghatározó trendjeihez. Mi itt a mélyére fogunk ásni a dolgoknak.
Köszöntünk mindenkit. Ez a Digit podcast. A mai napóját az adta, [zene] hogy világszínvonalú szuperszámítógép került átadásra egy egyetemen. És a mai vendégek [zene] ennek jegyében érkeztek hozzánk. A Szegedi Tudományi Egyetem Technológia transzfer központjának a vezérigazgatója, Újhegyi András. Másik vendégünk pedig Spisiák Tibor, a Huget Pakart Enterprise ügyvezetője. Köszöntelek benneteket. Nagyon fontos lépésnek tűnik, hogy egyetem szuperszámítógépes projektet tud magáénak. András, be tudnád-e mutatni ezt a technológiai transzfer központot, aminek a vezérigazgatója vagy? Ez a technológia transzferpont, ez a nemzeti innovációs ügynökségnek a a felkérésére alakult a tavalyi év elején. Els két irányú igazából a feladatunk. Az egyik irány az klasszikus spinoffok belül felkarolt szabadalmak, proof of conceptek, IP-knek, tehát a különböző találmányok, amik az egyetemen keletkezek, ezeknek az üzleti hasznosítása. Ez a kifelé irányuló egy törekvésünk. A befelé irányulódott törekvésünk pedig, hogy minél több üzleti partnerrel vagy szervezettel kezdjünk el együtt dolgozni, és akkor minél több kutatást, vagy koinnovációt, vagy együttműködést hozzunk az egyetemre. Tehát egyfajta híd az üzleti világ és a és az egyetem között. Ugye a Szegedi Tudományegyetemnek amúgy is van egy ilyen komoly innovációs szerepe ebben a kultúrakörben. A legutolsó nagy innovátorok Nobed díjatokat is kaptak. Mit tudnál még ehhez hozzátenni, hogy hol tudtok illeszkedni ebben az egyetemi ökoszisztémában? Ez egy nagyon érdekes felvetés. Én egy kicsit messzebb mennék, mert egyébként igen, valóban több Nobeldíjasunk is van, de bárki eljön egyébként Szegedre és odamegy a rektori épülethez, akkor ugye egy kétemeletes magas karikó Katalin portrét lehet látni. És egyébként amikor bemegyünk a bejáraton egy teljes alakos bronzt testben Szentgyörgy Albert, a másik ugye Nobeldíjas jön le velünk. Tehát én azt látom egy picit a szegedi Tudományi mindig többet kellett lerakni az innováció asztalára adott esetben, mint másoknak. És ezen nagyon jó úton járnak. És emiatt azért ki kell emelni az egyetemnek a két vezetőjét, aki ezt nagyon régen felismerte, és konzekvensen képvisel is az egyetemen belül. Az egyik az a kancellárasszony Dr. Fendler Judit, a másik pedig professzor Dr. Robó László, aki a rektor. Együtt gondolkodva közösen dolgoznak ezen, és létrehoztak több szervezetet, köztük a miénket is. Majd később beszélek ezekről a szervezetekről, akik ezeket a törekvéseket képviselik, de azért mindenképpen látszik a visszaigazolás is, hiszen 2025-ben a leginnovatívabb magyar egyetemnek a szegedi tudományi egyetemet választották. És egyébként a hát ugye a korunknak a szentgrájába, chat GPT-beírjuk, hogy melyik a leginnovatívabb magyar egyetem, ki fogja Szegedi Tudományi Egyetem. Ezt többször le kipróbáltuk. Igen, többször. Rektor úr is kipróbálta. Úgyhogy tényleg mindenki azt mondja, hogy ez így van, nem csak a díj. Úgyhogy én nyilván büszke vagyok arra, hogy így dolgozhatok velük, és az nagyon jó visszaigazolás nem csak nekem, hanem a az összes olyan dolgozónak, aki ebben az innovációban érdekelt. Ez egy nagyon jó visszajelzés, hogy mi vagyunk a leginnovatívabb egyetem Magyarországon. Azt szeretném megkérdezni, Tibor, hogy igaz-e, hogy a HP ebből a szempontból azért több helyre is számított, vagy szállított már számítógépet, ilyen szuper számítógépet, de miért pont a Szegedi Egyetem? Nagyon jó a kérdés. Ugye Magyarországon a legutóbbi szuperszámítógép projektet, azt négy évvel ezelőtt, négy-öt évvel ezelőtt szintén mi csináltuk. Büszkék is vagyunk rá, hogy Magyarországon a legutóbbi 10 szuperszámítógépből kilencet. mi szállítottunk, HP technológiát használ, és ebbe a vállalat, tehát az amerikai anyavállalat rengeteg energiát tesz, hogy a szuperszámítógép területén abszolút élenjárók legyünk. Egy másik gondolatot behozva, ugye mesterséges intelligencia, borzasztóan felvirágzott, mindenki ilyen és ehhez hasonló projekteket szeretne csinálni, és nagyon sok megkeresés érkezett hozzánk az elmúlt időszakban, hogy segítsünk tervezni hozzá mindenféle infrastruktúrát. Szeged annyiban különbözött, hogy ott nem csak tervek születtek, hanem a megvalósítás is elindult, és konkrét szándék volt arra, hogy mesterséges intelligenciában kiemelkedő tudásközpontot építsenek. És valójában azért Szeged, és azért ugye fogunk róla beszélni, nem csak egy szállításban vettünk részt, hanem stratégiai partnerséget, együttműködést kezdtünk, mert rengeteg olyan emberrel találkoztunk, akinek határozott szándéka volt, szerettek volna valamit csinálni és és konkrét tervet tettek le az asztalra, és mi azt mondtuk, hogy akkor mi ebben szeretnénk nem csak egy szállító, hanem egy együttműködő szerepet játszani. Ühüm. egy kicsit segítsetek elképzelni ezt a a dolgot. Tehát, hogy ott most egy ilyen valahogy megpróbálom körbelőni, hogy a hallgatók is értsék, hogy mit jelent egy szuperszámítógép. Tehát van egy ilyen NASA központ, ahova be van tolva egy iralmatlan nagy vas, és Tom Cruise nem tud le menni csak egy ilyen különleges speciális leengedő szerkezettel, vagy ez hogy néz ki? Egy picit segítsetek ebben, hogy ezt hogy lehet így fejben elképzelni. Hogyha kívülről ránézel egy szuperszámítógépre, akkor alapvetően nem veszed észre rajta semmi különöset, hogyha ez nem egy monstrum, mert akkor viszont rengeteg vízhűtés meg minden egyéb dolog szükséges hozzá. teljesen tehát, hogy nagyon-nagyon tényleg úgy néz ki, mint a náza, ahogy említetted is. De valójában szuperszámítógépnek az a lényege, hogy borzasztó sok számítást végezel egyszerre, és emiatt ugye azokat a célokat, ahol modelleket kell kiépíteni, vagy sok-sok összehasonlítást megtenni, ugye sokkal rövidebb idő alatt képes képes ezt lejátszani. Mi azt szoktuk még mondani, hogy egy szuper számítógépet úgy kell elképzelni, mint egy Forma 1-es autót, összehasonlítva a konfekció gyártásban készülő autókkal. Tehát, hogyha te bemész egy üzletbe, akkor nem tudsz Forma 1-es autót venni. Azért, mert a Forma 1-es autót minden egyes versenyre, minden egyes versenypályára külön hangolják, minden, hát ha nem is minden nap, de minden héten fejlesztenek bele valamit, és kiderül, hogy az ott nem sikerült, akkor azt mégis leállítják. És valahogy így kell gondolkozni egy szuperszámítógépről is. Nem az a fajta számítógép ez, amit otthon bedugsz az áramba, és aztán bekapcsolod, és működik, hanem ez kívánni fogja, hogy folyamatosan hajtsd ki, tegyél rá nagyobb és nagyobb számítást igénylő feladatokat, és ezzel az is benne van, hogy időnként