Zabrinutost zbog balona umjetne inteligencije porasla je od početka 2026. godine, dok se investitori i donositelji politika fokusiraju na to hoće li i kada on puknuti.

No pravo pitanje nije jesu li trenutačne procjene napuhane; već razlikuje li se novi poslovni model umjetne inteligencije od prethodnih tehnoloških revolucija.

Skupi sustavi

Desetljećima je skalabilnost bila glavni pokretač performansi i vrijednosti tehnoloških tvrtki. Dok su aplikacije, internetske stranice, internetske trgovine i platforme društvenih mreža širile svoje korisničke baze, granični troškovi su pali, mrežni učinci uzeli maha, a moć određivanja cijena rasla. Procjene su počele odražavati dugoročni potencijal rasta, a ne kratkoročnu profitabilnost. Sile koje su definirale prošle tehnološke pobjednike vjerojatno neće dominirati uvođenjem umjetne inteligencije jer se konkurentska dinamika razlikuje kroz šest ključnih dimenzija.

Prvo, kapitalna ulaganja više nisu plitki opkop; ona su zastrašujuća prepreka. U prijašnjim tehnološkim valovima kapitalni zahtjevi uglavnom su bili ograničeni na fazu pokretanja i relativno skromni. Primjerice, Facebook je u početku prikupio samo 500 tisuća dolara početnog financiranja. No, te su prijašnje inovacije izgrađene na postojećoj infrastrukturi poput Linuxa, Apachea, MySQL-a i PHP-a (tzv. LAMP stack), što je dramatično smanjilo početne troškove. Nasuprot tome, umjetna inteligencija iznimno je kapitalno intenzivna.

Procjenjuje se da će kapitalna ulaganja u tu industriju do 2030. premašiti sedam bilijuna dolara dok tvrtke grade podatkovne centre, proširuju računalne kapacitete i ulažu u specijalizirani hardver. Za razliku od prethodnih tehnoloških ciklusa, ovi zahtjevi za ulaganjima neće nestati sa sazrijevanjem industrije, a možda će se čak i intenzivirati. Štoviše, ti troškovi možda nikada neće značajno pasti, budući da se životni vijek podatkovnih centara često mjeri u godinama, a ne u desetljećima.

Očekuje se da će troškovi obuke jednog velikog modela umjetne inteligencije premašiti milijardu dolara do 2027. Preživjet će samo tvrtke koje si mogu priuštiti ulaznu cijenu, što će današnjim tehnološkim divovima, s njihovim ogromnim novčanim tokovima, snažnim bilancama i pristupom tržištima kapitala, dati odlučujuću prednost. Drugo, struktura operativnih troškova umjetne inteligencije narušava tradicionalnu ekonomiju razmjera.

U prethodnim tehnološkim ciklusima granični troškovi po korisniku padali su usporedno s rastom platformi. Umjetna inteligencija uzrokuje dramatičnu promjenu u načinu na koji stvari funkcioniraju. Kontrola graničnih troškova više nije opcionalna, budući da veliki jezični modeli i drugi sustavi umjetne inteligencije imaju značajne troškove pri svakoj interakciji, što iziskuje milijarde izračuna. Zato se tvrtke koje se bave umjetnom inteligencijom usredotočuju na smanjenje troškova po upitu kroz prilagođeni hardver poput TPU-a i razvoj manjih, energetski učinkovitijih modela poput kineskog DeepSeeka.

Stvarni svijet

Roditelji vs. algoritmi: Evo kako roditelji mogu preuzeti kontrolu

energetska tržišta

Provokativni plan za novu eru europske energetske neovisnosti

Treće područje u kojem se umjetna inteligencija razlikuje od prethodnih tehnoloških revolucija jest slabost i krhkost mrežnih učinaka. Naslijeđene tehnološke platforme imale su koristi od samopodržavajućeg rasta. Kupce i prodavače privlačilo je Amazonovo tržište upravo zato što je aktivnost tamo već bila koncentrirana.

