1. Naslov i uvod
Kad je u rujnu 2025. objavljeno da će Nvidia uložiti do 100 milijardi dolara u infrastrukturu OpenAI‑ja, izgledalo je kao trenutak u kojem se cementira nova AI ekonomija. Pet mjeseci kasnije novca nema, brojka se relativizira, a OpenAI ubrzano traži alternative Nvidia čipovima. To nije samo komunikacijski gaf Silicijske doline – to je rani test koliko je sadašnji AI boom održiv. U nastavku analiziramo što se zapravo dogodilo, kako to mijenja odnose snaga te što znači za Europu i regiju jugoistočne Europe.
2. Vijest ukratko
Prema pisanju Ars Technice, Nvidia i OpenAI su u rujnu 2025. potpisali pismo namjere kojim bi Nvidia mogla uložiti do 100 milijardi dolara u AI infrastrukturu OpenAI‑ja. Plan je predviđao oko 10 gigavata Nvidia sustava – snagu usporedivu s desetak nuklearnih elektrana.
No, do danas nije sklopljen obvezujući ugovor. Direktor Nvidije Jensen Huang u međuvremenu je izjavio da brojka od 100 milijardi nikada nije bila čvrsta obveza, već gornja granica, te da bi ulaganja išla korak po korak. Kako rezimira Ars Technica pozivajući se na Reuters i Wall Street Journal, OpenAI paralelno aktivno traži alternativne dobavljače: potpisan je dogovor vrijedan 10 milijardi dolara s Cerebrasom, ugovor s AMD‑om za više gigavata GPU‑a te suradnja s Broadcomom na razvoju vlastitog AI čipa.
Reuters također navodi da dio inženjera OpenAI‑ja nije bio zadovoljan brzinom inferencije na pojedinim Nvidia GPU‑ima, primjerice u alatu Codex, što je potaknulo potragu za rješenjima s manjom latencijom. Nakon objave tih informacija, dionica Nvidije je blago pala, iako obje kompanije javno naglašavaju da partnerstvo ostaje snažno.
3. Zašto je to važno
Ovaj ne‑dogovor razotkriva temeljnu napetost današnjeg AI ciklusa: svi žele Nvidia marže, nitko ne želi Nvidia ovisnost.
Kratkoročno, Nvidia je izbjegla golemu, kružnu transakciju koja je već izazivala podignute obrve: ulažeš kapital u kupca kako bi ti mogao kupiti još više tvojeg hardvera. Takav model ubrzava rast na papiru, ali otvara pitanje koliko je potražnje stvarno tržišno, a koliko umjetno napumpano od strane dobavljača.
OpenAI, s druge strane, jasno poručuje da dugoročna vezanost za jednog dobavljača GPU‑a predstavlja prevelik strateški rizik, bez obzira na kvalitetu čipova. Dogovori s Cerebrasom, AMD‑om i Broadcomom ukazuju na svjesnu strategiju više dobavljača i više arhitektura, kojom žele smanjiti troškove, latenciju i ovisnost u pregovorima.
Gubitnici su zasad špekulativni ulagači koji su računali na beskonačan rast potražnje za Nvidia GPU‑ima te dio AI infrastrukturnih startupa koji su se uklopili u model „Nvidia vas financira da biste od Nvidije kupovali“. Ako upravo OpenAI, najvidljiviji kupac na tržištu, tiho izlazi iz tog obrasca, teže je opravdati najagresivnije planove širenja kapaciteta drugdje.
Još važnije, epizoda nagriza dojam da je dominacija Nvidije neupitna. I najbolji čipovi na svijetu ograničeni su energijom, latencijom i ekonomijom – te strahom kupaca od zaključanosti na jednog dobavljača.
4. Šira slika
Povijesno gledano, priča se savršeno uklapa u trend: kad je AI strateški važan, prije ili kasnije počnete dizajnirati vlastiti silicij.
Google ima svoje TPU‑ove, Amazon Inferentia i Trainium, Meta razvija vlastite akceleratore. OpenAI, bez vlastitog javnog clouda, dugo je ovisio o tuđim hardverskim odlukama – ponajprije Microsoft Azureu s Nvidia GPU‑ima. Suradnja s Broadcomom na prilagođenom čipu i višegodišnji dogovor s Cerebrasom kasni su, ali logičan odgovor na tu ovisnost.
Nvidia je u međuvremenu gradila rast kroz model u kojem ulaže u AI tvrtke i platforme koje zatim preuzimaju ogromne količine GPU‑a, često uz unaprijed dogovorene ugovore. Kritičari to s razlogom opisuju kao polusintetičku potražnju: proizvođač financira kupca, kupac tim novcem kupuje njegove čipove, a sve se predstavlja kao dokaz eksplozivnog tržišta.