meg kell olajozni, ki kell cserélni benne a csapágyakat és a többi. Tehát, hogy folyamatos csapatmunkát és koordinációt igényel. Én Én annyival Tibor mondott egy fontos dolgot, sokat, de most egyre utalnék vissza. Ugye önmagában egy eszköz az az nagyon jó, de nem ér semmit, ha nincs mögé rakva egy kompetenciaszett. És az egyetemen ez adott. Tehát azok a kutatók, mesterséges intelligencia kutatók, akik ezzel a szuperszámítógéppel foglalkoznak, nyitottak egyébként, és gyakorlatilag a legmodernebb tudást képviselik kompetenciaszinten is. Tehát ők Magyarországon elismert kutatókról beszélünk, akár Jelasics Márkról is, ha beszélünk, ugye, aki a az egyik élenjárója ennek a technológiának. Tehát én azt gondolom, hogy kell az eszköz mellé tudás is. Ez mindenféleképpen így van. És ebben itt most gyors kérdés is, hogy ugye ti a maga az egyetem az 2025-ben az év egyeteme is lett, igaz? Így van. Az év innovatív egyeteme, de egyébként ez az év egyetemed cím is volt. Hál istennek egyébként családbarát egyetem kapcsán is ott vagyunk az élvonalban, tehát én azt gondolom, egy mintaegyetem ma a szegedi tudományi egyetem. Én büszke vagyok arra, hogy egyébként nem véletlenül kerültem ide, tehát én tudatosan jöttem ide dolgozni. Én azt látom, hogy azokat az értékeket képviselik a magyar felsőoktatásba, amikkel én én azonosulni tudok. És ez nekem nagyon nagyon pozitív, hogy hogy valaki így gondolkodik, mert valahol ők a jövő egyetemét építik, nem valahol, hanem ténylegesen is. És ezért ezért is kaptuk ezt a visszajelzést többek között szerintem. Tehát nagyon jó úton halad a ez az intézmény. Ez nagyon jó elismerés. És így, hogy hogy közösen kezdtetek el gondolkozni, így a környékbeli vállalkozások hogyan tudnak hozzátok kapcsolódni? Tehát, hogy hogy mit tudom én, van-e arra lehetőség, hogy egy aktuális nagy gyár kompetenciaközpontként használja az egyetem kutatásait? Igen, van. Sőt, erre törekszünk, és most több céggel is beszélgettünk és több szervezettel is beszélgettünk, hogy hogy tudjuk ezt intézményesült módon adott esetben elvégezni, vagy hogy tudjuk kvázi direkt módon is adott esetben cégekkel együttműködve. Én azért fontosnak tartom, hogy ez egy eszköz, tehát a másik oldalon föl kell tudni ismerni a problémát, ami nagyrészt egy vállalatnak azért üzleti problémái vannak, és ehhez kell egy technológia transzferállalat. Ugye mi az üzleti világból érkeztünk, tehát mi értjük az üzleti problémát. Azaz, amit becsatornázunk a kutatókhoz, akik lefordítják a matematika nyelvére, és utána jöhet a szuperszámítógép igazából, aki megoldást kínál erre. Nagyon fontos ez az ez a ez az iteráció, hiszen ez vezet valahov valahol a megoldáshoz, mert önmagában ez tulajdonképpen egy eszköz. Nyilván önmagában is egyébként hasznosítja az egyetem, tehát ez nem csak üzlet, tehát sőt saját kutatási kutatásoknak és projekteknek a támogatására is használjuk ezt az eszközt nagy mértékben jelenleg. ö legyen ez akár a gyógyszer gyógyszertudomány, vagy ez legyen akármilyen más tudomány. Ugye 12 kar van az egyetemen, 100 tanszék, tehát egészen egészen elképesztő elképesztő méretekről beszélünk, és rengeteg az igény, hogy egy ilyen szuperszámítógéppel azért egy egy kutatás az ilyen fénysebességre tud kapcsolni. kicsit olyan, mint amikor hát mi ugye így már egykorban vagyunk, de amikor a a csillagok háborújába a Csubi fölkapcsolta azt a kapcsolót, és hirtelen ott hirtelen fénysebességre kapcsoltak. Kicsit olyan ez az a ez a szuper számítógép, hogy fénysebességre kapcsol, elképesztő időt lehet spórolni. Egy kutatásnál egyébként a modellezésnek óriási jelentősége van, és nagyon sok időt lehet spórolni azzal, hogyha gyorsabban tudjuk elvégezni ezeket a modellezéseket, vagy gyorsabban kapunk válaszokat a kérdéseinkre. Csak még egy gondolatot szerettem volna hozzátenni ehhez a kérdéshez. Ugye számunkra nagyon szimpatikus volt ebben a projektben az, hogy Szegeden szolgáltatásokban gondolkodtak és gondolkodnak a mai napig is. Itt András többször is elmondta az előző gondolatában, hogy végül is ez csak egy eszköz, és ezzel maximálisan egyetértek. A kérdés az, hogy ezt hogyan fogjuk hasznosítani. És ez az a megközelítés, amiben azt gondolom, hogy megint csak Szegeden hozzátették azt a pici többletet, hogy ők azt szeretnék, hogy szolgáltatásokat tudjanak ajánlani a régiónak, vagy akár a többi egyetemnek is. Tehát nem csak azt mondják, hogy na itt a gép, bekapcsoltuk és akkor használjátok, hanem hanem már az üzletiértékhez közelebb lévő szolgáltatásokat szeretnének kiépíteni. Ez azért egyébként annyira vagy ez teljesen unikális, azt mondom a magyar magyar felsőoktatásban, rengeteg hasonló vállalat, mint a miénk alakult az elmúlt időben, de nekünk azért az a fajta előnyünk megvan, hogy az egyetem maga is, belül is elkezdett készülni erre a erre a funkcióra. hanem konkrétan a szuperszámítógép, mert mellette még rengeteg minden másban tudunk szolgáltatást kínyni. És itt is hát három nevet említenék meg, akinek a munkássága az elmúlt öt évben megkérdőjelezhetetlen, hogy ma tudunk úgy viselkedni technológia transzfervállalatként, ahogy egyébként viselkedünk, vagy ahogy tevékenykedünk. Ugye ezt professzor dr. Csóka Ildikó és professzor dr. Ö Kónya Zoltán rektorhelyettes úr és a stratégiai főigazgatóasszony. Ők ketten alapították meg tulajdonképpen a mi egy kapunkat az egyetemen. Ők alakították ki ezt az egész kultúrát, amiben mi tudunk csatlakozni kvázi kívülről. És létrehozott az egyetem egy vállalati holdingot. Ez Dr. Buli Gabriella igazgatóasszony segítségével. És tulajdonképpen ebben az egyetemi vállalati holdingba tartozik bele 12-13 vállalat, köztük mi is. És ilyen értelemben könnyebben mozgunk adott esetben, mintha az egyetemen belül lennénk. R egyébként ez ez a modell, ez viszonylag unikális egyébként az egyetemek között. Tehát ez a ezek a vállalati holdingok még nem jöttek létre. egyébként ha beszélek a az egyetemről nem tudom föltűnt, hogy beszéltünk eddig ugye 12 kar száztanszék 12 vá szből mondod az összes adatot, de ez szerintem a szuperszámító nem is az adatények, hanem még van öt kórházunk meg még közép, tehát igazából ha jól tudom több mint 10000 alkalmazott van ebben az egész világban, ami ami hát kicsit olyan, mint egy nagy vállalat. Tehát ilyen értelemben én én viszonylag könnyen tudtam ezzel azonosulni, de ezek az emberek óriási energiát és munkát tettek bele az elmúlt 5-10 évben, hogy én egyébként itt tudjak ülni ennél az asztalnál, vagy adott esetben mi Tiborral le tudjunk ülni, és tudjunk arról beszélgetni, hogy hogy tudunk együttműködni. Most ebben az együttműködésben van egy kérdésem