NVIDIA bi ovog tjedna ponovno mogao objaviti iznimno snažne financijske rezultate, ali tržište sve otvorenije postavlja pitanje koliko dugo kompanija može zadržati dominantnu poziciju u industriji umjetne inteligencije.
Godinama je Nvidia bila sinonim za AI boom. Njezini GPU čipovi postali su temelj razvoja modela poput ChatGPT-a, Geminija i Claudea, a kompanija je izgradila tržišnu poziciju kakvu tehnološka industrija rijetko viđa.
No AI tržište sada ulazi u novu fazu — i upravo bi ta promjena mogla biti najveći izazov za kompaniju koja je dosad izgledala gotovo nedodirljivo.
AI tržište više nije samo utrka za najjačim čipom
Prvi veliki val umjetne inteligencije bio je fokusiran na treniranje modela. U toj fazi ključna je bila sirova računalna snaga, a Nvidia je praktično imala monopol nad infrastrukturom potrebnom za razvoj velikih AI sustava.
Danas fokus tržišta sve više prelazi na tzv. inference segment — procesore koji omogućuju da AI modeli u stvarnom vremenu odgovaraju na upite i izvršavaju zadatke.
To je potencijalno mnogo veće tržište.
Ali i puno konkurentnije.
Za razliku od treniranja modela, inference traži jeftinije, energetski učinkovitije i fleksibilnije čipove. Upravo zato Nvidia prvi put ulazi na teren na kojem više nema tako jasnu prednost.
Veliki tehnološki igrači žele smanjiti ovisnost o Nvidiji
Najveći problem za Nvidiju možda više nisu tradicionalni konkurenti poput AMD ili Intel.
Mnogo važnije je to što najveće tehnološke kompanije ubrzano grade vlastitu AI infrastrukturu.
Alphabet agresivno razvija vlastite TPU procesore, dok Amazon širi razvoj Trainium čipova za AI sustave i cloud infrastrukturu.
Razlog je vrlo pragmatičan.
Troškovi umjetne inteligencije postali su toliko veliki da najveće kompanije više ne žele biti potpuno ovisne o jednom dobavljaču.
Jer tko kontrolira čipove, kontrolira i infrastrukturu na kojoj će se razvijati umjetna inteligencija.
Investitori prvi put gledaju što dolazi nakon eksplozivnog rasta
Očekivanja tržišta i dalje su iznimno snažna. Prema podacima LSEG-a, Nvidia bi u kvartalu zaključenom u travnju mogla ostvariti rast prihoda od 79 posto, što bi bio najbrži rast u više od godinu dana, dok bi prilagođena dobit mogla porasti 81,8 posto, na oko 42,97 milijardi dolara, navodi Reuters.
Takav rast i dalje pokreću golema ulaganja kompanija poput Microsoft i Meta, dok bi Big Tech ove godine mogao potrošiti više od 700 milijardi dolara na AI infrastrukturu i podatkovne centre. Prošle godine ulaganja su bila oko 400 milijardi dolara.
To pokazuje da AI investicijski ciklus još uvijek snažno traje.
Ali istovremeno otkriva i koliko troškovi umjetne inteligencije ubrzano rastu — te zašto najveće tehnološke kompanije sve agresivnije pokušavaju smanjiti ovisnost o Nvidijinoj infrastrukturi.
Inference tržište moglo bi promijeniti odnose snaga
Godinama je Nvidia profitirala od ogromne potražnje za GPU čipovima potrebnima za treniranje velikih modela.
Inference tržište ima drugačiju logiku.
Tu više nije dovoljno imati najjači čip. Potrebno je ponuditi rješenje koje je dovoljno brzo, energetski učinkovito i financijski održivo za masovnu upotrebu.
To otvara prostor novim igračima.
Upravo zato Nvidia posljednjih mjeseci pokušava ojačati vlastitu inference strategiju. Kompanija je predstavila novi procesor i AI sustav temeljen na tehnologiji startupa Groq, fokusiranog upravo na inference zadatke.
Time Nvidia pokazuje da je svjesna kako se industrija mijenja — i da sljedeća velika AI bitka možda više neće biti samo pitanje treniranja modela, nego njihove svakodnevne primjene.
Problem više nisu samo čipovi nego infrastruktura
AI industrija danas se suočava s još jednim ozbiljnim problemom — fizičkom infrastrukturom.
Kompanije žele kupovati ogromne količine GPU sustava, ali podatkovni centri ne rastu dovoljno brzo da bi mogli pratiti tu potražnju.
Industrija tako prvi put ulazi u fazu u kojoj problem više nije samo dostupnost čipova nego kapacitet energije, hlađenja i prostora potrebnog za AI infrastrukturu.
Kina ostaje najveći geopolitički rizik
Dodatnu neizvjesnost stvara Kina.
Nvidia još uvijek nije uspjela prodavati svoje najnaprednije H200 čipove na kineskom tržištu, dok Peking ubrzano razvija domaće alternative.
Industrija poluvodiča danas je mnogo više od tehnološkog sektora.
AI čipovi postali su jedna od ključnih strateških točaka tehnološkog sukoba između SAD-a i Kine.
Nvidia više ne prodaje samo čipove
Najveća prednost Nvidije možda više nisu sami procesori.
To je cijeli ekosustav koji je kompanija izgradila oko njih — softver, razvojni alati i infrastruktura koju konkurenti teško mogu brzo kopirati.
Ali investitori sada prvi put ozbiljno postavljaju pitanje koje se donedavno činilo gotovo nezamislivim:
Može li Nvidia ostati jednako dominantna u industriji koja se mijenja brže nego ikada prije?
A odgovor na to pitanje vrlo vjerojatno neće dati treniranje AI modela.
Dat će ga inference tržište koje tek počinje.
