Iza modela umjetne inteligencije sljedeće generacije ne leže samo algoritmi i silicij, već i beton, čelik, turbine i dalekovodi. Kada pogledate brojke, razmjeri su zapanjujući… Kada je riječ o umjetnoj inteligenciji, pozornost se obično usmjerava na dva elementa: s jedne strane, hardver – grafički procesori, memorija velike propusnosti i akceleratori – a s druge, softver, posebno modeli velikih jezika (LLM). Veliki jezični modeli (LLM) su napredni sustavi umjetne inteligencije (AI) dizajnirani za obradu, razumijevanje i generiranje teksta nalik ljudskom.
Izgradnja AI infrastrukture
Lako je vidjeti zašto su mnogima u fokusu čipovi: tvrtke poput Nvidije i OpenAI-ja, tvorca ChatGPT-a, pokretačka su snaga ove revolucije. Bez njihovih čipova i modela tehnološki val kojem svjedočimo ne bi postojao. Ali, iako su te kompanije neosporni protagonisti, to ne znači da priča tu završava. Fokusiranje samo na te tehnološke divove je kao da pričate priču o industrijskoj revoluciji govoreći isključivo o parnim strojevima, a ignorirati željeznice, rudnike i čeličane koje su to omogućile. Rijetko proširujemo horizonte kako bismo vidjeli što zapravo znači izgraditi fizičku infrastrukturu potrebnu za održavanje umjetne inteligencije.
Iza svakog modela sljedeće generacije ne stoje samo algoritmi i silicij, već i beton, čelik, turbine i dalekovodi, a kada pogledate brojke, razmjeri su zapanjujući. Uzmimo za primjer Stargate, projekt koji je OpenAI pokrenuo u siječnju 2025. zajedno s Oracleom, SoftBankom i MGX-om. Cilj je stvoriti najveću globalnu mrežu podatkovnih centara posvećenih umjetnoj inteligenciji, sposobnih podržati obuku i implementaciju AI modela sljedeće generacije. Financijska obveza je jednako impresivna: 500 milijardi dolara početnih ulaganja, ukupni ugovori veći od bilijuna dolara i tehnički cilj od deset gigavata električne energije do 2029. Da bismo to stavili u perspektivu, to je ekvivalent deset nuklearnih elektrana srednje veličine. Vodeća lokacija nalazi se u Abileneu u Teksasu, u funkciji je od rujna ove godine, s početnim kapacitetom od 200 megavata, koji će do sredine 2026. narasti na 1,2 gigavata. Da biste razumjeli što to znači, uzmite u obzir da je 1,2 gigavata dovoljno za napajanje gotovo pet gradova veličine Milana.
To je samo početak jer se planiraju dodatna središta u Teksasu, Novom Meksiku, Ohiju i američkom srednjem zapadu. Zračne snimke kampusa Abilene govore same za sebe: 4,45 milijuna četvornih metara, što je ekvivalentno oko 623 nogometna igrališta, s osam glavnih zgrada, svaka veličine trgovačkog centra. To je kao izgradnja malog industrijskog grada posvećenog isključivo umjetnoj inteligenciji. Unutarnja mreža zahtijeva između 20 i 30 tisuća kilometara optičkih vlakana i stotine tisuća metara visokonaponskih električnih kabela. Lokacija uključuje elektranu na licu mjesta s deset plinskih turbina, sposobnih za generiranje 360 megavata, oko 30 posto ukupne potražnje. Ostatak dolazi iz mreže. Svaka zgrada opremljena je desecima dizelskih ili plinskih generatora i stotinama transformatora. Hlađenje je jednako važno: svaka zgrada zahtijeva desetke rashladnih jedinica kapaciteta od 1000 do 2000 tona rashladne tekućine.