Tiborhoz. Mi milyen ebben beszállítónak lenni? Szerintem nagyon jó. Én pontosítanék, nem beszállítóról beszélünk, hanem stratégiai partnerről. És ez óriási különbség. Beszállítója van sok az egyetemnek. stratégiai partnere kevesebb. A kérdés, hogy ti ebben az az egyedi működésben, amiben lehetőségetek van kvázi egy önálló vállalatként működni, mennyivel tudjátok leegysegyszerűsíteni ezeket a típusú működéseket vagy beszerzéseket? Erre inkább én fogok tudni szerintem válaszolni. Maga technológia transzferál nem felelős a beszerzésekért, vagy mi ebbe igazából nem is veszünk részt. Nyilván ha kikérik a tanácsainkat, akkor nyilván segítjük az egyetemet, de ez az egyetemnek a a egy másik igazgatóságához tartozik. A stratégiai partnerség egy picit azért más, tehát hogy ott ott ott nem beszerzésekről beszélünk, hanem közös célokról. De egyébként érdekes, hogy említetted a a az informatikát, ugye mondtad, hogy informatikai vezető voltál, nem működhet szerintem. Tehát, hogy azért ez egy drága játékszer is, ahogy említette Tibor, ez egy Forma 1-es autó. Tehát azért ezt tudni kell működtetni, és ahhoz egyébként magas színvonul informatikára van szükség. És azt gondolom, hogy egyébként ugye itt az egyetemen Fekete Csaba vezeti a az informatikai szolgáltatási igazgatóságot, de mindig eltévesztem az ő nevüket. Ugye ő volt az év CIO-ja és tehát hogy egy kiemelkedőképességű CO nem tud egyébként szerintem egy átlagos mezei informatikus igazgató, aztán erről lehet majd vitatkozgatni, egy szuperszámítógépet üzemeltetni, ahhoz ahhoz sokkal magasabb színvonalú tudásra van szükség. És ezt hál istennek ez is adott egy picit azt látom, hogy nagyon sok dolognak az együttállása az, hogy mi így tudunk most ülni és most szuperszámítógépről meg stratégiai együttműködésekről beszélni. Nagyon sok minden emberi tényezőknek kellett lenni, szakmai tényezőknek kellett lenni, nyilván forrásnak kellett lenni, tehát meg egy olyan partnernek is, mint a Tiborék. De majd úgy is beszélünk egyébként erről a az együttműködésről. Ez a következő kérdésem pont ebben az együttműködésben, hogy éltétek meg, vagy hogy élitek meg? Az előbb feldobtad itt a magas labdát, amit nem csaptam le, de azt gondolom, hogy ahogy itt az András elmondta, hogy egy mennyire komplex környezet ez, amiben ők dolgoznak, pont ez az, ami nekünk a a kíváncsiságunkat felkeltette. Ugye itt arról beszélünk, hogy amellett, hogy nyilván szuperszámítógép az ma egy nagyon kúrens és nagyon menő technológia. De még számtalan közös ötletünk van, hogy hogyan fogjuk ezt az együttműködést megtölteni tartalommal. beszélünk közös laborokról, közös demókról, adott esetben akár közös termékfejlesztés termékfejlesztésről is, hiszen ott van az a sok ezer hallgató, sok ezer ember, aki dolgozik a az egyetemen, őket kiszolgálni mondjuk hálózati megoldásokkal és és azt biztonságosan tenni, az egy borzasztó érdekes projekt. Nagyon kevés olyan helyzet van. Most, hogyha végiggondolom, hogy Magyarországon hány olyan ügyfelünk van, ahol több 1000 vagy akár 10000 emberről is beszélünk, aki egy megadott hálózatot használ, akkor azt azt tehát nagyon keveset tudnánk mondani. Egy ilyen környezetben arról beszélgetünk most, hogy hogy tudunk minél felhasználóbarátabb, minél biztonságosabb közös ötleteket kivinni a piacra. És ez olyannyira mondjuk azt, hogy nem csak nekünk Magyarországon fontos, hanem hanem a nemzetközi kollégáink is ezt követik figyelemmel, hogy éppen arról kezdtünk el beszélgetni, hogy a 26-os év során szeretnénk, hogyha a szegedi Tudományi Egyetem bekerülne a az úgynevezett advisory bordba, tehát hogy folyamatos visszajelzések érkezzenek hozzánk a a termékeinket megoldásainkat illetően. És ehhez az is kell, hogy mi szakértőket is biztosítsunk, akik ott ugye szerepet tudnak vállalni az egyetemen. Tehát azt gondolom, hogy egy borzasztó komplex, nagyon sok összetevős dologról beszélgetünk. És ugye számunkra az volt a már az elejétől fogva nagyon szimpatikus, hogy nem egy klasszikus, ahogy az előbb mondtad, ügyfél beszállító kapcsolatban gondolkodott sem a szegedi csapat, semmi mi, hanem rögtön arról kezdtünk el ötletelni, hogy mit lehet ebből kihozni. És ez számunkra mindig a legérdekesebb, és a amiben szívesen invesztálunk energiát. Két kérdésem van rögtön, és mind a kettőt szeretném megkérdezni. Az egyik kérdés az arra vonatkozik, hogy mit láttok a leggyorsabban, mint kutatási terület, ami így hirtelen eredményt fog fölhozni eznek a segítségével. A másik kérdésem pedig az, hogy akkor, amikor AI-ról beszélünk, akkor a a HP-nak a neve az nem annyira triviális az AI fejlesztők között. Erről egy picit tudnátok beszélni? Én szívesen kezdem. Én szerintem válasszuk ketté a kérdés, mert két külön téma. hogy mi hoja a leggyorsabban az eredményt ebben az együttműködésben. Szerintem én két dolog, vagy a én várakozásom két dolog környékén összpontosul. Az egyik az éppen a szuperszámítógép segítségével a gyors adatfeldolgozásból származó szolgáltatások, amiket akár kórházi közegben, akár egyetemi közegben más hasonló cipőben járó vállalatok számára is majd kínálhat az egyetem, vagy a bocsánat a itt a a közös együttműködésünk. A másik pedig az valahol itt a az előbb említett sok felhasználó és az ő kiszolgálásuk vezetékes és vezeték nélküli hálózati megoldásokkal. Ugye annyira szerte ágazó ma az informatika, hogy nagyon nehéz képben lenni mindig az újdonságokkal, de ez a hálózatos világ, ez ez rettentő sok innovációt hozott az elmúlt időszakban, aminek vannak technológiai meg vannak egyéb érdekességei is. hogy csak egy példát mondjak ma a vezeték nélküli elérést lehetővé tevő access pointok olyan belső intelligenciával vannak fel szerelve, amik gyakorlatilag leállítják magukat és az energiafelhasználást, hogyha éppen nincsen a közelben felhasználó. Ez sok millió Ftos áramszámla megtakarítást eredményezhet az egyetemnek adott esetben. Tehát azt gondolom, hogy tudunk olyan előnyöket felhozni, ami nagyon messze van az informatikától, de onnan jön, és a végén aztán költségmegtakarítás vagy biztonsági, vagy egyéb más eredményeket tud hozni. Folytatva Tibor gondolatát, az egyik, hogy mesterséges intelligencia és a HPE kapcsolata. egyébként a múlt héten pont volt egy Virtus Klub névre hallgató rendezvényünk Szegeden. Ühüm. Ahova a képviselőket hívtuk meg. Mesterséges intelligencia témába adott elő. Utána volt egy kerekasztal is. Rengeteg kutató egyébként helyi vállalkozások ültek ott a nézőtéren. Abszolút van keresnivalója a HP-nek. A másik kérdésed a az alacsonyan függő gyümölcs kérdése volt, azért azt próbálom érzékeltetni, hogy 10 több mint 10000 alkalmazott