BMW R sorozat lett 2026 első négy hónapjának legnépszerűbb használt motorkerékpárja Magyarországon a Használtautó.hu adatai alapján: a modellre 5369 érdeklődés érkezett, ami 57 százalékkal haladja meg a második helyezett Honda CB iránti keresletet.

A 2026. január 1. és április 30. közötti időszakban összesen 49 989 érdeklődést* regisztrált a Használtautó.hu a motorkerékpár kategóriában, miközben az átlagos havi hirdetésszám közel 3940 darab volt. A piaci átlagár 1,93 millió forintot tett ki, az átlagos futásteljesítmény 28 452 kilométer, az átlagéletkor pedig közel 16 év volt. Az adatok alapján a szezon már januárban erős kereslettel indult, tavasszal pedig bővülő kínálat és enyhülő árszint jellemezte a piacot.

A toplista egyértelműen kirajzolja a piac preferenciáit. A BMW R mellett a Honda CB, a Suzuki GSX, a Yamaha MT és a Kawasaki Z szerepeltek a legkeresettebb modellek között, de a tizedik helyen szintén BMW-modell, az F sorozat végzett. A német márka tehát dupla jelenléttel képviseltette magát a listán, miközben a fennmaradó helyeket teljes egészében japán gyártók dominálták. A Honda két modellel, a Suzuki hárommal, a Yamaha kettővel, a Kawasaki pedig eggyel került be a top 10-be, ami jól mutatja a japán motorkerékpárok töretlen hazai népszerűségét. A BMW R modellek átlagára meghaladta a 4,35 millió forintot, ezzel magasan a legdrágább szériát képviselve a listán.

A teljes piac átlagosan 1,93 millió forintos árszintje azt jelzi, hogy a kétmillió forint körüli ársáv ma már meghatározó referenciapont a használtmotor-vásárlók számára. Érdekes piaci jelenség ugyanakkor, hogy a közel 16 éves átlagéletkorhoz viszonylag alacsony, 28 452 kilométeres átlagos futásteljesítmény társul. Ez arra utal, hogy sok motorkerékpárt inkább szezonális használatra tartottak, jellemzően garázsban tárolva, kíméletes körülmények között. A toplistán szereplő modellek közül különösen a Yamaha MT emelkedik ki fiatal, 6 év alatti átlagéletkorával, míg a Yamaha FZ és a Honda CBR esetében a 17–19 éves modellekre is erős kereslet mutatkozik.

A szezonális trendek az év első hónapjaiban fokozatos élénkülést mutattak. Januárban még 9006 érdeklődés érkezett a portálra, februárban azonban már 10 863, márciusban pedig 15 841 érdeklődést mértek, ami a szezon közeledtével erősödő vásárlói aktivitást jelez. Ezzel párhuzamosan a hirdetésszám januárról márciusra több mint 66 százalékkal nőtt, 2844-ről 4753 darabra, miközben az átlagár 2,09 millió forintról 1,85 millió forintra csökkent. Áprilisban a kereslet továbbra is magas maradt 14 279 érdeklődéssel, az átlagár pedig 1,79 millió forintra mérséklődött, ami kedvezőbb vásárlási környezetet teremtett a szezon kezdetére.

„A mostani adatokból jól látszik, hogy a magyar motorosok tudatosan keresnek megbízható, értéktartó modelleket, és nem feltétlenül riadnak vissza az idősebb motoroktól sem, ha azok megkímélt állapotban vannak”

– mondta Koralewsky Márk, a Használtautó.hu üzletágvezetője.

„A magas átlagéletkor és az alacsony futásteljesítmény kombinációja sok esetben kifejezetten vonzó lehet a vásárlóknak, hiszen ezek a motorok gyakran keveset használt, jó állapotú példányok. A tavaszi kínálatbővülés és az enyhülő árak ráadásul most kedvező belépési pontot teremthetnek azok számára, akik a szezonra keresnek motorkerékpárt”

– tette hozzá a szakértő.

*Érdeklődések: telefonszám- és e-mailcím-felfedések száma.

