Novi višemilijardni dogovor između Google Clouda i Thinking Machines Laba nije samo još jedna vijest o GPU-ovima. To je još jedan dokaz da se stvarna moć u umjetnoj inteligenciji seli s algoritama na infrastrukturu: na one koji kontroliraju podatkovne centre, specijalizirane čipove i energiju. Za Hrvatsku i širu regiju jugoistočne Europe, gdje se digitalna ekonomija ubrzano razvija, to otvara ozbiljno pitanje o dugoročnoj ovisnosti o nekoliko američkih divova.
Na temelju ekskluzive TechCruncha, u nastavku ću sažeti što se dogodilo, objasniti što Google dobiva, što dobiva Thinking Machines te kakve posljedice takvi dogovori imaju za europsko i regionalno digitalno gospodarstvo.
Vijest ukratko
Prema pisanju TechCruncha, Thinking Machines Lab, startup koji je 2025. osnovala bivša glavna tehnologinja OpenAI-ja Mira Murati, potpisao je novi višemilijardni ugovor s Google Cloudom. Izvor upoznat s detaljima naveo je za TechCrunch da se radi o iznosu u rasponu od nekoliko milijardi američkih dolara.
Ugovor laboratoriju osigurava pristup Googleovoj AI infrastrukturi temeljnoj na najnovijim Nvidijinim GB300 GPU-ovima. Google tvrdi da ti sustavi omogućuju otprilike dvostruko brže treniranje i posluživanje modela u odnosu na prethodnu generaciju. Paket uključuje i usluge kao što su pohrana podataka, Kubernetes Engine i baza podataka Spanner, posebno prilagođene za radna opterećenja temeljena na učenju pojačanjem.
Thinking Machines je ranije ove godine sklopio partnerstvo s Nvidijom, koje je uključivalo i investiciju proizvođača čipova, no ovo je prvi dogovor s velikim pružateljem oblačnih usluga. Ugovor nije ekskluzivan, što znači da laboratorij može koristiti više oblaka.
Startup je u listopadu 2025. lansirao svoj prvi proizvod, Tinker – alat koji automatizira izgradnju prilagođenih frontier AI modela. U priopćenju Google Clouda, na koje se TechCrunch poziva, naglašava se da Tinkerova arhitektura snažno ovisi o učenju pojačanjem, što dodatno objašnjava razmjere potrebne računalne snage.
Zašto je ovo važno
Ovaj dogovor važan je iz najmanje tri perspektive: strategije Googlea, pozicioniranja Thinking Machinesa i šire koncentracije AI infrastrukture.
Za Google, Thinking Machines je rani ulog u potencijalno vrlo utjecajan laboratorij. Kombinacija bivše ključne OpenAI osobe, ogromnog početnog kapitala (TechCrunch podsjeća na seed rundu od 2 milijarde dolara uz valuaciju od 12 milijardi) i proizvoda koji obećava automatiziranu „tvornicu modela” čini ga savršenim „anchor” kupcem. Tko hosta tu tvornicu, dugoročno je u poziciji moći.
Za Thinking Machines, ugovor je osiguranje pristupa ključnom resursu: modernim GPU-ovima i stabilnoj infrastrukturi. Učenje pojačanjem je notorno skupo – agenti koji istražuju golema stanja ili sustavi koji dizajniraju druge modele troše drastično više računalnih resursa od klasičnih nadziranih modela. Bez jamstva kapaciteta kod hiperskalera, takav pristup bi vrlo brzo postao ograničen cijenom i dostupnošću.
Treća dimenzija je koncentracija moći. Ovdje profitiraju Google i Nvidia. Slično kao u slučajevima OpenAI–Microsoft ili Anthropic–Amazon, opet vidimo isti uzorak: laboratoriji na samoj granici mogućeg završavaju u dugoročnim odnosima s jednim od tri američka oblaka, dok se na razini čipova praktički sve vrti oko Nvidije.
Gubitnici su manji pružatelji oblaka, nacionalni podatkovni centri i pokušaji stvaranja „suverenih” AI kapaciteta. Ako se najnapredniji laboratoriji ugovorno vežu za višegigavatne kapacitete Googlea, Amazona ili Microsofta, prostor za europske ili regionalne alternative sveden je uglavnom na nišne i manje zahtjevne primjene.
Šira slika
Ovaj dogovor uklapa se u širi trend u kojem se hiperskaleri i AI laboratoriji međusobno „zaključavaju” dugoročnim ugovorima. Microsoft je to napravio s OpenAI-jem, Google i Amazon s Anthropicom, sada Google s Thinking Machinesom. Svi ti aranžmani imaju nešto zajedničko: ogromne unaprijed planirane investicije u čipove, energiju i podatkovne centre u zamjenu za zajamčenu potrošnju.
Cloud se sve više ponaša poput komunalne infrastrukture. Umjesto da sve bude isključivo „pay as you go”, ključnu ulogu preuzimaju višegodišnje obveze kapaciteta, ugovori za opskrbu električnom energijom i strateški odabiri lokacija. Posebno kod učenja pojačanjem, gdje su eksperimenti teži za optimizaciju, laboratoriji žele partnera koji može amortizirati nepredvidivost i vrhunce potrošnje.
