Kratak odgovor: Moguće je da postoji "AI balon" u određenim slojevima - posebno kod aplikacija koje kopiraju proizvode, procjena zasnovanih na pričama i ulaganja u infrastrukturu opterećenu dugovima - iako je usvajanje AI već široko rasprostranjeno. Ako se upotreba ne pretvori u trajne prihode i poboljšanje ekonomije jedinica, očekujte potres. Ako se ugovori, novčani tok i zadržavanje zaposlenika održe, to više izgleda kao strukturni pomak nego kao manija.
Jedan značajan znak: upotreba je već široka (npr. Stanfordov indeks umjetne inteligencije izvještava da je 78% organizacija reklo da su koristile umjetnu inteligenciju u 2024. godini , u odnosu na 55% godinu ranije) - ali široka upotreba ne znači automatski i trajne profitne fondove. [1]
Ključne zaključke:
Jasnoća slojeva : Definirajte da li mislite na vrednovanje, finansiranje, narativ, infrastrukturu ili pjenu proizvoda.
Jaz u monetizaciji : Pratite usvajanje u odnosu na prihod; široka upotreba ne garantuje fond profita.
Ekonomija jedinice : Mjerenje troškova zaključivanja, marži, zadržavanja, povrata ulaganja i opterećenja ljudske korekcije.
Rizik finansiranja : Pretpostavke o iskorištenosti stres testa; leveridž plus dugi rokovi otplate mogu brzo nestati.
Kočenje upravljanja : Pouzdanost, usklađenost, evidentiranje i rad na odgovornosti usporavaju rokove „od demo verzije do produkcije“.
Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:
🔗 Jesu li detektori umjetne inteligencije pouzdani za uočavanje pisanja koje je napravila umjetna inteligencija?
Saznajte koliko su tačni AI detektori i gdje ne uspijevaju.
🔗 Kako da koristim vještačku inteligenciju na svom telefonu svakodnevno?
Jednostavni načini korištenja AI aplikacija za svakodnevne zadatke.
🔗 Da li je pretvaranje teksta u govor (tekst u govor) umjetna inteligencija i kako funkcioniše?
Razumjeti TTS tehnologiju, njene prednosti i uobičajene slučajeve upotrebe u stvarnom svijetu.
🔗 Može li vještačka inteligencija čitati kurzivni rukopis sa skeniranih bilješki?
Pogledajte kako umjetna inteligencija rukuje kurzivom i šta poboljšava rezultate prepoznavanja.
Šta ljudi misle kada kažu "AI Balon" 🧠🫧
Obično je to jedno (ili više) od ovih:
-
Balon vrednovanja: cijene impliciraju gotovo savršeno izvršenje tokom dužeg perioda
-
Balon finansiranja: previše novca juri previše sličnih startupa
-
Narativni balon: „AI mijenja sve“ pretvara se u „AI sutra sve popravlja“
-
Infrastrukturni balon: masivni podatkovni centri i izgradnja elektrana finansirani na optimističnim pretpostavkama
-
Balon proizvoda: mnogo demonstracija, manje ljepljivih proizvoda za svakodnevnu upotrebu
Dakle, kada neko pita „Da li postoji AI balon“, pravo pitanje postaje: o kojem sloju govorimo.