További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

A mesterséges intelligencia már nem a jövő ígérete, hanem a magyar kkv-k mindennapi működésének része. Miközben egyre több vállalkozás építi be az AI-alapú megoldásokat a napi folyamataiba, a legtöbben még mindig megfelelő szabályozási és biztonsági keretek nélkül használják ezeket az eszközöket. Pedig az AI-korszakban a bizalomnak különösen nagy ára van, és ezt a piac, valamint egy uniós szabályozás is egyre határozottabban érvényesíti.

Az EU mesterséges intelligenciára vonatkozó AI Act szabályozása már életbe lépett, de a vállalkozások számára az igazán fontos fordulópont 2026. augusztus 2.: ekkortól válik kötelezővé az előírások döntő része.

„Ma már Magyarországon is szükséges a mesterséges intelligencia alkalmazása a kis- és középvállalkozások körében, hogy lépést tudjanak tartani a globális versenyben. A statisztikák szerint ma már tízből csaknem nyolc magyar kkv használ valamilyen formában mesterséges intelligenciát, ugyanakkor mindössze a vállalkozások negyede rendelkezik olyan szabályozott háttérrel, ami megfelelhet az élesedő uniós AI Act szigorú előírásainak. A valódi kockázatot nem maga az AI használata jelenti, hanem annak dokumentálatlan, kontroll nélküli működtetése”

– mondta Rammacher Zoltán, a K&H lakossági és kkv-szegmens marketingvezetője.

Ez nem csupán adminisztratív hiányosság, hanem komoly jogi, adatvédelmi és üzletmeneti kockázatot jelenthet a vállalkozások számára. Az AI Act szankciórendszere ugyanis olyan mértékű bírságokat helyez kilátásba, amelyek különösen a tőkehiányos kkv-k esetében veszélyeztethetik a működés stabilitását vagy akár az üzletmenetet is.

Nyáron még van idő felkészülni – ősszel már következmények jöhetnek

A következő hónapokat érdemes jól kihasználnia a hazai vállalkozásoknak a felkészülésre. Augusztus elejétől ugyanis kötelezővé válik a magas kockázatú AI-rendszerekre vonatkozó szigorú dokumentációs, átláthatósági és kiberbiztonsági előírások teljes körű alkalmazása. Ezzel lezárul a felkészülési időszak, és a hiányosságok már közvetlen pénzügyi és piaci következményekkel járhatnak.

„A bizalom a kkv-szektor egyik legfontosabb valutája, épp ezért a tudatosan felépített, transzparens AI-használat nemcsak a megfelelőséget támogatja, hanem erősíti az ügyfél- és partnerkapcsolatokat is. Az AI Act nem fék, hanem versenyelőny lehet, és a következő időszak azoknak a vállalkozásoknak kedvezhet, amelyek időben reagálnak a változásokra. A strukturált átállás és az AI-rendszerek felülvizsgálata segíthet abban, hogy a szabályozás ne akadályként, hanem egy kiszámíthatóbb és bizalomra épülő digitális gazdaság alapjaként jelenjen meg”

– tette hozzá a szakember.

További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

A mesterséges intelligencia egyre mélyebben épül be az üzleti folyamatokba, ezért a vállalatok körében ugrásszerűen nő az igény a hosszú távon is stabil AI-környezetek iránt. Sok szervezetnél ráadásul alapelvárás, hogy saját adatközpontban maradjanak az érzékeny adatok és az AI-alkalmazások, vagyis a vállalatoknak helyben kell megteremteniük az AI biztonságos és kiszámítható működésének feltételeit.

A SUSE szakértői szerint ehhez az új hardverek mellett olyan AI-környezetre van szükség, amely megbízhatóan és tervezhető költségek mellett üzemeltethető.

„A vállalati AI gyorsan terjed, és ezzel együtt folyamatosan nő az igény olyan infrastruktúra iránt, amely biztosítja az adatok feletti kontrollt és a szabályozott környezetekhez szükséges irányítást.”

