AI nije samo Nvidia: Kako investirati u umjetnu inteligenciju - vodič kroz AI svijet

Ako već ne ulažete u umjetnu inteligenciju, gotovo sigurno ste razmišljali o tome. Svi smo svjesni da je AI postao nezaobilazna stvarnost od koje se ne može pobjeći. Kako iskoristiti puni potencijal i u koji dio tog svijeta uložiti, kada i po kojoj cijeni?

Problem je u tome što je AI kao investicijska tema istodobno prenatrpana i nedovoljno razumljiva. Mnogi misle da je Nvidia sve što AI može ponuditi i pomisle da su propustili prilike jer je kompanija već otišla previsoko. Međutim, istina je dosta kompleksnija i s mnogo više prilika.

Jensen Huang, osnivač i CEO Nvidije, definirao je AI ekonomiju kao petoslojni sustav: "pet slojeva AI torte" koji idu od fizičkih temelja pa sve do aplikacija koje korisnici svakodnevno koriste. Razumijevanje ove mape koja vam pokazuje gdje je novac već uložen, kamo se tek kreće i gdje bi se mogao značajno multiplicirati od golemog je značenja kako ne biste napravili skupe pogreške.

U nastavku prolazimo kroz svaki od pet slojeva: što predstavljaju, koje kompanije igraju ključnu ulogu, što je već precijenjeno i gdje još ima prostora za ulazak.

Sloj 1 - energija kao temelj cijelog sustava

Na samom dnu piramide leži energija. Ovo je sloj koji većina investitora ignorira kada razmišlja o AI-ju i upravo zato može biti jedna od najzanimljivijih investicijskih priča u idućem desetljeću.

Svaki token koji AI model generira, svaka slika koja se procesuira, pretraga u realnom vremenu, sve apsolutno zahtijeva golemu količinu struje. Podatkovni centri su već danas enormni potrošači električne energije, a procjenjuje se da će do 2030. trostruko povećati svoju potrošnju.

Rezultat je da su tehnološki giganti krenuli izravno potpisivati dugoročne ugovore s energetskim kompanijama, a osobito ugovore s nuklearnim. Meta je u siječnju 2026. potpisala ugovore s Vistra Corp., Oklo i TerraPower za isporuku čak 6,6 gigavata nuklearne energije do 2035., što daje jasan signal da su ove kompanije u ovom trenutku osigurane dugoročnom potražnjom.

Za investitore, ključno razlikovanje u ovom sloju je između kompanija koje već isporučuju energiju i onih koje tek grade reaktore koji bi tek trebali krenuti u pogon. Constellation Energy (CEG) je etablirana kompanija koja generira profit iz nuklearnih elektrana, potpisuje 20-godišnje ugovore i isplaćuje dividende. Nasuprot tome, kompanije poput Oklo i NuScale Power su igrači s potencijalom, ali i bez profita, s reaktorima koji će biti operativni tek krajem desetljeća.

 

 

Energija je definitivno sjajan defanzivan ulaz u AI temu. Kompanije poput CEG-a i VST-a nude stabilan rast uz izravnu izloženost AI CAPEX bumu, dok manje kompanije nude asimetričan potencijal za dugoročne investitore s višom tolerancijom na rizik.

Sloj 2 - Motor koji pretvara struju u računsku moć

Iznad energetskog temelja nalaze se čipovi, odnosno poluvodiči koji zapravo električnu energiju pretvaraju u računalnu moć. Bez GPU-ova i specijalnih AI akceleratora modeli se ne bi mogli trenirati niti izvršavati, a upravo je ovo sloj koji je generirao najveću pozornost tržišta i najveće prinose proteklih godina, ali je time došao i u nezgodan položaj za određivanje valuacija.

Nvidia je kompanija koja dominira ovim prostorom s tržišnim udjelom od preko čak 80 posto u AI akceleratorima i praktički monopolom u GPU ekosustavu za treniranje modela. Njezin softverski okvir CUDA, koji je kompanija desetljećima prije AI buma besplatno distribuirala po sveučilištima, danas je toliko duboko ukorijenjen u AI razvoju da su troškovi prelaska na konkurentske platforme enormni. Time se Nvidia postavila u položaj koji je strukturno značajno različit od tipičnih tehnoloških ciklusa.

Nvidia nije skupa kao što su dot-com kompanije bile skupe; razlika je u tome što dot-com kompanije nisu imale prihode. Nvidia ima slobodni novčani tok od 96 milijardi dolara godišnje, dok generira rast prihoda od preko 60 posto na godišnjoj razini.

