Tržište AI tvornica ulazi u eru industrijalizacije

Globalna ulaganja u podatkovne centre do kraja desetljeća mogla bi dosegnuti gotovo 1,6 bilijuna dolara, procjenjuje Canalys. Samo tijekom 2026. vodeće tehnološke kompanije trebale bi u AI infrastrukturu usmjeriti više od 600 milijardi dolara kapitalnih ulaganja.

Ti iznosi pokazuju da AI infrastruktura više nije tek dodatak postojećem cloud poslovanju. Tržište takozvanih AI tvornica prerasta u zasebnu industriju, obilježenu golemim kapitalnim potrebama, visokom potrošnjom energije, složenim inženjerskim zahtjevima i sve izraženijim geopolitičkim interesima.

Na tom se tržištu danas mogu prepoznati četiri glavne skupine ponuđača. Prvu čine najveći pružatelji javnog clouda, takozvani hyperscaleri, koji nude vlastite modele, računalne kapacitete i cjelovit softverski stog. Drugu skupinu čine specijalizirani AI cloud operatori, usmjereni ponajprije na računalno zahtjevne AI radne procese. Treći nude unaprijed pripremljene privatne AI platforme, dok četvrtu skupinu čine regionalni i industrijski operatori koji infrastrukturu prilagođavaju lokalnim propisima i potrebama pojedinih sektora.

Istraživanje Omdije, provedeno među više od 200 kompanija, pokazuje da razvoj tržišta usporavaju četiri velika problema: dugo razdoblje potrebno za izgradnju kapaciteta i dokazivanje povrata ulaganja, zahtjevi povezani s digitalnom suverenošću, nedostatak stručnjaka te sve veća složenost projektiranja i upravljanja takvim sustavima.

Unatoč tome, sektor se brzo mijenja. Omdia je izdvojila pet trendova koji bi tijekom 2026. i 2027. mogli odrediti njegov daljnji razvoj.

Prva promjena odnosi se na način mjerenja stvarne vrijednosti AI infrastrukture. Sirova računalna snaga, izražena brojem grafičkih procesora ili FLOPS-ima, više nije dovoljna. Kompanije sve više otkrivaju da skupi GPU-ovi dio vremena ostaju neiskorišteni jer čekaju prijenos podataka, pristup memoriji ili druge ulazno-izlazne operacije. U industriji se za takvu pojavu počeo koristiti izraz „zombi GPU“.

Zbog toga se pažnja premješta na pokazatelje koji bolje opisuju stvarno korisničko iskustvo i učinkovitost sustava. Među njima su vrijeme potrebno da model isporuči prvi token, brzina dohvaćanja podataka iz vektorskih baza te ukupni trošak izvođenja pojedinog zadatka. Dobavljači pritom navode višestruko ubrzanje indeksiranja vektorskih podataka te smanjenje troškova API pristupa i suvišnih računalnih kapaciteta do 75 posto. Ključna više nije samo količina dostupne snage, nego koliko se učinkovito ta snaga koristi.

Drugi trend povezan je s pokušajima hyperscalera da zadrže brzinu i fleksibilnost javnog clouda, a istodobno zadovolje sve strože zahtjeve za lokalnom pohranom i kontrolom podataka. Omdia razlikuje dva osnovna pristupa.

U prvom slučaju ponuđač u podatkovni centar korisnika isporučuje gotovo cijeli vlastiti cloud sustav, uključujući hardver, softver i alate za upravljanje. Takva rješenja nude AWS, Google Cloud, Huawei i Oracle. Drugi pristup razdvaja hardver od softvera. Softverske mogućnosti javnog clouda prenose se u lokalno okruženje, dok se računalna infrastruktura može graditi s različitim proizvođačima i partnerima.

Treći trend zahvaća specijalizirane AI cloud operatore. Gustoća potrošnje po jednom podatkovnom ormaru porasla je s približno 10 do 15 kilovata u 2024. na između 40 i 250 kilovata u 2026. godini. Istodobno se AI projekti pomiču iz faze testiranja i dokazivanja koncepta prema produkcijskim sustavima koji moraju raditi neprekidno, pouzdano i uz predvidive troškove.