és hát most nem fogok pontos számot mondani, de mondjuk azt, hogy hallgatókkal együtt 24000 embert kell irányítanod valahogy egy nagy konglomerátumban egy olyan helyen, ahogy Szegeden csak 200 épülete van az egyetemnek. A legelején, amikor elkezdtünk digitális kampusszal foglalkozni, akkor olyan kérdések vetődtek föl, de ez nagyon régóta, öt-h évvel ezelőtt kezdtünk el ezzel foglalkozni, hogy amikor hallgatói onboarding van, akkor mindenki ugyanazt a három kérdést kérdezi. Mit kell aláírni, hova kell menni, meg hányra kell menni? Nagyjából ugyanaz, de ezt nemzetközi szinten lehetne automatizálni? De most nem chatbotról beszélek, mert az egy dolog, mert a chatbot megmondja, hogy menjél a XY szobába, de attól nem fogsz odatalálni. Tehát akkor rájöttünk, hogy kellene valami belső navigáció, ami oda navigál. Ha már belső navigáció van, akkor valahogy meg kéne hely ugye ahhoz azt kéne, hogy tudjuk azonosítani őket a az adott cellán belül. Ugye itt nem mobil technológiáról beszélünk, mert ahhoz ugye így nem férünk hozzá, akkor mi lenne, ha a wifi hálózatot használnánk? És akkor szép lassan elkezdtünk egyre többet beszélgetni egyébként Tiborékkal. És nekik van egy aróba jellegű technológiájuk, vagy wifi hálózati rendszerük, és azon kezdtünk el dolgozni. És tulajdonképpen amiről, amiről beszélgettetek ti a zágrábi konferencián, az egyébként megvalósult Szegeden. Tehát jelenleg ezek a funkciók működnek. Két dolgot vettünk figyelembe. Az egyik a navigáció, tehát nem csak helyhez navigálunk, hanem eszközhöz, reményeim szerint valamikor majd személyhez is. Ugye nagyon nagy kihívás, hogy hogy alakítunk közösségeket ki a az egyetemen. Most nem akarom ebben most maradunk a technológia oldalán, de adott esetben, ha én ide érkezem, akkor hogy találom meg a a hazámból érkező másik kollégákat, ővelük, hogy tudok találkozni. Tehát megpróbáltunk valamilyen funkciót is belefejleszteni a rendszerbe, de alapjában véve most eszközhöz és helyhez navigál, hol lesz a következő órám, hol tudok nyomtatni, hol a könyvtár. A másik ilyen pedig az információ. Az információra arra jöttünk rá, hogy két nagyon fontos dimenziója van. Az egyik, hogy mikor kapom és hogy hol kapom. Tehát akkor kapjak mondjuk üzenetet a könyvtártól, amikor elmegyek a könyvtár mellett adott esetben, hogy vigyem vissza a könyvet, mert akkor egyébként összekapcsolom a kettőt. Vagy akkor kapjam meg azt, hogy egy adott laborba mik a mik a biztonsági követelmények, vagy mik a mik a az elvárások, amikor a laborba bemegyek, ne előtte, mert most tennék egy körkérdést itt a teremben, hogy hányan olvasták el az adott munkahelyhez tartozó összes munkautasítást. Hát szerintem itt komoly gondjaink lennének. Nyilván mindenki elolvasott mindent. Én Én mindig mindent el szoktam olvasni. És azt is kétszer igen. És ki is lehet kérdezni. Tehát nyilván ezeken az alapokon indultunk el. Ezt ezt nagyon könnyű elmondani, még nehezebb megvalósítani és a és annak idején el is kezdtünk egyre többet dolgozni Tiborékkal. Tehát a Szegedi egyetemnek az együttműködése azért ez ez régebbre tekint. És szép lassan Fekete Csabáik vezetésével ott létrejött egy digitális kampusz megoldás. És úgy látjuk, hogy ez teljesen egyedülálló. Nem csak Magyarországon, egyébként Európában is. Tehát amikor kint voltunk konferenciákon vagy kiállításokon, egészen meglepő, hogy a többiek nem itt tartanak. És akkor arról kezdtünk el beszélgetni a Tiborékkal, hogy oké, de akkor ezt ezt hogy lehetne közösen csinálni, hogy lehetne ebből egy üzleti együttműködést kerekíteni, ami szintén unikális egy egyetem életében. Tehát üzleti célú kooperáció azért nagyon ritka, vagy vagy nem ezz a jellemző, inkább kutatásfejlesztési együttműködésekről beszélünk a legtöbb esetben, itt pedig kölcsönös haszonelven működő megállapodásról vagy együttműködésről beszélünk, ami teljesen más megközelítés. Big Déta volt a másik kérdés. Big Data AI. Igen. Hát ugye a hát ugye a a big datára szokták mondani, ugye garbage in, garbage out, ugye, hogy a hát hogy mennyire megbízhatatlanok az adatbázisok. Nagyon régóta gyűjt mindenki adatokat. Én szerintem az egyik kérdés, a mesterséges intelligencia is tulajdonképpen az is egy kósor, az is egy tulajdonképpen programról beszélünk, ami körül nagyon nagy a hype. Tehát igazából az a kérdés, hogy mire használom az adataimat, amiket gyűjtöttem eddig. És itt megint az van, hogy általában üzleti célokról beszélünk. Tehát mindenhol valami mindenhol általában, ha nem állami vagy kormányzati intézményről beszélünk, vagy egészségügyről, akkor valahol egy üzleti üzleti célról beszélünk. Tehát hogy tudom optimalizálni a termelésemet, hogy tudok gyorsabban, vagy kevesebb selejtett csinálni, hogy tudok predikciót csinálni, hogy tudok prediktív karbantartást csinálni, hogy előre tervezetten álljanak le a gépeim, ne adhok módon. Tehát igazából rengeteg olyan dolgot lehet kihozni a big détából, ha megbízható adataink vannak. És ez nagyon fontos, hogy megbízható adatokat kell gyűjteni. Sokan azt mondták egyébként a vállalkozásoktól, hogy hát igazából nincs adatunk. Aztán kiderült, hogy ja, ebbe az Excelbe ez van, abba az Excelbe meg am van. Nem tiszta. Hát az egy dolog, hogy nem tiszta. Nyilván az egy külön művelet, általában meg kell tisztítani, de gyűjt, mindenki gyűjt adatokat. Kezdjük el használni. Tényleg, én ezt gondolom. És most már itt van minden eszköz, tehát igazából le kell fordítani a matematika nyelvére, és hozzuk ki belőle a válaszokat. Most ezen dolgozunk a TTC-vel, hogy hogy tudjuk ezt közelebb hozni a vállalkozásokhoz. Hogyha én egyben megválaszolhatom azt a két kérdést, hogy mit kezd a HP a mesterséges intelligencia területén, illetve a big détás felvetésedet, akkor azt egy picit messzebbről indítanám először. De mondjuk, hogyha ma azon gondolkozunk, hogy a világ mit gondol mesterséges intelligenciának, akkor az emberek szerintem 80%-a a chat GPT-re gondol, az arra gondol, hogy egyszer majd a robotok helyettünk fogják kitalálni a gondolatainkat is. És a maradék 5% pedig azt keresi, hogy ezen kívül mi az, amit ő a saját vállalatába ebből fel tudna használni. Mivel ugye azért a mai világunk elment abba az irányba, hogy mindent túlhasználunk, felhypeolunk, elinflálunk, ezért most egy kicsit ilyen, hogy mondjam, nehéz ebben a mesterséges intelligenciás zajban tisztán látni. A HPE a mesterséges intelligencia területén szerintem két fontos dologban tud a legjobban segíteni. Legyen három, mert szerintem érdemes talán hármat megkülönböztetni. Az egyik, hogy ehhez kell valamilyen megfelelő infrastruktúra. Maradjunk a nagyon egyszerű területen, legyen ez