Kratki osvrt na stvarnost: šta se dešava 📌
Nekoliko utemeljenih podataka pomaže u odvajanju "pjene" od "strukturnog pomaka":
-
Investicije su ogromne (posebno u generaciju umjetne inteligencije): globalne privatne investicije u generativnu umjetnu inteligenciju dostigle su 33,9 milijardi dolara u 2024. godini (Stanford AI indeks). [1]
-
Energija više nije fusnota: IEA procjenjuje da su podatkovni centri koristili oko 415 TWh u 2024. (~1,5% globalne električne energije) i predviđa ~945 TWh do 2030. u osnovnom slučaju (nešto manje od 3% globalne električne energije). To je realno povećanje - a ujedno i realan rizik za predviđanje/finansiranje ako usvajanje ili efikasnost ne budu išli po planu. [2]
-
„Pravi novac“ teče kroz osnovnu infrastrukturu: NVIDIA je prijavila prihod od 130,5 milijardi dolara za fiskalnu 2025. godinu i prihod od podatkovnih centara od 115,2 milijarde dolara za cijelu godinu - što je otprilike najdalje od „bez fundamenata“. [3]
-
Usvajanje ≠ prihod (posebno u manjim firmama): istraživanje OECD-a je pokazalo da se generacija umjetne inteligencije koristi u 31% malih i srednjih preduzeća , a među malim i srednjim preduzećima koja koriste generaciju umjetne inteligencije, 65% je prijavilo poboljšane performanse zaposlenih , dok je 26% prijavilo povećanje prihoda . Vrijedno, da - ali također ukazuje na to da je „monetizacija neravnomjerna“. [4]
Šta čini dobru verziju AI Bubble testa ✅🫧
Pristojan test mjehurića ne provjerava samo vibracije. Provjerava stvari poput:
1) Usvajanje naspram monetizacije
To što ljudi koriste vještačku inteligenciju ne znači automatski da ljudi plaćaju dovoljno za nju (ili plaćaju dovoljno dugo ) da bi opravdali današnje cijene.
2) Jedinična ekonomija (neprivlačna istina)
Traži:
-
bruto marže
-
trošak zaključivanja po kupcu (koliko vas košta generiranje željenog rezultata)
-
zadržavanje i širenje
-
period otplate
Kratka definicija koja je važna: trošak zaključivanja nije "trošak u oblaku". To je marginalni trošak isporuke vrijednosti - tokeni, latencija, vrijeme GPU-a, zaštitne ograde, ljudi uključeni u proces, kontrola kvalitete, ponovna pokretanja i sav skriveni rad "učinite ga pouzdanim".
3) Alati u odnosu na aplikacije
Infrastruktura može pobijediti čak i ako mnogo aplikacija odlazi, jer svima i dalje treba računar. (To je dijelom razlog zašto stav "sve je balon" obično promašuje.)
4) Zaduživanje i nestabilno finansiranje
Dug + dugi ciklusi otplate + narativna preopterećenost su ono što dovodi do prekida - posebno u infrastrukturi gdje su pretpostavke o iskorištenosti sve u igri. IEA eksplicitno koristi slučajeve scenarija/osjetljivosti jer je neizvjesnost stvarna. [2]
5) Falsifikabilna tvrdnja
Ne „AI će biti velika“, već „ovi novčani tokovi opravdavaju ovu cijenu“
Slučaj "da": znaci AI balona 🫧📈
1) Finansiranje je u velikoj mjeri koncentrisano 💸
Ogromne količine kapitala su uložene u sve što se naziva "AI". Koncentracija može značiti uvjerenje - ili pregrijavanje. Podaci Stanfordovog AI indeksa pokazuju koliko je veliki i brz bio investicijski val, posebno u generativnoj AI. [1]
2) „Narativna premija“ mnogo pomaže 🗣️✨
Vidjet ćete:
-
startupi koji brzo rastu prije nego što se proizvod prilagodi tržištu
-
"AI-prane" prezentacije (isti proizvod, novi žargon)
-
procjene opravdane strateškim pripovijedanjem
3) Uvođenje u poslovanje je teže od marketinga 🧯
Razlika između demonstracije i produkcije je stvarna:
-
problemi s pouzdanošću
-
halucinacije (otmjena riječ za „uvjereno pogriješiti“)
-
Glavobolje u vezi s usklađenošću i upravljanjem podacima
-
spori ciklusi nabavke
Ovo nije samo "nevjerovatno razmišljanje". Okviri za upravljanje rizikom poput NIST-ovog AI RMF-a eksplicitno naglašavaju validne i pouzdane , sigurne , pouzdane , odgovorne , transparentne i s poboljšanom privatnošću - tj. rad na kontrolnoj listi koji usporava fantaziju "isporuči sutra". [5]
Kompozitni obrazac implementacije (ne jedna kompanija, samo zajednički film):
Sedmica 1: timovi vole demo.
Sedmica 4: pravni/sigurnosni aspekt zahtijeva upravljanje, evidentiranje i kontrolu podataka.