Korisnici umjetne inteligencije mogu lako prelaziti između modela, mogu rabiti nekoliko modela odjednom – jedan za tekst, drugi za slike, treći za kodiranje – ili čak izraditi vlastiti. Troškovi prelaska su niski, a lojalnost slaba pa su mrežni učinci znatno manje utjecajni u određivanju dugoročnih pobjednika. Četvrta razlika leži u prijelazu s fragmentacije tržišta na trenutačnu zasićenost. Prijašnje tehnološke platforme rasle su unutar uglavnom izoliranih tržišta: Google je dominirao pretraživanjem; Amazon se fokusirao na maloprodaju.

Tražeći posebne niše poput studenata (Facebook) i profesionalaca (LinkedIn), tvrtke su imale vremena sazreti prije nego što se konkurencija pojačala. Za razliku od toga, umjetna inteligencija je tehnologija opće namjene koja prelazi industrije. S obzirom na to da joj korisnici mogu pristupiti odmah putem aplikacija ili programskih sučelja, tvrtke više nemaju taj luksuz da dosegnu zrelost prije pojave konkurenata. Ova dinamika daje umjetnoj inteligenciji potencijal da poremeti ne samo pojedinačne sektore, već i svaki postojeći tehnološki poslovni model.

Peto, politički utjecaj sada je jednako važan kao i tržišna moć. S obzirom na to da se tvrtke koje se bave umjetnom inteligencijom suočavaju i s tržišnim silama i s političkim pritiscima, tvrtke koje mogu oblikovati propise, utjecati na javno mnijenje i preuzeti reputacijski rizik bolje su pozicionirane za uspjeh.

Nova strateška logika

Microsoft je izvrstan primjer takve tvrtke. U jasnom nastojanju da stekne politički i društveni legitimitet, tvrtka je nedavno obećala pokriti troškove električne energije svojih podatkovnih centara, kako se više cijene ne bi prenosile na potrošače. Naposljetku, umjetna inteligencija možda je manje podložna dinamici “pobjednik uzima sve”.

Skaliranje, gotovo nulti granični troškovi i snažni mrežni učinci omogućili su tvrtkama poput Facebooka, Googlea, Amazona i Applea da dominiraju društvenim mrežama, pretraživanjem, e-trgovinom i pametnim telefonima. Sektor umjetne inteligencije, barem u početku, vjerojatno neće slijediti taj obrazac. Umjesto da se koncentrira na jednog monopolističkog pobjednika, mogao bi podržavati više dominantnih sudionika, od kojih svaki kontrolira svoju nišu.

Naravno, tvrtka koja se bavi umjetnom inteligencijom može doći do točke u kojoj njezina tehnološka prednost postaje samopodržavajuća i praktički nepremostiva. Kroz kontinuirano samousavršavanje i ogromnu superiornost proizvoda, čak i razvoj opće umjetne inteligencije, takva bi tvrtka mogla postići trajnu tržišnu moć, što bi joj omogućilo dominaciju u tom području. Do tada, investitori moraju prepoznati da umjetna inteligencija slijedi novu stratešku logiku. Primjena naslijeđenih tehnoloških metrika na ovo okruženje koji se brzo mijenja nije samo kontraproduktivna, već i potencijalno skupa.

Utrku za vodstvo u umjetnoj inteligenciji neće dobiti tvrtke s najviše korisnika ili najbržim stopama rasta. Umjesto toga, pobjednici će biti tvrtke koje mogu kombinirati superiorne proizvode s financijskom snagom i političkim utjecajem. U tom smislu, umjetna inteligencija više nalikuje kapitalno intenzivnim industrijama sredine 20. stoljeća nego tehnološkim modelima s malo imovine iz posljednjih godina. S obzirom na rast operativnih troškova i lakši prelazak potrošača između modela, profitabilnost će ovisiti o iskorištavanju elastične potražnje uz pretvaranje političkog kapitala i regulatornog utjecaja u trajnu konkurentsku prednost.

© Project Syndicate, 2026.