szuperszámítógép, vagy valami nagyon okos eszköz. Kell hozzá tervezni egy infrastruktúrát. Aztán tudnunk kell, hogy mi van az adatainkkal. És ez a kettő ott kapcsolódik össze, hogy ma az adataink már nem egy infrastruktúrán találhatók meg. vegyünk egy bankjellegű működést, akinek vannak fiókhálózatai, van egy központi adatközpontja, meg a felhőben is vannak adatai. Hogyha ő szeretne bármilyet, bármilyen fejlesztést az adataival kezdeni, akkor ott kezdődik, hogy ezt a három területet egybe kéne látni. Na de ezt hogy lehet megcsinálni? Ez egy ez egyébként egy nagyon költséges és bonyolult informatikai projekt is lehetne, de mi ebben próbálunk valami megoldást nyújtani, hogy hogy tudjuk az adatainkat egységesen kezelni. András is hivatkozott rá, hogy hogy nincs mindenki megelégedve az adatok minőségével. Hadd hozzak be egy példát egy másik ügyfelünktől, aki nincs is annyira messzire Szegettől, de mezőgazdasági témában érdekelt. azt mondták, hogy minden héten becsönget hozzájuk valami startup, és kínál okos öntöző megoldást, okos takarmányozó megoldást, meteorológiai előrejelző megoldást és a többi. És nekik egyikre sincs szükségük, pontosabban nem tudnak velük mit kezdeni, mert a fő problémájuk az ma az, hogy nem tudják adattal ezeket a rendszereket kiszolgálni. És valójában amiről mi beszélgetünk, az pont az, hogy hogy tudnak ők emészthető adatot előállítani. Ez a ez a második terület, amiben a HPE tud segíteni mesterséges intelligencia területén. A harmadik pedig az ökoszisztéma. Ugye rengeteg vállalattal működünk együtt, elég, hogyha itt a a szegedi TTC-t említjük, de de számtalan integrátor partnerünk is van, és nagyon sokszor ugye hozzánk fut be egy olyan kérdés, egy olyan probléma, amit mi magunk nem tudunk megoldani, de tudjuk azt, hogy ki az, aki tudja. Ugye elég régóta benne vagyunk itt az informatikai körforgásban, elég nagy csapattal is vagyunk jelent. Tehát nagyon sok mindenkit ismerünk és sok pontot tudunk összekapcsolni. Úgyhogy alapvetően a HP az így jön a mesterséges intelligenciahoz meg a big datához. Infrastruktúra, adat és ökoszisztéma. az merült fel bennem, hogy ha már maradjunk a mezőgazdaságnál, jó, tehát hogy ugye a a doktori kutatásnál nagyon sokszor kell talajtani információkat beszednem, de hogy ehhez is kell egy szuper számítógép, ami képes feldolgozni ezeket az információkat, ami beérkezik, de hogy ez nem egy ilyen láthatatlan technológiából érkezik be, hanem van óriási oszlopok küldenek mindenféle adatokat, hogy akkor amikor szuper számítógép meg kutatások, akkor a a HP-nek mit jelent ez a láthatatlan technológia gond gondolat. Ez egy nagyon jó kérdés, szokták mondani arra, amit nehéz megválaszolni. [nevetés] Én azt gondolom, hogy ugye szuper számítógépről gondolunk, ez legtöbbször egy egy monstrum. Ma a top 10 szuperszámítógép közül hatot mi szállítottunk a világon. Ugye nagyon büszkén mondtam el a szegedi átadón is, hogy nagyon nagy öröm számunkra, hogy Európa a leggyorsabb szuperszámítógépe, a világ leggyorsabb szuperszámítógépe, egyébként a három leggyorsabb szuperszámítógépe ugyanazt a technológiát használja, mint a Szegedi. Ezzel a mi mondjuk azt, hogy egyik fontos missziónk, hogy Magyarországra hozzuk a az élenjáró technológiát, az elkezdett teljesülni. De ebből az is látszik, hogy régen, és akkor a régen, mondjuk még öt évvel ezelőtt is, a szuperszámítógép az egy nagy, megközelíthetetlen, vagy hogy mondjam, a széles közönség számára elérhetetlen történet volt. Az én kollégáim külföldön rengeteg energiát tettek abba, hogy hogy tudjuk ezt lehozni, hogy tudjuk ezt ezt minél inkább ugye közelebb hozni azokhoz a vállalatokhoz is, akiknek nem kell egy-egy hatalmas monstrum, de valamilyen célra kifejezetten nagy szükségük lenne erre a kapacitásra. Tehát talán én ezt tudnám mondani, hogy hogy nekünk az fontos, hogy támogassuk a magyar tudás megszerzését. És nagyon örülök annak, hogy ezt a nemzetközileg borzasztó nagy és komplex technológiát kollégáim kifejlesztették egy elérhető méretben, elérhető közelségbe hoztuk. Szerintem mindenki teljes értékláncot keres. Ebben ugye az egyik része a szuper számítógép. van szenzorika vagy IoT jellegű rész, de ebbe beletartozik ugye a távközlés is. Most ez egy óriási kihívás egyébként. Én értem, hogy egyébként csúcsbombázó szenzorikákat dugun le, vagy szenzoroszlopokat. Na, arról az adatot, ha esetleg mondjuk ott már nagyobb méretű fálokat akarok eljuttatni, na azt hogy juttatom el? Adott esetben a feldolgozó egységhez. Ugye a mobil szolgáltatóknak jellemzően azért nem éri meg a szántóföldre hatalmas méretű kapacitásokat oda odatenni, csak azért, hogy mi szenzorozhassunk. Tehát az a lényeg, hogy mindenki ugye teljes értékláncot keres. Ebben benne van az is, ami ami az egésszel kezdődik, az ugye egy tudományos rész. Mi az, amit miért nem kell? Ezt ugye ezt ugye a szak a tudósok mondják meg, hogy egyébként ahhoz, hogy ezeket a dolgokat kell mérned, annak érdekében, hogy egyébként hatékonyabb legyen a a talajművelésed, utána jön az a az a layer, ahol a maga az IoT vagy a szenzorika jön, hogy akkor ehhez milyen szenzorom van már, mit tudok megvenni. Utána jön a big data rész, hogy az ebből kinyert adatokat azt hogy tudom értelmezni. És azért még nagyon sokszor ott tartunk, hogy mondjuk kirakunk adott esetben kamerákat is a a földekre, és akkor hát mit tudom én, sokszor azt látjuk, hogy csapadék van, miközben nincs csapadék, aztán kiderül, hogy csak madárék van rajta. Tehát, hogy azért még mindig fejlődik ez a ez a szenzorika. És akkor tovább megyek ugye a big datából, tehát letisztított adatokról beszélek, akkor jutok el a szuper számítógépig, és az abból levont következtetéseket pedig valamilyen módon kellene automatizáltan a termelési rendszerbe visszaforgatnom. Tehát egy komplett értékláncot keres mindenki, és ezért tudnak nehezen mit kezdeni a gazdák adott esetben a startupokkal, akik odajönnek, mert ennek a teljes értékláncnak egy elemét tudják kínálni, és a többire nem tudnak adott esetben sokszor választ adni. A másik, ami szerintem fontos, hogy ehhez komoly IT infrastruktúra kell. Ezt nem mindenki tudja megfizetni. Tehát azért is jó, hogy tudok kapacitást bérelni adott esetben, hogy ez feldolgozza, mert nem minden nem mindenki tud szuperszámítógépet venni. Most nyilván mondhatnám, hogy ez baromi olcsó, de nem az. Tehát, hogy azért ezt is figyelembe kell venni. Én látom azt, hogy az unió is ebben, tehát hogy a fantu to fork ugye az az agrárban ugye ez az egyik fő célkitűzés. Ezt is könnyebb könnyebb elmondani, mint megvalósítani. Én szerintem itt a kamaráknak óriási felelőssége