Zbog toga se mijenjaju i poslovni modeli. Europski Nebius i kineski SenseTime među kompanijama su koje su se od jednostavnog najma fizičke infrastrukture okrenule pružanju cjelovitih usluga. SenseTime, primjerice, povezuje infrastrukturne usluge, pristup AI modelima te upravljanje energijom i računalnim resursima. Cilj je istodobno nadzirati performanse sustava i troškove električne energije, koji postaju jedan od presudnih čimbenika održivosti AI poslovanja.

Četvrta promjena događa se na takozvanoj zadnjoj milji industrijalizacije umjetne inteligencije. Izgradnja podatkovnog centra i nabava akceleratora same po sebi ne rješavaju poslovni problem. Najveći dio posla tek počinje kada AI treba povezati s postojećim informacijskim sustavima, urediti podatke, prilagoditi modele pojedinoj industriji i ugraditi agente u svakodnevne poslovne procese.

Upravo zato sve važniju ulogu dobivaju vertikalni integratori, industrijski operatori i nezavisni proizvođači softvera. Oni preuzimaju upravljanje podacima, integraciju s naslijeđenim sustavima te razvoj AI rješenja za konkretne poslovne scenarije. Inspur Cloud, primjerice, pokušava povezati snažnu infrastrukturnu osnovu s dugoročnim upravljanjem industrijskim AI sustavima. Vrijednost se tako više ne stvara samo prodajom računalnog kapaciteta, nego sposobnošću da se iz njega izgradi pouzdan proizvodni proces.

Peti trend je razvoj suverenih AI i podatkovnih tvornica. Europski regulatorni okvir, uključujući AI Act i DORA-u, kao i nacionalni zahtjevi povezani sa sigurnošću i kritičnom infrastrukturom, povećavaju potrebu za preciznom kontrolom lokacije, obrade i pristupa osjetljivim podacima.

Regionalni operatori zbog toga više nisu samo iznajmljivači prostora, struje i mrežne povezanosti. Kompanije poput G42 sve češće preuzimaju ulogu nacionalnih infrastrukturnih partnera koji moraju jamčiti fizičku sigurnost, regulatornu usklađenost i kontrolu nad cijelim podatkovnim okruženjem.

„Buduća konkurencija više se neće definirati brojem parametara modela ili GPU-ova, nego sveobuhvatnim natjecanjem u energiji, tekućinskom hlađenju, čipovima, autonomnim softverskim stogovima, suverenoj usklađenosti i dugoročnoj kapitalnoj izdržljivosti“, istaknuo je Raymond Zhan, viši glavni analitičar za cloud i umjetnu inteligenciju u Omdiji.

Prema njegovim riječima, poslovni korisnici ne bi trebali očekivati da će jedno rješenje odgovarati svim potrebama. Izbor infrastrukture mora ovisiti o veličini poslovanja, regulatornim zahtjevima te odnosu između stabilnih produkcijskih sustava i eksperimentalnih AI projekata.

Omdia očekuje da će 2026. i 2027. biti presudne godine za razvoj AI tvornica. Najizglednije prilike za rast u sljedećih pet godina pritom vidi upravo među regionalnim i industrijski specijaliziranim operatorima.

Razlog je jednostavan. AI infrastruktura sve se manje promatra kao proširenje klasičnog cloud tržišta, a sve više kao industrija s vlastitim pravilima ekonomike, energetike i geopolitičkog pozicioniranja. Više nije presudno samo tko može kupiti najveći broj najnovijih akceleratora. Prednost će imati oni koji istodobno mogu osigurati dovoljno električne energije, učinkovito hlađenje, pouzdan softverski sloj, kontrolu nad podacima i kapital za dugoročan razvoj.

Takav razvoj otvara prostor igračima koji se ne mogu mjeriti s hyperscalerima prema globalnoj veličini, ali mogu ponuditi lokalnu prisutnost, industrijsko znanje i regulatorno prihvatljiv model. Najveća vrijednost zato će se stvarati na spoju fizičke infrastrukture, softverske orkestracije, upravljanja podacima i poznavanja pojedine industrije.

AI tvornica više nije samo podatkovni centar ispunjen grafičkim procesorima. Ona postaje cjelovit industrijski sustav u kojem su računalna snaga, energija, podaci, softver i regulativa međusobno jednako važni.