Za sam razvoj AI-ja, naglasak Thinking Machinesa na učenju pojačanjem sugerira sljedeći korak nakon velikih jezičnih modela: agente i meta-sustave koji donose odluke, planiraju i možda dizajniraju nove modele. To je zanimljivo s istraživačkog gledišta, ali još više povećava jaz između onih koji imaju „gotovo neograničen” pristup računalnoj snazi i svih ostalih.
U usporedbi s konkurentima, Google ovim potezom jasno poručuje da želi biti više od doma za vlastite modele (Gemini, DeepMindove sustave itd.). Savez s Thinking Machinesom pokazuje da Google Cloud želi biti platforma na kojoj će nastajati i tuđi, potencijalno konkurentski frontier modeli.
Europski i regionalni kut
Iz europske perspektive, ovaj dogovor je još jedna potvrda neugodnog trenda: ključna AI infrastruktura koncentrira se u rukama nekoliko američkih tvrtki. Iako Thinking Machines nije europski akter, obrazac je isti – svaki novi val frontier laboratorija završava na Google Cloudu, AWS-u ili Azureu.
EU pokušava odgovoriti regulacijom: Opća uredba o zaštiti podataka (GDPR), Zakon o digitalnim uslugama, Zakon o digitalnim tržištima i nadolazeći Akt o umjetnoj inteligenciji definiraju stroga pravila o tome kako se AI sustavi koriste i plasiraju na tržište. No malo od toga direktno adresira pitanje tko zapravo kontrolira fizičku infrastrukturu.
Inicijative poput EuroHPC-a, s velikim superračunalima u Finskoj, Italiji, Sloveniji i drugim državama, tega pokušavaju nadoknaditi. Hrvatska u tome sudjeluje posredno, a zemlje poput Slovenije imaju sustave poput Vege u Mariboru. No između projekata financiranih javnim novcem i komercijalne fleksibilnosti hiperskalera i dalje postoji veliki jaz.
Za hrvatske i regionalne tvrtke, to se prevodi u vrlo praktičan izbor: ako žele raditi s najnaprednijim modelima ili ih trenirati, gotovo sigurno će završiti na američkom oblaku. Lokalni pružatelji usluga i data centri uglavnom ne mogu doći do zadnjih generacija GPU-ova u dovoljnim količinama, niti mogu ponuditi isti nivo globalne redundancije i usluga.
Postoje ipak i poluge utjecaja. Europski Akt o podacima uvodi pravila za lakši prelazak između pružatelja oblaka i ograničava određene oblike zaključavanja korisnika. U budućnosti bi europske agencije za zaštitu tržišnog natjecanja mogle detaljnije analizirati pakete u kojima je pristup AI čipovima uvjetovan korištenjem kompletnog ekosustava jednog pružatelja.
Što slijedi
U sljedeće dvije do tri godine možemo očekivati nastavak ove dinamike: još frontier laboratorija će se formalno vezati za jednog ili dva hiperskalera. Oni koji to ne učine, vjerojatno neće moći igrati u istoj ligi po pitanju veličine i sposobnosti svojih modela.
Za Google i Thinking Machines, izazov će biti pretvoriti rezervirani kapacitet u konkretne proizvode. Ako Tinker ispuni obećanja, vidjet ćemo sve više specijaliziranih modela koje razvijaju sama poduzeća – banke, osiguravatelji, farmaceutske kompanije, logističke tvrtke ili javna uprava – umjesto da se oslanjaju isključivo na generičke modele izvana.
Za hrvatske tvrtke i institucije važno je nekoliko stvari.
Prvo, AI strategija mora eksplicitno uključivati strategiju oblaka i infrastrukture. Nije dovoljno „odabrati model”; treba promisliti gdje se on trenira, gdje se izvršava i kako se može preseliti ako se promijene cijene, regulativa ili geopolitika.
Drugo, treba pratiti mogućnosti kombiniranja velikih oblaka s regionalnim kapacitetima – bilo da je riječ o europskim superračunalima, bilo o domaćim data centrima za osjetljivije podatke. Hibridne arhitekture mogle bi postati jedini razuman kompromis između suvereniteta i brzine.
Treće, potrebno je pratiti regulatorni razvoj. Kako AI ulazi u zdravstvo, energetiku i javni sektor, nije isključeno da će se računalna infrastruktura za AI početi promatrati kao kritična infrastruktura, s posebnim pravilima i obvezama.
Zaključak
Dogovor između Googlea i Thinking Machinesa potvrđuje da je u eri umjetne inteligencije prava rijetka roba zapravo računalna infrastruktura. Nekoliko američkih hiperskalera i Nvidia u praksi odlučuju tko može igrati igru frontier modela. Za Hrvatsku i regiju to znači da pitanje „kojeg modela koristiti” više nije samo tehnološko, nego i strateško: tko dugoročno kontrolira utičnicu na koju su spojeni vaši algoritmi?