van, és közelíti. Hál istennek egyébként ebben is azt tudom mondani, hogy a Szegedi Egyetem a helyi a lokális iparkamarával nagyon jó viszonyt tápol. Dolgozunk a megoldásokon, nem feltétlenül agráron. Egyébként Miskolóci Egyetem amúgy is közeláll a szívünkhöz. Konzorciumba is indultunk velük egy pályázaton már, hogy az ottani technológia transzfervállalattal. Kifejezetten jók egyébként ebbe az anyagtudománynak ezen részében, amit te is feszegetsz. Tehát, hogy ő ebbe ebbe Miskócélen járó. A azért is kérdeztem ezt a dolgot, mert egy kicsit szeretnék abba arra rákérdezni, hogy milyen projektek vannak a csőben. Tehát, hogy így mi a jövőkép így a TTC-nél? Annak idején amikor mi alakultunk, öt ilyen vállalat alakult Magyarországon. Ö ebből az egyik volt a Szegedi. A Szegedi alakult meg a leggyorsabban, de mondom, hogy ennek az volt a tehát azért is tudott ilyen gyorsan megalakulni, mert rengeteg ember tett bele energiát, hogy előtte megyazzon. Kvázi ez egy kultúraváltás azért valahol érkezett egy ilyen üzleti megközelítés, ami mondhatjuk azt, hogy testidegen, de hál istennek Szegeden egyébként ennek megyaaztak, vagy vagy meg tudtunk ebbe a kultúraváltási projektbe érkezni úgy, hogy nem nulláról kellett kezdenünk. Ez nem mindegyik hát nem mondanám versenytársnak, inkább sorstársunkról volt elmondható, tehát a többi intézményben nem mindenki tudott ilyen könnyen haladni. És aztán ma már, ha jól tudom, 14 technológiatranszfervállalat van. nagyon frissen alakult a legtöbbje. Bennünket többször kérnek meg konferenciákon arra, hogy beszéljünk arról, hogy ezt hogy kell csinálni, de erre ehhez nem kapott senki útmutatót. Tehát, hogy most nyilván két fő példát mutattak annak idején. Nekünk Cambridge körz Igen. Meg hát nyilván volt egy 100 év forr meg meg a másik az egy az egy norvég egyetem. Tehát sokkal előrébb tartanak. És itt itt nem feltétlenül, tehát itt itt nagyon sokszor folyamatokról beszélünk, procedúrákról beszélünk, meg hát itt nagyon hosszú a szélciklus, szélsiklus is önmagában véve. Tehát nem volt ilyen meg, meg én azt látom, ahány intézmény, annyiféle megközelítése van ennek a technológia transzfer kérdésnek. Miskolcon is más a megközelítés és nálunk is egyébként más, bár egyébként nagyon hasonló a két két elképzelés. Szerintem ott is egyébként rektorasszony kiválóan vezeti az intézményt, és szerintem ezért is tudnak ők jól működni. De visszatérve Szegedre, meg a szegedi kihívásokra, ugye az és ez egy nulláró teljesen zöldmezősen kellett megalakítani, kellett ide embereket ide csábítani. Egy picit személyesre véve a a beszélgetés részét, én tudatosan váltottam át az üzleti szférából a a az egyetemi szférába, mert azt gondolom, hogy hogy óriási értékteremtő képesség van most ebben. Magyarországnak a versenyképességét is tudjuk javítani azzal, hogy minél több ilyen üzleti együttműködést tudunk, vagy adott esetben minél jobb technológia transzfert tudunk elérni. És itt most nem csak vállalati együttműködésekről beszélünk, hanem nagyon nem nagy nemzetközi szervezetekkel kapcsolatos együttműködésről is. Nagy reményeim szerint végéig több ilyet fogunk tudni majd majd bejelenteni. Most is egyébként egy ilyen megbeszélésre jövök. Tehát én azt látom, hogy a versenyképességen nagyon nagyot lehet azzal lendíteni, ha magyar szürke állomány, ami kiváló magyar szürke állomány, mindannyian tudjuk. Most nem csak Nobel díjakba lehet ezt mérni, hanem minden másba, és egyébként tényleg élenjáróak vagyunk. Hogy tudjuk ezt adott esetben a magyar gazdaság szolgálatába állítani? Hogy lehet ötvözni? Hogy lehet szinergiákat kihasználni? Ez a fő feladat. Ez egy nagyon hosszú út. Nagyon hosszú út, mert ténylegesen egy kultúraváltásról beszélünk. És engem tényleg ez a pozitív közek fogadott, amikor megérkeztem az egyetemre. És azért 12 karon hát 100 tanszik, és nagyon sokszor igazából nem értem, amiről beszélnek, és nagyon kedvesen elmagyarázzák. Hihetetlenül fantasztikus professzorokkal meg kutatókkal hozott össze az élet, akik nagyon korrekten állnak hozzám, mert lehetne ezt úgy is kezelni, hogy na hát most olvassál utána, jó kisfiú, és akkor majd utána gyere vissza. Jó, mert nekem nincs időm itt ezzel foglalkozni. Ö ezek mind a saját szakmájukban óriási szaktekintélyek, akik hajlandóak velünk beszélgetni, konkrétan velem is, és hajlandók elmagyarázni azt, hogy ez tulajdonképpen mire való egy buta közgazdásznak is, mint amilyen én vagyok. És és nem érzem azt a fajta tudományos arroganciát, soha nem éreztem még az egyetemen, amiről beszéltek egyébként kívülállóként. És ez egy óriási lehetőség. Én szerintem a jövőt építjük itt. Nem valósz, hogy én fogom leadatni a babérokat, hanem hanem tulajdonképpen egy ilyen korai építő bástaként vagyok ott, aki egyébként majd 10-15 év múlva ennek majd megérik a az eredménye. Ami talán a legnagyobb kihívás az az utánpótlás. Egyáltalán magyar üzletfejlesztési szakma ezzel ezzel küzködik. Erősen 50 felé vagyunk mindannyian, tehát ha elmész egy konferenciára, főleg az informatika világába, a hölgyek mindig fiatalok, de az urak az általában kopaszfejszű ősz halánték. Nem nagyon tudják a fiatalok, mi az, hogy üzletfejlesztés. Általában a a gazdasági képzéseken nem ebbe az irányba érdeklődnek. Mi se tettünk azért, hogy ezt túlságosan kivonjuk azt a tehát hogy általában a biztosítási ügynökkel azonosítják a CS-t, miközben ez egy nagyon szép szakma, és inkább üzletfejlesztésről beszélünk. Tehát meg kell oldani majd a technológiatranszfer utánpótlást, ami ami ami 10 vagy 15 év múlva átveszi tőlünk a stafétát, és tovább fogja vinni. Ez egy óriási kihívás. Maga az eredményesség tekintetében a a vállalat az szerintem most kezd igazán beérni a működésében. Tehát nagyon hosszú szá másfél éve vagyunk. Másfél év. Igen. És ugye hát először embereket kellett fölvenni. Hát az összes ilyen cégalapítás, amit egyébként amíg az ember nagy vállalatnál dolgozik, hát ezzel nem szembesül, mert hát most vagy már megvan, vagy mit tudom én, vannak erre, de amikor neked kell mindent csinálni, az az kicsit nehéz. Hál istennek egyébként a holding, ahova tartozom, ebben, ebben elég szapportív volt, tehát hogy tudott benne engem segíteni. Tehát összetrombitáltam egy csomó olyan embert, aki egyébként ennyire elkötelezett, mint én, és elkezdtünk dolgozni, és tulajdonképpen most értek be az együttműködéseink, akár az is, amit a a Tiborékkal csinálunk, akár más típusú együttműködéseket, túl vagyunk spinoffokon, túl vagyunk exiteken, mindegyikből tanultunk nyilván meg kellett, vagy meg kellett ismertetnünk magunkat a befektetőkkel, legyen az venture capitál, vagy legyen az angyal