AI Paradoks: Da li će rast kamatnih stopa ugasiti tehnološki bum?

Silicijumska dolina voli da predstavlja AI kao ultimativnu mašinu za deflaciju. Automatizuje rad belih kragni, pojednostavljuje logistiku, čini sve jeftinijim zauvek.

Ali realnost priča drugačiju priču.

Prvi veliki efekat AI buma je brutalno fizički, talas data centara, energetske infrastrukture i građevine koji više liči na superciklus energije i nekretnina nego na deflacionu priču.

Isti multi-trilionski talas AI investicija koji podiže BDP, zarade i cene akcija istovremeno pritiska centralne banke da drže kamate više i duže kako bi obuzdali inflaciju koju sam stvara.

Investitori su zaglavljeni između euforije oko tehnologije i uporne monetarne restrikcije. Paradoks u kojem bum tiho kopa tunel kroz koji će njegova sopstvena likvidnost na kraju pobeći.

Razmera buma: Kapitalna potrošnja bez presedana

Od milijardi do triliona

Krajem 2025. godine, AI više nije stavka u R&D budžetima. Pretvara se u režim kapitalne potrošnje za sebe.

Globalne AI investicije procenjuju se na oko 250 milijardi dolara u 2025, sa projekcijama koje idu ka 3-4 triliona dolara do 2030. ako se trenutne putanje održe [1].

Ta promena pomera AI iz "tehnološke teme" u makro pokretač kreditne potražnje, industrijske proizvodnje i potrošnje fiskalnog tipa, samo što ovaj put ide kroz korporativne bilanse umesto državnih budžeta.

Veće od dot-com ere i stambenog balona

Na papiru, prethodne manije izgledaju prilično veliko. Dot-com balon spalio je oko 200 milijardi dolara. Stambeni balon 2008. uključio je oko 800 milijardi.

Ali u odnosu na globalni BDP i koncentraciju potrošnje u šačici firmi, trenutna AI izgradnja operira na potpuno drugoj skali.

Microsoft sam planira da potroši oko 35 milijardi dolara u jednom kvartalu, blizu 45% ukupnog prihoda i rast od 74% u odnosu na 2025 [2]. Ovo nije samo slučaj sa Microsoftom. Ostali cloud hyperscaleri idu u istom pravcu.

Kada bilansi postanu infrastrukturni fondovi

Ovaj bum je primarno usidren u fizičku imovinu, ne u digitalne prezentacije.

AI giganti i kompanije poput Anthropica planiraju kampuse koji se prostiru na desetine hiljada hektara, dok pojedinačni data centri mogu da povuku i do 2 gigavata, ekvivalent elektrane srednje veličine [3].

U prevodu: više betona, više čelika, više dalekovoda i visokonaponske opreme, plus nova potražnja za fiber mrežama i specijalizovanim REIT-ovima koji poseduju digitalnu infrastrukturu.

Bilansi velikih tehnoloških kompanija sada apsorbuju potrošnju koja je nekada bila na nivou suverenih infrastrukturnih programa. Ta finansijska poluga pretvara njihov capex ciklus u makro varijablu koju centralne banke više ne mogu da ignorišu.

Mreža kružnog finansiranja: Kada tech kompanije finansiraju sopstvenu potražnju

Zatvorena petlja capex-a i prihoda

Iza sjajnih AI narativa stoji jednostavan ali krhak obrazac, iste kompanije koje finansiraju AI bum često su one koje beleže prihod koji on generiše.

Pogledajmo Nvidia i OpenAI kao školske primere.

U septembru 2025, OpenAI i Nvidia najavili su strateško partnerstvo za izgradnju najmanje 10 gigavata data centara sa Nvidia čipovima [4]. Nvidia planira da investira do 100 milijardi dolara u OpenAI kako se svaki gigavat bude postavljao.

Kapital teče u OpenAI po valuacijama izgrađenim na ogromnim GPU potrebama, a onda se veliki delovi tog kapitala vraćaju direktno Nvidiji kroz masivne narudžbine čipova iz istog ekosistema.

AMD se uvezuje u sličnu petlju. Strukturira dilove gde opcijski udeli od oko 10% zavise od toga da li OpenAI kupuje njihove čipove u volumenu, umesto od tradicionalne, nezavisne potražnje.

AMD-OpenAI dil pokriva do 6 gigavata AMD GPU-ova počevši od 2026, paket koji bi mogao premašiti 60 milijardi dolara i dati OpenAI-u varante za oko 160 miliona AMD akcija (otprilike 10% kompanije) po simboličnoj ceni izvršenja.

Kada su "kupci" ujedno i kapitalni partneri

Microsoft–OpenAI odnos gura petlju još dalje.

Otprilike 13 milijardi dolara investicije u OpenAI uglavnom se vraća kao potrošnja na Azure Compute. Novac investitora se vraća Microsoftu kao cloud prihod umesto da ostane kao nezavisan kapital za rast.

