1. Naslov in uvod
Septembra 2025 je napoved, da bo Nvidia v infrastrukturo OpenAI vložila do 100 milijard dolarjev, zvenela kot uradni začetek »AI stoletja«. Pet mesecev pozneje denarja ni nikjer, številke se umikajo, OpenAI pa agresivno išče alternative Nvidia čipom. To ni le še ena zgodba iz Silicijeve doline – je zgodnji stresni test za celoten mehurček okoli infrastrukture umetne inteligence. V nadaljevanju analiziramo, kaj se je v resnici zgodilo, komu koristi, komu škoduje in kaj to pomeni za evropske ter slovenske akterje.
2. Kaj se je zgodilo – na kratko
Po poročanju Ars Technice sta Nvidia in OpenAI septembra 2025 podpisala pismo o nameri, po katerem bi Nvidia lahko v OpenAI‑jevo AI infrastrukturo vložila do 100 milijard dolarjev. Načrt je predvideval približno 10 gigavatov Nvidia sistemov – približno toliko kot proizvodnja okoli desetih jedrskih elektrarn.
Pet mesecev kasneje dokončnega dogovora ni. Izvršni direktor Nvidie Jensen Huang zdaj poudarja, da številka 100 milijard nikoli ni bila trdna zaveza, temveč zgornja meja, naložbe pa bi bile postopne. Kot povzema Ars Technica na podlagi poročanja Reutersa in Wall Street Journala, OpenAI medtem pospešeno išče alternativne dobavitelje: podpisan je 10‑milijardni dogovor s Cerebrasom, dogovor z AMD za več gigavatov GPU‑jev ter sodelovanje z Broadcomom pri razvoju lastnega AI čipa.
Reuters tudi navaja, da naj bi bili inženirji OpenAI nezadovoljni z zmogljivostjo določenih Nvidia GPU‑jev pri inferenci za orodja, kot je Codex, in zato iščejo sisteme z nižjo latenco. Cena delnice Nvidie je po objavah nekoliko zdrsnila, čeprav obe podjetji javno poudarjata, da partnerstvo ostaja pomembno.
3. Zakaj je to pomembno
Ta »ne‑posel« razgalja ključno napetost trenutnega AI razcveta: vsi bi radi marže Nvidie, nihče pa ne želi odvisnosti od Nvidie.
Kratkoročno se je Nvidia izognila ogromni, krožni transakciji, ki je že sama po sebi zbujala dvome: vložiš kapital v stranko, da ti lahko nato kupi še več tvojih čipov. Tak model navidezno pospeši rast, hkrati pa napihuje pričakovanja in odpira vprašanja, koliko povpraševanja je resnično in koliko umetno ustvarjeno s strani dobavitelja.
Za OpenAI je sporočilo enako jasno: dolgoročna vezanost na enega samega dobavitelja GPU‑jev je preveliko tveganje, ne glede na to, kako dobri so čipi. Premiki k Cerebrasu, AMD in Broadcomu kažejo na zavestno strategijo več dobaviteljev in več arhitektur, s katero želijo znižati stroške, zmanjšati latenco in izboljšati pogajalski položaj.
Poraz doživljajo predvsem vlagatelji, ki so stavili na neskončno rast povpraševanja po Nvidia GPU‑jih, ter mlajša AI‑infrastrukturna podjetja, ki so bila del Nvidia cikla »sejemo vas, da lahko od nas kupujete«. Če celo paradni kupec, kot je OpenAI, potiho beži iz tega okvira, je težje upravičiti najbolj optimistične naložbene načrte v ostalem trgu.
Še pomembneje: dogodek omaje občutek, da je prevlada Nvidie samoumevna. Tudi najboljši čipi na svetu so omejeni z močjo, latenco in ekonomiko – ter s strahom kupcev pred zaklepanjem v enega dobavitelja.
4. Širši kontekst
To ni izoliran incident. Veliki ponudniki oblaka se zadnje desetletje učijo iste lekcije: če je AI strateška, si prej ali slej razvijete lasten silicij.
Google ima svoje TPU‑je, Amazon čipe Inferentia in Trainium, Meta razvija lastne pospeševalnike. OpenAI, ki sam nima javnega oblaka, je bil dolgo ujet v tuje strojne odločitve – predvsem Microsoftove Azure z Nvidia čipi. Dogovori z Broadcomom za lasten čip ter pogodba s Cerebrasom so pozni, a jasni odgovor na to odvisnost.
Nvidia na drugi strani gradi svoj motor rasti z lastnimi naložbami in dogovori o zagotovljenih nakupih: vloži v AI podjetja in platforme, nato zabeleži njihove prihodnje GPU naročila in to pokaže kot dokaz neustavljivega povpraševanja. Kritiki opozarjajo, da takšen pristop hitro postane umetni krog povpraševanja, kjer se financiranje in poraba nevarno prepletata.