befektető, vagy bármi más. Tehát ez egy ez egy hosszú idő, meg kellett jelenni, meg kellett mutatni azt, hogy itt vagyunk, és kívül és belül el kellett fogadni. És ehhez kellett egy, nem is tudom, valamelyik konferencián kérdezték kerekasztalban, hogy mi a legfontosabb emberi tulajdonság, ami ehhez kell. Szerintem az alázat. Ugye megérkezel egy szakmából, ahol ahol kvázi most időzelbe tévében vagy valaki, és akkor te egy te egy olyan olyan ember vagy, akit kiszolít vagy többször véleményformáló vagy, és akkor megérkezel egy olyan közegben, ahol nyugodtan kimondhatjuk, hogy senki vagy. És azt alázattal kell kezelni, hogy nulláról újra kell kezdeni elfogadtatni magad, hogy te szakmailag egyébként érsz valamit, vagy szakmailag le tudsz tenni az asztalra. És és én nagyon bízka vagyok arra, hogy ezt a csapatom ezt meg tudta ugrani, ezt a felatot. azért mondom, hogy nem mindenki, vagy nem mindenkinek ment ilyen nagyon kvázi könnyen. Én ezt beudom annak, hogy egy jó teamet tudtam össze összehozni ebbe a vállalatba. Nem volt nem volt azért könnyű út, és tényleg kell az alázat, annak ellené egyébként, hogy pozitívan fogadtak. Úgyhogy most rengeteg olyan szerződés előtt állunk, ami ami amiről majd reményeim szerint majd egy másik podcastban is fogunk majd veled beszélgetni. Tiborékkal ugye már aláírtuk a megállapodást. Most már igazából tudod egy megállapodás, ha nem törtöd meg tartalommal, akkor az egy hát ez egy nagyon frankó papír. Tehát most mindegyik megállapodás vagy mindegyik együttműködés, amit csinálunk, abban most tartalmat teszünk. Tiborékkal is azon dolgozunk, hogy ténylegesen nem csak advisorként, hanem adott esetben közös hasznosítóként vagy közös szolgáltatásokat fejlesszünk, és megjelenjünk ezzel akár a világ összes országában. Itt most a szolgáltatások résznél énst egy kicsit megkérdezhetlek, Tibor, hogy itt volt korábban egy gondolatod ezekkel a szolgáltatásokkal kapcsolatban is. Ki tudnád ezt egy kicsit bővebben fejteni? Igen. Megint egy kicsit visszanyúlnék a történelemben. Az adatközponti világot azt most már több mint 10 évvel ezelőtt a felhő technológiák, ugye a cloud, az így megdiszraptálta, ahogy szoktuk ezt mondani szépen magyarul. A mi vállalatunk az nyilván felismerte azt, hogy ez egy ez egy versenytárs gondolat, és igyekeztünk megfogni azt, hogy mi a cloudnak az előnye. Két-három évvel ezelőtt a felhő az már egy szitokóvá vált, tehát nehéz volt a felhő jellegű működésről beszélgetni, merthogy a mi vállalatunk azt mondta, hogy hát ha neked a felhő előnyei szimpatikusak, akkor megpróbálunk kialakítani egy felhő élményt a földön. Ez volt a a Green Lake, a HPE Green Lake nevű szolgáltatás, aminek az a lényege, hogy te fogyasztás alapon és egyébként nagyon sok minden más előnnyel kapod még meg az adatközponti eszközeidet. Valójában a HP-nek a teljes portfóliója elérhető egy ilyen fogyasztásalapú módon, vagy mondjuk azt, hogy szolgáltatásként előfizetve. És ez a szegedi szuperszámítógép projekt is egy ugyanilyen szolgáltatási formában jött létre, és és ebben állapodtunk meg, aminek van néhány fontos részlete, és szerintem ez megint egy ilyen egyedülálló dolog. Az egyik, hogy ez egy fogyasztás alapú történet. Tehát a Szegedi Tudományegyetem annyit fizet, amennyit használ ebből a kapacitásból. A másik, hogy haviíjas elszámolás keletkezik, tehát nem nem kellett egyszerre rengeteg kapex forrást előteremteni. És a harmadik dolog pedig, hogy ez nemcsak az adott kapacitásra született vagy kötött megállapodás, hanem ez bővíthető. Tehát hogyha ez a közös ötletünk bejön, és a akár a környékben, akár máshol ezek a szolgáltatások elkezdenek borzasztóan növekedni, akkor ez a kapacitás és ez az eszköz könnyedén bővíthető újabb és újabb részegységekkel. Még egy szervezeti kultúra jellegű kérdésem volna, hogy ugye nagyon sokat szoktam konferenciákon arról beszélni, hogy a szervezeti kultúrának mennyi idő átalakulnia. Ahhoz, hogy te Szegeden ezt a másfél évet ilyen pozitívan tud megélni, ők mennyivel korábban kezdték? Van egy exzagdátum, de szerintem ők mindig is, tehát mind rektor úr, mind kancellárasszonyt én mindig is úgy ismertem meg, aki ebben eltökélt, és szerintem tudott mögé vezetőket állítani, akik akik be tudtak állni, akár a tudományos oldalról is. Ö tehát azért akár stratégiai főigazgató asszonyról, akár rektorhelyettes úrról beszélünk, aki ugye ezt az egy kaput kialakította, ők mind kutatók egyébként, elismert tudósok vagy gyógyszerész vegyész oldalon, stratégiai főigazgatóasszony pedig gyógyszerész, tehát ők a magyar szakma vagy magyar tudományos elitben ott vannak, és mégis hajlandóak voltak kvázi operatív menedzserként funkcionálni az egyetemen. És ehhez azért kell az, hogy te meg tehát magad mögé tudjál olyan kulcsszereplőket, akik a te álmodat megvalósítják, effektíve lehozzák a földre. Ö egyébként professzor Dr. Szabó Gábor, aki az előző rektor volt, mai napig egyébként aktívan segít bennünket és az egyetem életét is. Nekem is ott ül egyébként az igazgatóságomban. Ő szokta mondani azt, hogy az egyetem az olyan, mint egy tankhajó, tehát hogy nagyon lassan fordít, de ha aztán be befordul a a az irányba, akkor akkor nagyon jó, de lassan fordul. És szerintem ennek a ennek a fordulásnak a a vége felé járunk, vagy aztán lehet, hogy tovább kell majd fordulni, én nem tudom, de de egy szervezeti kultúraváltás egy ekkora szervezet életében nagyon komplex és összetett folyamat, főleg úgy, hogyha az ténylegesen, tehát nem arról beszélünk, hogy egy üzleti vállalatban meg akarok honosítani bizonyos gondolkodásmódokat, hanem arról beszélünk, hogy egy kvázi eddig oktatással és kutatással foglalkozó ó szervezetbe behozok egy új gondolkodási módot. Óriási különbség a a kettő között. Én éltem meg kultúraváltási program projekteket az üzleti szférában. Nem mindegyik volt sikeres. [nevetés] Így fogalmaznék. Nehéz. Tehát én én megmondom őszintén, az a szerintem a Big Fból már mindenkivel dolgoztam együtt ilyen jellegű projekten. Itt itt ők önmaguktól vitték végig. Hat-nyolc évről beszélünk minimum. Minimum hat-nyolc év. És és ehhez ehhez konfliktusok, kompromisszumok hosszú sora vezet. Tehát, hogy ez egy ez egy kőkemény munka, és így tudtunk mi megérkezni, mint mint mint kvázi egy szervezeti egység. Ebben benne van az is, hogy létrejött egy vállalati holding, egyetemi vállalati holding. Ma gondoljátok már, arról beszélünk, hogy üzleti cégek az egyetemen. Szervezeti kulturális modellekben egy bürokratikus szervezet, abba illesztünk be egy mátrixot. Tehát ezt nagyjából úgy tudnám elmondani, mintha a szomszédokban lenke nénit betennénk a Tescóba. Tehát, hogy