CoreWeave i Nvidia pokazuju isti obrazac u infrastrukturi, desetine milijardi u dugoročnim ugovorima uparenim sa nekoliko milijardi u međusobnim kupovinama [5]. CoreWeave-ovi ugovori samo sa OpenAI-om sada iznose oko 22,4 milijarde dolara u AI infrastrukturnom kapacitetu.

Nvidia je zasebno pristala na backstop narudžbinu od 6,3 milijarde dolara koja je obavezuje da kupi svaki neprodat CoreWeave cloud kapacitet do 2032.

Ono što izgleda kao diversifikovana potražnja među kupcima i dobavljačima često se svodi na uzak krug partnera koji recikliraju jedni drugima keš kroz GPU-ove, cloud kredite i kapacitet data centara.

Odjeci ranijeg balona

Ovakvo kružno finansiranje bi trebalo da upali alarm svakome ko se seća dot-com ere.

Prihodi izgrađeni na barter-sličnim dilovima, unakrsnim investicijama i vendor finansiranju stvorili su iluziju nezaustavljivog rasta, sve dok finansiranje nije presušilo.

Današnje AI petlje su sofisticiranije i sede na jačim bilansima. Ali suštinska ranjivost je slična: ako se valuacije resetuju ili jedan ključni igrač posrne, lanac obećanih kupovina i opcijskih udela može se brzo raspasti.

Rezultat je sistem gde je prividna potražnja ulepšana finansijskim inženjeringom, a suštinska krhkost se retko vidi u glavnim brojevima.

Energetski šok: Kada data centri prerastu mrežu

Data centri nadmašuju grid

AI ne živi samo u oblaku, živi i na mreži.

Američki data centri potrošili su oko 183 TWh električne energije u 2024, već više od 4% nacionalne potražnje i uporedivo sa godišnjom potrošnjom desetina miliona domaćinstava [6]. Projekcije pokazuju oko 426 TWh do 2030. skok od 133% za samo šest godina.

Naravno, ovaj rast nije ravnomerno raspoređen. Klasteri u Virdžiniji, Ohaju, Pensilvaniji i nekoliko drugih hubova pretvaraju data centre u dominantna lokalna opterećenja. Čine više od četvrtine potrošnje električne energije na nekim tržištima i oštro podižu cene na aukcijama kapaciteta.

Domaćinstva u delovima PJM mreže već vide mesečne račune veće za dvocifrene procente, čak i pre nego što se sledeći talas AI kampusa priključi.

Energetsko-kamatna spirala propasti

Komunalna preduzeća prenose troškove mreže izazvane AI-jem kao višemilijardarsko povećanje cena.

Kako električna energija ulazi u glavnu i uslužnu inflaciju, centralne banke drže kamate više i duže. AI infrastruktura podiže potražnju za strujom, veća potražnja podiže cene, restriktivna monetarna politika podiže cenu novih data centara.

Fizička mreža, ne algoritmi, na kraju postavlja ograničenje brzine buma.

Nemoguća misija Federalnih rezervi

Fed je zaglavljen u sopstvenom AI paradoksu.

Powell je već nagovestio da trenutni talas AI investicija "nije posebno osetljiv na kamatne stope," viši troškovi zaduživanja malo usporavaju hyperscalere koji finansiraju capex iz keš flou, čak i dok je osnovna inflacija oko procentni poen iznad cilja od 2% i cene usluga ostaju tvrdoglavo visoke.

S druge strane, Powell je takođe priznao da je AI apokalipsa zapošljavanja realna i da se otvaranje novih radnih mesta približava nuli [7].

Tržište rada samo produbljuje kontradikciju: blizu milion otpuštanja i rastući višak radne snage zbog AI-ja koegzistiraju sa niskom nezaposlenošću i upornim pritiskom na plate.

Smanjite kamate i Fed rizikuje da dodatno napumpa već inflatorni AI i infrastrukturni bum. Držite kamate visoko i stežete delove realne ekonomije koji nikada nisu dobili AI bonus.

Produktivni privid: Zašto se dobit još ne vidi

Ekonomisti su već sreli ovaj obrazac.

Robert Solow-ov paradoks produktivnosti kaže da "možete videti kompjutersko doba svuda osim u statistikama produktivnosti," i AI izgleda ponavlja isti paradoks. Korporativna AI potrošnja rapidno raste, ali mereni output po radniku pokazuje samo skromno poboljšanje.

S druge strane, istorijsko iskustvo sugeriše 15-25 godina kašnjenja između velikih investicija u tehnologiju opšte namene i širokih dobitaka produktivnosti.

Rani dokazi o generativnom AI-ju su u skladu sa ovim, većina pilot projekata ne uspe da se skalira, a prijavljeno korišćenje u preduzećima već je počelo da opada od početnog vrha.

Erik Brynjolfsson-ov "J-kriva" okvir pomaže da se ovo još bolje objasni. Ekonomije prvo prolaze kroz skupu fazu eksperimentisanja, redizajna procesa i organizacionog poremećaja, tek kasnije dolazi period u kojem produktivnost ubrzava [8].