– mondta John Fanelli, az NVIDIA vállalati szoftverekért felelős alelnöke

A mesterséges intelligencia fokozatosan szerves részévé válik a vállalatok mindennapjainak. Sok cég már nem tesztjelleggel, hanem élesben használ AI-t, és egyre több helyen jelennek meg olyan megoldások is, amelyek több modellt és AI-ügynököt kapcsolnak össze egyetlen környezetben.

Új technológiák, új igények

Ez a változás új elvárásokat teremt a vállalati IT és az infrastruktúra területén is. Számos iparágban ugyanis alapelvárás, hogy az érzékeny adatokat kizárólag saját adatközpontban kezeljék, és az AI-alkalmazásokat is olyan környezetben futtassák, ahol a szervezet közvetlen kontrollt gyakorolhat a rendszerek, a költségek és a biztonságos üzemeltetés felett. Erre bizonyos esetekben adatvédelmi és szabályozási elvárások miatt van szükség, más esetekben pedig a vállalatok szeretnének nagyobb biztonságot és jobb rálátást az infrastruktúrára.

A szervezeteknek ezért korszerűsíteniük kell IT-környezetüket, ha az AI-szolgáltatásoktól is ugyanolyan folyamatos, kiszámítható és megbízható működést várnak el, mint minden más rendszerüktől. Ezek a modern megoldások ugyanis új típusú terhelést jelentenek, miközben a hagyományos infrastruktúrák többségét eredetileg nem ilyen igényekre tervezték.

A hardver csupán félkarú óriás

Az új igényekre a hardvergyártók is gyorsan reagálnak. Az olyan új generációs AI-hardverek, mint az NVIDIA Rubin platform kifejezetten az összetettebb vállalati AI-ökoszisztémák kiszolgálására készülnek. Az ilyen megoldások fejlesztésénél már nemcsak a nagyobb számítási teljesítményt tartják szem előtt, hanem azt is, hogy a rendszerek jól skálázhatók és hatékonyan működtethetők legyenek. A hardver ezért egyre inkább stratégiai szerepet kap az AI-infrastruktúrában.

Az új AI-hardverek azonban csak akkor teremtenek valódi üzleti értéket, ha olyan környezet egészíti ki őket, amely biztonságosan, átláthatóan és kiszámíthatóan működtethető. Ha ez a háttér hiányzik, a vállalatok nem tudják teljes mértékben kihasználni a nagy teljesítményű hardverben rejlő lehetőségeket: az új megoldások nehezebben skálázhatók, több erőforrást és költséget igényel az üzemeltetésük, és nagyobb kockázatot jelenthetnek a napi vállalati működésben is.

Stabil alap, biztos háttér

A vállalatoknak tehát olyan AI-környezetekre van szükségük, amelyek saját infrastruktúrán belül is támogatják a biztonságos és szabályozott működést, a SUSE AI pedig pontosan ezt nyújtja. A helyben működtethető, nyílt, vállalati felhasználásra szánt platform segítségével a szervezetek adatközpontokban, hibrid vagy air-gapped (internettől elzárt) környezetekben futtathatják az AI-szolgáltatásokat, miközben az érzékeny adatokat saját ellenőrzésük alatt tarthatják. Ez nagyobb kontrollt, biztonságosabb működést és auditálható AI-használatot tesz lehetővé a vállalati környezetben.

A platform beépített megfigyelési és elemzési funkcióinak köszönhetően jól nyomon követhetők a legfontosabb mutatók, például a tokenhasználat és az ehhez kapcsolódó költségek, valamint a GPU-k teljesítménye és kihasználtsága. Ezáltal a vállalatok jobban átláthatják és kézben tarthatják a költségeket, ami támogatja a stratégiai tervezést és a megbízhatóbb AI-működést.

A megoldás megfelelő alapot nyújt a vállalati AI-alkalmazások használatához olyan területeken, ahol egyszerre fontos az érzékeny adatok védelme, a szabályozott működés és a kiszámítható üzemeltetés. Ilyenek lehetnek például a saját infrastruktúrán futó generatív AI-megoldások, a belső tudásbázisokra épülő alkalmazások vagy más olyan AI-folyamatok, ahol a szervezetek nem akarják az adatokat külső, zárt platformokra vinni.

További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!