Sedmica 8: tačnost postaje usko grlo, pa se ljudi dodaju "privremeno".
Sedmica 12: vrijednost je stvarna - ali je uža od prezentacije, a struktura troškova je veoma drugačija od očekivane.
4) Rizik izgradnje infrastrukture je stvaran 🏗️⚡
Troškovi su ogromni: podatkovni centri, čipovi, energija, hlađenje. Projekcija IEA da bi se globalna potražnja za električnom energijom u podatkovnim centrima mogla otprilike udvostručiti do 2030. godine snažan je signal da se „ovo događa“ - a ujedno i podsjetnik da propuštene pretpostavke o iskorištenosti mogu skupu imovinu pretvoriti u žaljenje. [2]
5) Tema umjetne inteligencije prožima sve 🌶️
Elektroenergetske kompanije, oprema za mrežu, hlađenje, nekretnine - priča putuje. Ponekad je to racionalno (energetska ograničenja su stvarna). Ponekad je to tematsko surfanje.
Slučaj "ne": zašto ovo nije klasični potpuni balon 🧊📊
1) Neki ključni igrači imaju stvarne prihode (ne samo narativne) 💰
Obilježje čistih balona su „velika obećanja, sitne osnove“. U AI infrastrukturi postoji mnogo stvarne potražnje sa stvarnim novcem iza nje - prijavljeni obim NVIDIA-e je jedan vidljiv primjer. [3]
2) Vještačka inteligencija je već ugrađena u svakodnevne tokove rada (radni dan je dobar) 🧲
Korisnička podrška, kodiranje, pretraga, analitika, automatizacija operacija - veliki dio vrijednosti umjetne inteligencije je tiho praktičan, a ne blještav. To je vrsta obrasca usvajanja koju baloni usvajanja obično nemaju .
3) Nedostatak računara nije imaginaran 🧱
Čak i skeptici obično priznaju: ljudi koriste ove stvari u velikim količinama. A skaliranje potrošnje zahtijeva hardver i energiju - što se ogleda u stvarnim investicijama i stvarnom planiranju energije. [2]
Gdje je rizik od balona najveći (i najmanji) 🎯🫧
Najveći rizik od pjene 🫧🔥
-
Imitacije aplikacija bez ikakvih prepreka i gotovo bez troškova prelaska
-
Startupi se naplaćuju na „buduću dominaciju“ bez dokazanog zadržavanja
-
Previše zadužene infrastrukturne opklade s dugim rokom otplate i krhkim pretpostavkama
-
Tvrdnje o „potpuno autonomnom agentu“ su zaista krhke radne procese sa samopouzdanjem
Manji rizik od pjene (još uvijek nije bez rizika) 🧊✅
-
Infrastruktura vezana za stvarne ugovore i korištenje
-
Poslovni alati s mjerljivim povratom ulaganja (ušteda vremena, riješene prijave, smanjeno vrijeme ciklusa)
-
Hibridni sistemi: AI + pravila + čovjek uključen (manje privlačno, pouzdanije) - i više usklađeni s okvirima rizika koje timovi trebaju izgraditi. [5]
Tabela za poređenje: brza sočiva za provjeru realnosti 🧰🫧
| sočivo | najbolje za | cijena | zašto to funkcioniše (i u čemu je kvaka) |
|---|---|---|---|
| Koncentracija finansiranja | investitori, osnivači | varira | Ako novac preplavi jednu temu, može se stvoriti pjena... ali samo finansiranje ne dokazuje balon |
| Pregled ekonomije jedinice | operateri, kupci | vremenski trošak | Nameće pitanje „isplati li se ovo?“ - također otkriva gdje se kriju troškovi |
| Zadržavanje + širenje | timovi za proizvode | interni | Ako se korisnici ne vraćaju, to je moda, žao mi je |
| Provjera finansiranja infrastrukture | makro, alokatori | varira | Odlično za uočavanje rizika leveridža, ali teško za savršeno modeliranje (scenariji su važni) [2] |
| Javne finansije i marže | svi | besplatno | Sidra za realnost - i dalje se cijene unaprijed mogu određivati previše agresivno |
(Da, malo je neujednačeno. Tako se osjeća pravo donošenje odluka.)