Trenutno je AI još uvek u fazi teških investicija. Kompanije snose značajne troškove za GPU-ove, cloud infrastrukturu i specijalizovane timove dok stvarni dobici efikasnosti ostaju ograničeni.

Paralelno, inflatorne presije pokretane energijom, građevinom i potražnjom za talentom su potpuno vidljive. To drži centralne banke opreznim oko snižavanja kamata i ostavlja investitore sa narativom profitabilnosti koji još nije podržan makroekonomskim podacima.

Računovodstvena alhemija: Kako AI kompanije ulepšavaju profit

Zarade ulepšane podešavanjem amortizacije

Profitabilnost AI-ja se sve više oblikuje računovodstvenom politikom umesto operativnom performansom.

Hyperscaleri produžavaju pretpostavljeni korisni vek servera i mrežne opreme. To smanjuje godišnje troškove amortizacije i podiže prijavljene zarade, bez dodavanja ikakvog keša.

Alphabet-ov prelazak sa četiri na šest godina za servere smanjio je amortizaciju za 2023. za oko 3,9 milijardi dolara i podigao neto prihod za otprilike 3 milijarde [9].

Meta-ina odluka da premesti ključnu AI infrastrukturu na raspored od 5,5 godina očekuje se da smanji troškove amortizacije za 2025. za oko 2,9 milijardi dolara [10].

Investitori poput Michael Burry-ja tvrde da bi ovo sistematsko potcenjivanje amortizacije moglo preceniti zarade Big Tech-a za više od 170 milijardi dolara između 2026. i 2028.

AI infrastruktura van bilansa

Slično ulepšavanje dešava se u načinu na koji se AI infrastruktura finansira.

Meta-in Hyperion data centar kampus u Luizijani finansira se kroz zajednički poduhvat sa Blue Owl Capital koji će mobilisati otprilike 27 milijardi dolara u privatnom dugu i kapitalu. Blue Owl poseduje oko 80% vozila, dok Meta zadržava samo 20% na papiru.

Većina povezane poluge tako sedi u strukturi posebne namene umesto na Meta-inom konsolidovanom bilansu, iako Meta ostaje glavni zakupac sa dugoročnim garancijama zakupa i rezidualne vrednosti.

Rezultat je rastući jaz između glavnih zarada i slobodnog keš flou, i između prijavljene poluge i stvarnih ekonomskih obaveza AI izgradnje. Ovo odjekuje prošlim epizodama gde su rizici bili zakopani u entitetima van bilansa umesto da budu priznati unapred.

Argument optimista: Zašto bi ovaj put moglo biti drugačije

Optimisti tvrde da se AI kapital koristi efikasno.

GPU-ovi rade blizu punog kapaciteta umesto da stoje neiskorišćeni. Ukupna AI potrošnja je još uvek ispod 1% globalnog BDP-a. Većina izgradnje se finansira iz keš flou i jakih Big Tech bilansa umesto krhkog kredita.

Kladite se na buduću produktivnost i podršku politike

Takođe očekuju da pravi dobici produktivnosti stignu u 2030-im, jednom kada organizacije prilagode svoje procese oko AI-ja na skali.

Vlade tretiraju AI kao stratešku tehnologiju i nacionalni prioritet. Subvencije, regulativa i potražnja javnog sektora će verovatno nastaviti da podržavaju ekosistem čak i ako tržišta zatalasaju.

Argument pesimista: Krhkost i povratne sprege

Krhki temelji buma

Pesimisti se fokusiraju na ograničenja i povratne sprege.

Snabdevanje energijom je već tesno i postaje sve tešnje. Jaz između stvarnog korišćenja AI-ja i veličine izgradnje se širi. Mnogi od kružnih investicionih dilova u čipovima i cloudu bi se brzo raspali ako valuacije padnu.

Inflacija bez neposrednog bola za AI pobednike

Takođe brinu o koncentraciji i skrivenim troškovima.

Nvidia je postala jedinstvena tačka hardverskog rizika. AI potrošnja podiže cene struje, građevine i specijalizovane radne snage, hrani inflaciju i više kamate koje štete široj ekonomiji mnogo pre nego što ozbiljno ugrizu lidere AI buma bogate kešom.

Naša Presuda: Bum, korekcija, transformacija

AI izgleda manje kao prava linija, a više kao sekvenca: bum kroz sredinu 2020-ih, bolna korekcija krajem 2020-ih, i tek onda tiša faza prave transformacije u 2030-im.

U ranoj fazi, jasno je inflatorni i pozitivan za kamate, vuče energiju, građevinu i visokokvalifikovanu radnu snagu u investicioni superciklus. Tek kasnije, jednom kada se sistemi integrišu i procesi prepišu, deflatorne dobitke efikasnosti počinju da dominiraju.

Za investitore, ta podvojena ličnost znači ograničen rast i značajan rizik pada u narednih nekoliko godina. Efektivno se kladite na tehnologiju koja podiže cenu novca pre nego što pouzdano počne da podiže produktivnost.

To je težak makro miks za rastegnute valuacije.

AI, za sada, kopa tunel kroz koji će njegova sopstvena likvidnost na kraju pobeći.