Broadcom je drugi ključni igrač i kompanija koja dizajnira prilagođene (custom) AI čipove za Google, Metu i Apple. To je važan dio konkurentske prednosti s obzirom na to da Nvidia prodaje univerzalni GPU koji radi za sve, dok Broadcom izrađuje prilagođene čipove optimizirane za specifičnog klijenta. Morningstar ovu dionicu ocjenjuje kao 28 posto podcijenjenu, dok TSMC, tajvanska tvornica koja fizički proizvodi čipove i za Nvidiju i za Broadcom, ostaje nezaobilazan akter, ali s izrazitim geografskim rizikom koji nije zanemariv.

Međutim, AI revolucija ne ovisi samo o procesorima, već i o HBM (High Bandwidth Memory) čipovima, bez kojih Nvidijini sustavi poput arhitektura Blackwell i Hopper ne bi mogli ostvariti pune performanse. Zbog toga su SK Hynix, Samsung i Micron postali ključni dobitnici AI investicijskog ciklusa kao jedini proizvođači ove memorije. SK Hynix prednjači s oko 62 posto tržišnog udjela i opskrbljuje oko 90 posto Nvidijina HBM-a, Micron drži oko 21 posto, a Samsung 17 posto.

 

 

Čipove treba promatrati kao srce AI ekonomije, ali oni su ujedno najviše praćeni i najvolatilniji sloj.

Sloj 3 - infrastruktura koja predstavlja kostur AI-ja

Čipovi moraju negdje biti ugrađeni kako bi mogli nesmetano funkcionirati. Infrastrukturni sloj obuhvaća podatkovne centre, GPU klastere, sustave za hlađenje i sve što fizički omogućuje AI računanje u velikom opsegu. Ovo je sloj koji je u 2026. privukao najveću razinu ulaganja, a i dalje je relativno podcijenjen u svijesti malih (retail) investitora.

Hyperscaleri poput Microsofta, Mete, Amazona i Alphabeta najavili su kombinirane CAPEX investicije iznad 320 milijardi dolara za 2026. godinu, što je 34 posto više nego prethodne godine, dok se predviđa da će globalna potrošnja na AI infrastrukturu dosegnuti 700 milijardi dolara u 2026. Taj se novac zapravo izravno prelijeva prema dobavljačima koji grade, opremaju i hlade ove objekte.

CoreWeave je ovdje nova zvijezda i predstavlja GPU cloud kompaniju koja je izašla na burzu u 2025. i koja gradi infrastrukturu specijaliziranu za AI workloade, izravno konkurirajući AWS-u i Azureu u segmentu koji zahtijeva goleme GPU klastere. Vertiv Holdings izrađuje sustave za hlađenje i upravljanje napajanjem podatkovnih centara, što je segment koji raste zajedno sa svakim novim podatkovnim centrom koji se gradi. Amphenol, možda najmanje poznato ime na ovoj listi, kontrolira oko 33 posto tržišta AI data center interconnecta i bilježi brz organski rast.

 

 

Vertiv i Amphenol su posebno zanimljivi jer su manje praćeni od Nvidije, a izravno profitiraju od svakog novog podatkovnog centra koji se izgradi.

Sloj 4 - modeli koji su mozak operacije

AI modeli su četvrti sloj i oni predstavljaju velike jezične modele i druge fundamentalne sustave koji procesiraju podatke i generiraju inteligenciju. U ovom dijelu postoji snažna borba: OpenAI, Google DeepMind, Meta AI, Anthropic, Mistral i deseci drugih kompanija nadmeću se za dominaciju u prostoru koji se mijenja iz mjeseca u mjesec.

Problem za male (retail) investitore je fundamentalan iz razloga što vodeće modele razvijaju kompanije koje su ili privatne (OpenAI, Anthropic, xAI) ili im je taj model samo jedan od desetaka biznisa koje vode. Izravno ulaganje u "model kompaniju" jednostavno nije moguće na javnom tržištu.

Međutim, postoji neizravan put za investiranje u ovu priču. Microsoft drži dobar dio OpenAI-ja kroz seriju ulaganja vrijednih 13 milijardi dolara. Meta razvija vlastiti Llama model otvorenog koda koji je već postao standard za open-source AI. Alphabet je all-in s Geminijem i DeepMindom, a Amazon investira u Anthropic. To bi značilo da su za investitore koji žele izloženost ovom segmentu ove dionice najpraktičniji ulaz.