Činjenica da je upravo 100‑milijardni dogovor s OpenAI‑jem splasnuo, dovodi takav model pod povećalo. Ako najreprezentativniji kupac u industriji ne želi igrati tu igru na toj razini, to je snažan signal da su neke prognoze bile previše optimistične.
Na razini tehnologije, ovo je dio šireg pomaka: od „što više FLOPS“ prema „što korisniji i učinkovitiji FLOPS“. Trening mega‑modela i dalje će tražiti GPU‑e, ali masovna inferencija – odgovori milijunima korisnika – ekstremno je osjetljiva na latenciju, potrošnju i cijenu po upitu. Tu specijalizirani akceleratori i prilagođeni ASIC‑i mogu nadmašiti univerzalne GPU‑e. Ne‑dogovor Nvidia–OpenAI jedan je od najjasnijih znakova da taj prijelaz više nije teoretski.
5. Europski i regionalni kut
Za Europsku uniju poruka je neugodna: AI suverenitet koji se oslanja na uvozni silicij vrlo je klimav.
Europski pružatelji clouda i startupa, uključujući one u Hrvatskoj i širem SEE prostoru, snažno ovise o cijenama i dostupnosti Nvidia čipova. Ako se OpenAI – s Microsoftom iza sebe – osjeća prisiljenim diverzificirati, akteri u mnogo manjem hrvatskom i regionalnom ekosustavu trebali bi još ozbiljnije razmišljati o riziku jednog dobavljača.
Regulatori u Bruxellesu već prate moć velikih cloudova kroz DMA i konkurencijsko pravo; model u kojem gotovo dominantni proizvođač čipova ulaže u kupce koji zatim masovno uzimaju njegove proizvode vrlo lako može postati predmet antimonopolskih analiza, posebno u kontekstu AI Acta i pitanja pouzdanosti kritične digitalne infrastrukture.
Za regiju je ovo i prilika. Nacionalni superračunalni centri, poput onih u Sloveniji ili Češkoj, te planirani AI klasteri u Hrvatskoj, Srbiji ili Rumunjskoj, mogu strateški iskoristiti trenutak da testiraju alternative – AMD, potencijalne europske akceleratore, RISC‑V projekte – umjesto da se automatski poravnaju s jednim dobavljačem. Iako nijedno regionalno rješenje neće uskoro zamijeniti Nvidiju na vrhu, tržište jasno pokazuje da postoji prostor za specijalizirane, nišne igrače.
6. Pogled unaprijed
Najvjerojatniji razvoj nije dramatičan raskid, već postupna, ali trajna redistribucija uloga.
Nvidia će i dalje biti ključni partner OpenAI‑ja za treniranje najnaprednijih modela; softverski ekosustav CUDA i alatni lanac su duboko ukorijenjeni. No, sve veći udio inferencijskih radnih opterećenja – osobito onih s vrlo strogim zahtjevima na latenciju – preselit će se na Cerebras, AMD i buduće prilagođene čipove. To će dugoročno smanjivati Nvidia udio u najosjetljivijem, troškovnom dijelu lanca vrijednosti.
U idućih 12–24 mjeseca vrijedno je pratiti tri stvari:
- Kapitalne planove hyperscalera (Microsoft, Google, AWS): koliko ubrzano raste ulaganje u vlastiti ili alternativni silicij.
- Kretanje Nvidia marži: trajni pritisak prema dolje bio bi jasan znak da kupci dobivaju na pregovaračkoj moći.
- Regulatorne signale u SAD‑u i EU vezane uz koncentraciju AI infrastrukture i „kružne“ investicije.
Za OpenAI najveći je rizik operativan. Upravljanje heterogenim skupom akceleratora čini orijentaciju posla, raspoređivanje i pouzdanost znatno kompleksnijima. Ako u tome uspiju, steći će trajnu prednost u troškovima i veću neovisnost o dobavljačima. Ako ne, rizikuju pad pouzdanosti i usporavanje razvoja proizvoda.
Šire gledano, ključno je pitanje hoće li prihodi od generativne AI realno pratiti tempo izgradnje infrastrukture. Ako monetizacija zaostane, tržište se može suočiti s viškom kapaciteta – a današnja GPU groznica mogla bi unazad izgledati slično napuhanom širenju podatkovnih centara prije pucanja dot‑com balona.
7. Zaključak
Nestalih 100 milijardi nije samo loš naslov, već hladni tuš za narativ o nezaustavljivom rastu AI infrastrukture. Nvidia ostaje kralj trening čipova, ali mit o beskonačnoj potražnji, potpomognutoj investicijama u vlastite kupce, počinje pucati. OpenAI se ponaša kao zrela platforma koja aktivno smanjuje ovisnost. Za europske i hrvatske aktere pouka je jasna: u eri AI‑ja, kontrola nad računalnim resursima jest strategija. Pitanje je tko će, osim Nvidije, imati hrabrosti i znanja da ju uistinu preuzme.