To je kao da deseci tisuća kućanskih klima-uređaja rade sinkronizirano kako bi hladili jednu zgradu. Čak i s visoko učinkovitim sustavima zatvorene petlje, godišnja potrošnja vode usporediva je s potrošnjom vode cijelog stambenog naselja. Kako bi se podržao taj teret, kampus je spojen na namjenske dalekovode i trafostanice komunalnih razmjera, a građevinski radovi uključuju kilometre rovova, spremnike i postrojenja za filtriranje, a to je samo jedno mjesto. Cijeli projekt Stargate sve umnožava deset puta: više od deset gigavata električnih kapaciteta, stotine zgrada i tisuće generatora i sustava hlađenja. Stargate je samo početak.
Irska, Njemačka…
Slični projekti u tijeku su diljem svijeta, s ulaganjima i kapacitetima koji konkuriraju ili premašuju one u Sjedinjenim Državama. U Europi se hiperskalna ekspanzija ubrzava u Irskoj, Njemačkoj i nordijskim zemljama, potaknuta pristupom obnovljivim izvorima energije i strateškim čvorištima u oblaku. Microsoft i Google najavili su višemilijardna ulaganja u izgradnju podatkovnih centara spremnih za umjetnu inteligenciju diljem regije, dok Francuska i Velika Britanija financiraju nacionalne AI klastere kako bi podržali suverene kapacitete. U Kini tehnološki divovi poput Alibabe, Tencenta i Baidua grade ogromne AI klastere u Pekingu, Šangaju i Shenzhenu. Bliski istok pojavljuje se kao još jedno žarište. G42 u Abu Dhabiju gradi hiperskalne AI kampuse s partnerstvima koja obuhvaćaju globalne pružatelje usluga u oblaku, dok Vizija 2030 Saudijske Arabije uključuje višemilijardna ulaganja u AI infrastrukturu i proizvodnju poluvodiča. Ti su projekti osmišljeni da bi se regija pozicionirala kao strateško središte za umjetnu inteligenciju i usluge u oblaku između Europe i Azije.
U međuvremenu, ako se za trenutak vratimo u Sjedinjene Države, xAI gradi Colossus 2 u Memphisu, prvi AI podatkovni centar od 1 GW, s planovima proširenja na tri gigavata do 2026. Procijenjeno ulaganje prelazi 40 milijardi dolara, s planiranim više od milijun GPU-ova. Metain projekt Hyperion u Louisiani cilja na 1,5 gigavata u svojoj početnoj fazi, i cilj mu je pet gigavata. Lokacija će pokrivati područje usporedivo s Manhattanom i trošit će energiju ekvivalentnu gotovo dvije trećine industrijske potrošnje energije Lombardije. Procijenjeni proračun je više od 100 milijardi dolara. Google i Anthropic razvijaju Projekt Rainier, mrežu klastera od više gigavata raspoređenih diljem SAD-a, Europe i Bliskog istoka kako bi podržali granične modele i napredne usluge u oblaku.
Ovdje se ne radi samo o kupnji računala. U Sjedinjenim Državama ulaganja u fizičku izgradnju podatkovnih centara, isključujući IT hardver poput Nvidia GPU-ova i poslužitelja, naglo rastu i sada se približavaju razmjerima potrošnje na izgradnju ureda i skladišta, kao što je prikazano na Grafikonu 1. Ovi projekti uključuju građevinske radove, električne sustave, rashladnu infrastrukturu i mrežnu povezivost, stvarajući opipljivo gospodarstvo izgrađeno na betonu, čeliku i dalekovodima. Umjetna inteligencija generira novi val industrijske potražnje koji izravno utječe na realno gospodarstvo, s učincima koji će utjecati na BDP, zaposlenost i regionalnu dinamiku.
Tijekom protekla dva desetljeća rast tehnološkog sektora prvenstveno je bio potaknut softverom, koji je osiguravao ponavljajuće prihode. Ti modeli zahtijevali su relativno skromna ulaganja u fizičku infrastrukturu. Međutim, danas svjedočimo paradigmatskoj promjeni. Prvi put u više od četvrt stoljeća tehnologija se vratila u sferu kapitalno intenzivnog sektora.