életidegen, de nem megvalósíthatatlan. Azért érdekes, amit feszegetsz már szervezeti oldalról, mert amikor arról beszélünk, hogy létrejön egy mondjuk azt, hogy találmány, az úgy az úgy szerintem egyszerűbb. Tehát létrejön egy találmány, szándékosan nem szabadalomról beszélek, mert az majd később lesz. És adott esetben érkezik egy befektető. A befektetők, főleg a magyar befektetők teeket keresnek. hogy a startup az nem egy emberből áll, és nem is általában vagy nem egy hasonsőrű kutató vagy tudós, vagy műszaki csapatból áll, hanem abban van pénzügyes, abban van üzleti szemlélettel megáldott szakember satöbbi. Tehát több szerepkört keresnek, teeket keresnek, de az egyetemeken nincsenek teamek. Itt kutatók vannak, és a kutatók azok, akik egyébként kitalálnak valamit, és tovább viszik ezeken a ezeken a fázisokon. És az egyik legnagyobb kihívás egyébként a technológia transzfer váltében az a kvázi matchmaking. Tehát a hogy tudom segíteni adott esetben ezt ezeket a kutatóc csoportokat úgy, hogy ezeket az operatív, kvázi operatív üzleti vagy egyéb szerepköröket megpróbálom betölteni, vagy valahogy megpróbálom megoldani. Óriás kihívás, külföldön sincs nagyon rá jó válasz, vagy nem nagyon látok rá jó választ. Ezen is dolgozunk most az egyetemi csapattal. hogy hogy tudunk ezekre választ kínálni, hogy egy idő után mi is el fogunk fogyni, tehát amikor majd a 10 spinoffba kell beülni, az nem fog menni. Tehát hogy ezt ezt hogy fogom megvalósítani, hogy tudok pult létrehozni, hogy tudok ebben ebben hatékonyan mozogni. És akkor egy visszajelzés még a ugye itt a cloud, nem cloud hat n mit mond nyolc évvel ezelőtt kezdőtt a cloud 10. Szóval én megmaradtam onpremis hívőnek és ezzel meg is voltam bélyegezve évekig, hogy bah maradi meg tehát nekem én azt látom, hogy hogy az a fajta megoldás, amiben most Tiborékkal tudunk együtt dolgozni, az pont ötvözi a kettőnek a a metszetét. Tehát kvázi mérhetően és kontrollálhatóan tudok kvázi korlátlan kapacitáshoz jutni. Na, gyaklálatban mi a baj? nem veszed észre, és a hirtelen az opexed az úgy megugrik, mint a szél. Nem különben egyébként adatokat töltök föl a felhőbe, ki tudja hova, ugye az jogi védettségem van, hát más nem nagyon. És és igazából nagyon sokszor nem is tudjuk, hogy hova töltődnek. Tehát az a kvázi fizikai szerver vagy storage, amire én feltöltöm az adataimat, az Szingapúrban van, vagy vagy Malajziában van, vagy New Yorkban van, vagy akárhol, fogalmam sincs. És én azt gondolom, ezek olyan kitettségek, hogy most kezdenek a cégek ráébredni arra, hogy bizalmas adatokat felhőbe feltölteni. Azt alaposan meg kell fontolni, és nem feltétlenül a jogi oldaláról, nem egyéb egyéb oldalról. Plusz kicsit olyan, mint bizonyos vállalatirányítási rendszerek, amit egyszer bevezetsz és utána utána kvázi együtt kell dolgoznod vele, mert hozzászokik a így mondanám, hogy hozzászokik a szervezet és és már sokkal drágább egyébként kivezetni vagy átalakítani a folyamataimat és ez igaz ugyanígy szerintem egy kicsit a clouddra is hozzászoktatjuk a szervezetet ú hát még feltöltök még izé mi mi ez korlátlan és aztán nyilván havi számlát Hát ott megjelenik. Hát ott ott meg megjelenik. És aztán a vezető megy legtöbb Sasio megy ugye a CFO elé. És akkor ott hát ott cipődórát nézed, majd együtt elmentek a CEOhoz, hogy hát nem lesz elég az Opex büdzsé. Már májusban kifutottunk. Igen. Ez a pingvinezés, amikor Igen. [nevetés] Igen. De miért nem kontrolláltátok? Ugye ez? Igen. Hát megkontrollálhatatlan. Tehát ez az a szám, amit nem tudok meg éb ez a jó. És egyébként tudom mérni is, tehát hogy van van egy platform is itt itt a szuperszámítógép kapcsán, amin amin tudom mérni azt, hogy hol tartok most. És nem az van, hogy valamikor majd két hónap múlva vagy három hónap múlva kapok valami kimutatást, ami hát izé és akkor megtalálom Józsit, aki teljesen felelőtlenül feltöltötte a teljes fotóállományt teljesen feleslegesen és annak. Szóval igazából ez egy kontrollató dolog, ami ami itt van. A közös érdeklődésünk a személyes szában most a szervezeti kultúraváltás volt. Egyetlen kérdésre maradt időnk. Mit gondoltok, hogy ebben az ökoszisztémában, ebben az együttműködésben milyen lehetőségek rejlenek még a jövőben? Azt gondolom, hogy ez egy most ilyen nagyon csúnya szóval élve ilyen pálot. Nem nagyon láttam ilyet, hogy így összeállt egy tehát ilyen jellegű üzleti célú együttműködésre, termékfejlesztési együttműködésre egy informatikai nagyválat, hogy azért itt a világ egyik legnagyobb informatikai nagyváratállóról beszélünk, aki egyébként együtt dolgozik a szegedi Tudományi Egyetemmel. Tehát én nem nagyon láttam ilyet, és ebben szerintem kell ambíció akár a a Tiborék részéről is, és ez megvan, meg kell ambíció a mi részünkről is. A másik, ami szerintem kell hozzá, az a kompetencia. Mindannyian sokat láttunk már, sokat tapasztaltak vagyunk, már úgy érezzük egyébként, hogy ezt ezt eredményre tudjuk vinni. A titkos nagy vágyunk egyébként is akkor ilyen zárszóval azért az az, hogy hogy ugye amennyire én tudom, a Hüllad Packard Enterprise a világ összes országában megtalálható, vagy legalábbis tud szolgáltatást nyújtani. Mi lenne, ha Magyarországról indulna egy olyan termék, amit a HP Magyarországgal fejlesztünk ki, és a világ összes országába el fog jutni? legyen ez mondjuk akár a digitális kampusz. Akkora dolog ez, aminek a küszöbbe állunk, amihez amihez ambícióus emberek kellenek. És szerintem most, akik itt ülünk, az szerintem az asztalnál azok vagyunk. egyébként nem nem biztos, hogy eljutottunk volna akár idáig is. Én azt gondolom, hogy ahogy már többször beszéltünk róla, ez egy olyan lehetőség, ami kinyitotta az ajtókat, és ebben bőven benne van az, hogy olyan szolgáltatások jönnek létre, hogy Szegedről szolgáljuk ki közösen az egyetemi szektort Magyarországon. benne van az, hogy olyan szolgáltatások jönnek létre, hogy Szegedről szolgáljuk ki az egészségügyi szektort, és akkor egy idő után semmi sem fogja indokolni, hogy a határok, a fizikai határok azok valóban elméleti határokat szabjanak, merthogy alapvetően egy közép-európai egyetemnek ugyanazok a kihívásai és a problémái egy közép-európai egészségügyi szolgáltatónak. ugyanazok az informatikai igényei. És mi azt látjuk ebben lehetőségként, hogy ez most nyitottá válik. Közösen azért kell dolgozzunk, hogy ezt elérjük. És mondjuk, hogyha Magyarországról egy ilyen nemzetközi sikertörténetet el tudunk érni, azt gondolom, az nem csak a büszkeségünket, hanem az országhír nevét is öreg. Ez nagyon jó volt, Zárszak. Köszönöm szépen, hogy itt voltatok. Mi köszönöm lehetőség. Köszönöm. เฮ
[zene]
[zene]
[zene]