Dejstvo, da je 100‑milijardni dogovor vsaj za zdaj izpuhtel, ta model postavlja pod vprašaj. Če največja in najbolj verodostojna AI stranka na svetu ne želi igrati igre na tej ravni, je to tiha potrditev, da so bile nekatere krivulje rasti preoptimistične.
Na ravni celotne panoge se zgodba lepo vklaplja v trend: prehod od »maksimalnih FLOPS« k »uporabnim in učinkovitim FLOPS«. Trening mega‑modelov ostaja GPU‑intenziven, a inferenca v spletnih storitvah je brutalno občutljiva na latenco, energijo in ceno na poizvedbo. Prav tu imajo specializirani pospeševalniki in po meri izdelani ASIC‑i največjo prednost pred univerzalnimi GPU‑ji. Primer Nvidia–OpenAI je eden najbolj vidnih znakov, da ta prehod ni več teoretičen.
5. Evropski in slovenski vidik
Za Evropo ta zgodba razkrije strateško slabost: suverenost na področju AI, ki temelji na uvoženem siliciju, je krhka.
Evropski ponudniki oblaka in zagonska podjetja so zelo izpostavljena cenam in dobavam Nvidie. Če se OpenAI – z Microsoftom v ozadju – čuti prisiljenega diverzificirati, bi morali biti evropski igralci s precej manjšim vplivom še bolj previdni pri odvisnosti od enega dobavitelja.
Regulatorji v Bruslju bodo pozorni. Evropske konkurencne oblasti so že pod drobnogled vzele moč velikih ponudnikov oblaka; model, v katerem Nvidia vlaga v stranke, ki nato masovno kupujejo njene čipe, se zlahka znajde na radarskem zaslonu, še posebej ob dejanski prevladi Nvidie pri visoko zmogljivih AI pospeševalnikih.
Dogajanje se navezuje na Akt o umetni inteligenci EU (AI Act) in Akt o digitalnih trgih (DMA): težko je zagotoviti zaupanja vredno in konkurenčno okolje, če je plast računske moči hiper‑koncentrirana in finančno prepletena. Pričakujte okrepljen interes Bruslja za vertikalno integracijo med proizvajalci čipov, oblaki in ponudniki modelov.
Za slovenska podjetja – od večjih sistemskih integratorjev do ljubljanskih start‑upov – je sporočilo trezno: če gradite na generativni AI, razmišljajte več‑oblačno in več‑strojno. Nacionalne pobude, kot so superračunalniki v Mariboru in regionalni AI centri, bi morale aktivno testirati alternativne arhitekture (AMD, potencialno RISC‑V, evropske projekte), ne le slediti globalnim modnim smernicam.
6. Pogled naprej
Najverjetnejši scenarij ni spektakularen razhod, temveč postopno razslojevanje.
Nvidia bo še naprej ključni partner OpenAI pri treniranju najzmogljivejših modelov – ekosistem CUDA in orodja ostajajo težko nadomestljivi. Vendar bo vse več inferenčnih delovnih bremen, zlasti tistih z nizko latenco, selilo na Cerebras, AMD in bodoče lastne čipe, kar bo postopno zmanjševalo odvisnost od Nvidie pri stroškovno najbolj občutljivem delu verige.
Vlagatelji bi morali v naslednjih 12–24 mesecih spremljati:
- Investicijske načrte Microsofta in drugih oblakov: se obračajo bolj k lastnim ali raznolikim čipom?
- Marže Nvidie: trajnejši pritisk navzdol bi pomenil, da stranke res pridobivajo pogajalsko moč.
- Signale regulatorjev v ZDA in EU glede koncentracije AI infrastrukture in krožnih naložb.
Za OpenAI je največje tveganje operativno. Upravljanje mešanega okolja različnih pospeševalnikov je tehnično zahtevno – razporejanje nalog, programski skladi in zanesljivost so težji problem kot pri enotnem okolju. Če jim uspe, dobijo stroškovno prednost in več svobode pri pogajanjih. Če ne, jih čakajo izpadi, zamude in manj agilna produktna ekipa.
Širše tveganje je, da bo na trgu preveč špekulativno zgrajene kapacitete, financirane z optimističnimi napovedmi in krožnimi dogovori, medtem ko monetizacija AI ne sledi. V tem scenariju bi lahko trenutna GPU mrzlica začela spominjati na prekomerno gradnjo podatkovnih centrov iz začetka 2000‑ih.
7. Spodnja črta
Izginulih 100 milijard ni le pokvarjena naslovnica, temveč streznitev za trg AI infrastrukture. Nvidia ostaja kralj trening čipov, a iluzija neskončnega, z naložbami podprtega povpraševanja razpada, OpenAI pa se vede kot zrela platforma, ki aktivno zmanjšuje odvisnost od enega dobavitelja. Za evropske in slovenske igralce je nauk jasen: v AI je nadzor nad računsko močjo strategija. Vprašanje je, kdo – razen Nvidie – bo znal ta nadzor resnično zaslužiti.