Važno upozorenje za modele jest to da je ovaj sloj najkompetitivniji dio AI sustava uz AI aplikacije. Kineske kompanije (DeepSeek) pokazale su da se vrhunski modeli mogu napraviti za djelić troška koji su procjenjivali analitičari, što bi značilo da treba pažljivo birati kompanije koje imaju dugoročni moat (konkurentsku prednost) mimo samog modela.

Sloj 5 - aplikacije imaju visok potencijal, ali potrebna je najveća selekcija

Na vrhu piramide je sloj koji generira opipljivu ekonomsku vrijednost za krajnje korisnike: autonomna vozila, enterprise softver, robotika, AI agenti, medicinska dijagnostika, financijska analiza. Ovo je sloj koji se tek počinje razvijati u punom opsegu i koji nosi najveći potencijal, ali i najveći rizik.

U prvom kvartalu 2026. dogodio se pad iShares Expanded Tech-Software ETF-a (IGV), koji je pao za 30 posto, što je najgori kvartal od 2008. godine, a pad se dogodio isključivo na temelju sentimenta jer su investitori počeli prodavati softverske kompanije u strahu da će ih AI ukinuti. Taj strah je djelomično opravdan (vidjeli smo što se dogodilo Cheggu), ali je u velikom broju slučajeva precijenjen jer još nismo vidjeli hoće li te kompanije ugraditi AI u svoje modele i tako ga zapravo iskoristiti.

Salesforce bilježi oko 10 posto godišnjeg rasta prihoda, dok je Agentforce ARR u pojedinim kvartalima rastao više od 330 posto. ServiceNow nastavlja rasti po stopi od oko 20 posto godišnje, uz snažnu monetizaciju AI funkcionalnosti, dok SAP integrira Joule AI asistenta u ERP ekosustav koji koristi vrlo velik broj kompanija diljem svijeta.

Palantir ostaje poseban slučaj, budući da je kompanija zabilježila pad od 22 posto u 2026. godini, a rasprave o valuaciji su intenzivne jer se njome trguje po visokim multiplikatorima u odnosu na konkurente. Istodobno, vladini AI ugovori ostaju njezin najjači katalizator rasta, što bi značilo da je to zapravo dionica za strpljive investitore koji vjeruju u dugoročnu priču, ali po trenutačnim cijenama zahtijeva pažljivo praćenje, dok bi nastavak korekcije donio dobru priliku za ulazak.

Aplikacijski sloj je najkompleksniji za selekciju. Kompanije sa snažnim podatkovnim jarkom (data moat), visokim troškovima prebacivanja (switching costs) i regulatornom izloženošću (SAP, ADP, ServiceNow) u boljoj su poziciji od čistih AI app kompanija koje se lako repliciraju. Pad softvera u prvom kvartalu 2026. u velikoj je mjeri stvar sentimenta i time predstavlja potencijalnu priliku za selektivne investicije i pronalazak onih kompanija čiji poslovni model nije lako zamijeniti običnim AI modelima.

Što to znači za vas kao investitora?

Ono što Huangov okvir pet slojeva jasno ilustrira jest da "ulaganje u AI" nije jednostavan pojam. Postoje kompanije koje su precijenjene na temelju priče i hypea, međutim postoje kompanije koje fundamentalno imaju golemu korist od procvata AI infrastrukture i koje su mnogo manje praćene.

Globalne investicije u AI infrastrukturu u 2026. premašuju 700 milijardi dolara godišnje, a IDC procjenjuje da svaki uloženi dolar u AI generira gotovo pet dolara ekonomske vrijednosti.

Konkretno, ne postoji jedan recept za svakoga. Ali postoje principi koji pomažu u navigaciji: kompanije na nižim slojevima, poput energetike, nude stabilniji rast uz izravnu korelaciju s ulaganjem u AI, dok kompanije na višim slojevima (modeli, aplikacije) nude veći potencijal, ali zahtijevaju pažljiviju selekciju i razumijevanje poslovnog modela. To bi značilo da diversifikacijom po slojevima smanjujete rizik koncentracije jer nikome nije korisno imati sve u Nvidiji i ništa drugo.

Na kraju, unatoč golemim investicijama i realnom rastu, tržišno vrednovan AI sektor i dalje nosi rizik. Velik broj studija pokazao je da 90 posto kompanija još uvijek ne bilježi mjerljiv utjecaj AI-ja na produktivnost, dok menadžment tih istih kompanija projektira rast. Taj jaz između narativa i mjerljivih rezultata prostor je u kojem su razočaranja moguća. Investiranje u AI infrastrukturu znači investirati u sustave koji su već monetizirani; ako investirate u AI priče koje još nemaju prihode, to znači da igrate drugačiju i daleko rizičniju igru.