Jasna strategija
Više se ne radi samo o softveru i pratećem hardveru, već o potpuno integriranim industrijskim ekosustavima koji uključuju energetsku infrastrukturu, sustave upravljanja toplinom, napredna rješenja za povezivanje i najsofisticiranije poluvodiče. Taj je trend vidljiv u podacima: ukupna potrošnja glavnih tehnoloških igrača, u odnosu na prihod, naglo je porasla posljednjih godina i premašila je prag od deset posto koji se obično povezuje sa sektorima koji se smatraju kapitalno intenzivnima.
U Americi projekti poput Stargatea nisu anomalije, već rezultat jasne strategije: izgraditi računalnu snagu u velikim razmjerima i brzo. Logika je jednostavna: tko prvi stigne, osigurava trajnu prednost. Prvi u pokretu postavljaju standard i osiguravaju potražnju, od tvrtki i potrošača, koja obično traje i rijetko se mijenja. Rezultat je “tvornica umjetne inteligencije”, industrijski lanac vrijednosti koji spaja hardver, infrastrukturu i modele te potiče žestoku konkurenciju u ulaganjima u infrastrukturu umjetne inteligencije.
Zasad je ovaj model jedinstven za Sjedinjene Države, omogućen likvidnim javnim tržištima kapitala, dubokim rizičnim kapitalom, obilnim privatnim kapitalom i dostupnim dugom koji aktivno potiče utrku za industrijalizacijom umjetne inteligencije. Kina, nasuprot tome, slijedi drukčiji put, oblikovan američkim ograničenjima na napredne čipove. Washington je blokirao izvoz vrhunskih grafičkih procesora i litografske opreme ispod 16 nanometara, stvarajući tehnološki jaz. Peking reagira na dva fronta: optimizacijom performansi softvera, kao što se vidi u slučaju DeepSeek, i ubrzavanjem domaćeg razvoja poluvodiča.
DeepSeek je primjer ovog pristupa: model otvorenog koda osmišljen kako bi se smanjila upotreba računalnih resursa, s troškovima obuke i inferencije daleko ispod onih zapadnih kolega. Istovremeno, Kina je od 2019. uložila više od 250 milijardi USD kako bi utrostručila svoj kapacitet proizvodnje poluvodiča, dosegnuvši tri milijuna pločica mjesečno (20 posto globalnog kapaciteta) i napredujući u čipovima koristeći tehnologiju ispod 28 nanometara.
Ne gledajte samo tehno divove
Cilj je smanjiti ovisnost o vrhunskim grafičkim procesorima i izgraditi otporan ekosustav. Ta se strategija odražava u financijskim podacima: omjeri kapitalnih ulaganja kineskih tvrtki, iako rastu, i dalje znatno zaostaju za onima američkih tvrtki.
Trenutačna faza izgradnje infrastrukture značajna je prilika za investitore. Dok velike tehnološke tvrtke ostaju ključni igrači, njihova rastuća cikličnost i povišene procjene sugeriraju da se najatraktivniji prinosi sve više mogu pronaći negdje drugdje. Drugi korisnici ovog kapitalno intenzivnog ciklusa uključuju tvrtke koje omogućuju transformaciju: pružatelje energetske infrastrukture, sustava hlađenja i rješenja za povezivanje. No, visoki kapitalni intenzitet također donosi cikličku ranjivost i rizik. Izazovi u izvršenju, kašnjenja u monetizaciji ili prekoračenja troškova mogli bi brzo smanjiti prinose. Uporni optimizam na tržištu, pojačan kontinuiranim širenjem kapitalnih ulaganja, može potaknuti tvrtke da se bave sve većim i resursno zahtjevnijim projektima.
Nešto suptilniji rizik leži u povratnoj petlji između očekivanja i investicijskog ponašanja. Ako bi se tempo ulaganja u AI infrastrukturu usporio, bilo zbog produženih rokova projekata, sporije monetizacije ili smanjenja diferencijacije među LLM modelima, tržišno raspoloženje moglo bi doživjeti oštriji preokret nego što bi to zahtijevali temeljni fundamenti.