Praktična kontrolna lista za AI mjehuriće 📝🤖
Za AI proizvode (aplikacije, kopilote, agente) 🧩
-
Da li se korisnici vraćaju sedmično bez podsticanja?
-
Može li kompanija podići cijene bez naglog odliva kupaca?
-
Koliki dio izlaza zahtijeva ljudsku korekciju?
-
Postoje li vlasnički podaci, vezanost za radni tok ili distribucija?
-
Da li troškovi zaključivanja padaju brže od cijena?
Za infrastrukturu 🏗️
-
Postoje li potpisane obaveze ili samo „strateški interes“?
-
Šta se dešava ako je iskorištenost niža od očekivane? (Modelirajte slučaj "čeonog vjetra", ne samo osnovni slučaj.) [2]
-
Da li je finansirano velikim dugom?
-
Postoji li plan ako se hardverske preferencije promijene?
Za "lidere umjetne inteligencije" na javnom tržištu 📈
-
Da li novčani tok raste ili je to samo priča?
-
Da li se margine šire ili smanjuju?
-
Da li rast zavisi od malog broja kupaca?
-
Da li vrednovanje pretpostavlja trajnu dominaciju?
Zatvaranje narudžbi za ponijeti 🧠✨
Postoji li AI balon? Dijelovi ekosistema pokazuju ponašanje balona - posebno kod aplikacija koje kopiraju proizvode, procjena koje su prve u pričama i bilo kakvog snažnog ulaganja u razvoj.
Ali sama umjetna inteligencija nije „lažna“ ili „samo marketing“. Tehnologija je stvarna. Usvajanje je stvarno - i možemo ukazati na stvarna ulaganja, stvarne projekcije potražnje za energijom i stvarne prihode u osnovnoj infrastrukturi. [1][2][3]
Ukratko: Očekujte potres u slabijim ili previše zaduženim uglovima. Temeljna promjena se nastavlja - samo s manje iluzija i više proračunskih tablica 😅📊
Često postavljana pitanja
Da li trenutno postoji balon umjetne inteligencije?
Moguće je da postoji "AI balon" u određenim slojevima, a ne u cijelom AI ekosistemu. Pjena se obično nakuplja u aplikacijama koje se kopiraju, procjenama zasnovanim na pričama i infrastrukturnim opkladama s velikim dugom finansiranim na osnovu optimističnih pretpostavki o korištenju. Istovremeno, usvajanje je već široko rasprostranjeno, a neki ključni infrastrukturni igrači ostvaruju opipljive prihode. Ishod zavisi od toga hoće li se korištenje pretvoriti u trajne novčane tokove i zadržavanje zaposlenika.
Šta ljudi misle kada kažu "AI balon"?
Većina ljudi misli na jednu - ili više - od pet stvari: balon procjene, balon finansiranja, narativni balon, balon infrastrukture ili balon proizvoda. Zabuna je u tome što "AI" stapa sve ove slojeve u jedan naslov. Ako ne definirate sloj, možete završiti u raspravi jedni o drugima. Jasnije pitanje je koji dio izgleda pregrijano i zašto.
Da li široko rasprostranjeno usvajanje vještačke inteligencije dokazuje da tržište nije balon?
Ne nužno. Široka upotreba je stvarna, ali usvajanje se ne prevodi automatski u trajne profitne fondove. Organizacije mogu "koristiti vještačku inteligenciju" na načine koji su eksperimentalni, nisko-potrošni ili teški za monetizaciju u velikim razmjerima. Ključni test je da li usvajanje postaje stalan prihod, povećanje marži i snažno zadržavanje. Ako se to ne dogodi, i dalje možete doživjeti propast čak i uz visoku upotrebu.
Kako mogu znati da li usvajanje vještačke inteligencije donosi stvarni prihod?
Praktičan pristup je praćenje usvajanja u odnosu na monetizaciju tokom vremena, a ne samo jednokratne statistike korištenja. Tražite dokaze da kupci plaćaju dovoljno, nastavljaju plaćati dovoljno dugo i povećavaju potrošnju kako povećavaju korištenje. Neravnomjerna monetizacija može se najjasnije pokazati u manjim firmama gdje se povećanje produktivnosti ne pretvara odmah u prihod. Ako je povećanje prihoda nedosljedno, procjene mogu nadmašiti fundamentalne faktore.
Koja je ekonomska jedinica najvažnija za AI proizvode?
Ekonomija jedinice je važna jer zaključivanje može prikriti mnogo troškova izvan "troška u oblaku". Korisna perspektiva su marginalni troškovi za isporuku vrijednosti: tokeni, vrijeme GPU-a, ograničenja latencije, zaštitne ograde, ponovna pokretanja, osiguranje kvalitete i ljudi uključeni u proces ispravki. Zatim to povežite s bruto maržom, zadržavanjem, širenjem i periodom povrata ulaganja. Ako su ljudske korekcije velike, troškovi mogu ostati uporno visoki.
Zašto je jaz od "demo verzije do produkcije" toliko važan?
Demo je često lakši dio; proizvodnja zahtijeva pouzdanost, usklađenost, evidentiranje i odgovornost. Halucinacije, zahtjevi upravljanja i ciklusi nabavke usporavaju rokove i mogu suziti praktični obim onoga što se isporučuje. Mnoge implementacije dodaju ljude u petlji "privremeno", a zatim otkrivaju da je to ključno za kvalitet i kontrolu rizika. To mijenja i oblik proizvoda i strukturu troškova.
Gdje je danas najveći rizik od AI balona?
Rizik od stvaranja balona izgleda najveći kod aplikacija koje kopiraju proizvode s gotovo nultim troškovima prelaska, startupova koji se oslanjaju na "buduću dominaciju" bez dokazanog zadržavanja i tvrdnji o potpuno autonomnim agentima koji predstavljaju krhke tokove rada. Ova područja uveliko zavise od narativne premije i mogu se brzo ugasiti ako rezultati razočaraju. Obrazac koji treba pratiti je odliv korisnika: ako se korisnici ne vraćaju sedmično bez podsticaja, proizvod može biti neuspješan.
Da li je infrastruktura umjetne inteligencije (čipovi i podatkovni centri) više ili manje sklona stvaranju mjehurića?
Može biti manje sklono stvaranju balona kada je potražnja vezana za ugovore i održivu upotrebu, ali nosi drugačiju vrstu rizika. Velika opasnost je finansiranje: leveridž plus dugi ciklusi otplate mogu se raspati ako iskorištenost ne bude dovoljna. Infrastrukturne opklade su vrlo osjetljive na pretpostavke predviđanja, a planiranje scenarija je važno jer je neizvjesnost stvarna. Snažna ugovorena potražnja smanjuje rizik, ali ga ne eliminira.
Koja je praktična kontrolna lista za testiranje tvrdnji o "AI balonu"?
Koristite tvrdnju koja se može opovrgnuti: „Da li ovi novčani tokovi opravdavaju ovu cijenu?“ Za proizvode provjerite sedmično zadržavanje zaposlenih, moć određivanja cijena, opterećenje korekcijama i da li troškovi zaključivanja padaju brže od cijena. Za infrastrukturu potražite potpisane obaveze, modeliranje iskorištenosti slučajeva nepovoljnih okolnosti i da li je uključen veliki dug. Ako se ugovori, novčani tok i zadržavanje zaposlenih zadrže, to više izgleda kao strukturna promjena nego kao manija.
Reference
[1] Stanford HAI - Izvještaj o indeksu umjetne inteligencije za 2025. godinu - pročitajte više
[2] Međunarodna agencija za energiju - Potražnja za energijom od umjetne inteligencije (Izvještaj o energiji i umjetnoj inteligenciji) - pročitajte više
[3] NVIDIA Newsroom - Finansijski rezultati za četvrti kvartal i fiskalnu 2025. godinu (26. februar 2025.) - pročitajte više
[4] OECD - Generativna umjetna inteligencija i radna snaga malih i srednjih preduzeća (anketa iz 2024.; objavljeno u novembru 2025.) - pročitajte više
[5] NIST - Okvir za upravljanje rizikom umjetne inteligencije (AI RMF 1.0) (PDF) - pročitajte više