Sigurno ste primijetili da se u zadnje vrijeme svi kunu AI, AI, AI, koja se prodaje kao najbolja invencija nakon otkrića točka, međutim niko ne spominje limitaciju tehnologije koja je krenula kao Automatizirana Inteligencija, programirana za eficijentniju automatizaciju unutar industrije ( automatizacija data analytics, logistika te programiranje mašina u teškoj industriji - auto industrija, proizvodnja hrane... )

To se poprilično kosi sa obećanjima industrije da će "umjetna inteligencija" svijet promijeniti, gdje je dobar simboličan primjer prevare "walk out" prodavnica Amazon-a, koji koristi "naprednu umjetnu inteligenciju, koja uz pomoć kamera automatski prepoznaje lice i produkte koje ste uzeli, kako bi samostalno knjižili transakciju produkata preko unaprijed autorizirane kreditne karte kupaca" je ustvari bilo 1000 Indijaca koji su cijeli dan gledali snimke kamera i manualno upisivali kupljene artikle da bi ih kasnije predali banci na obradu transakcije , o kojem je Business Insider pisao 2024. ( 1 )

Međutim najbolji primjer je formiranje novog AI balona ( crne rupe da budemo realni ), koji je ujedno jedan od najvećih kartela u historiji zapadne ekonomije, jer je riječ oko 4.5 Triliona US$ ( 4.500.000.000.000,00 ) u kojima je potrošač postao suvišan zahvaljujući masovne međuovisnosti najjačih S&P 500 indeks kompanija i vlada uz čiju je pomoć dizajner grafičkih čipova Nvidia postala najprofitabilnija kompanija u svijetu sa tržišnom vrijednosti od 4.38 Trilliona US$ ( 21.01.2026)

Da bi razumjeli trenutnu ekonomsku situaciju prikazan sljedećom grafikon investicija moramo malo detaljnije ići u "investicije". odnosno kompanije koji sudjeluju u ovom, kako bi pomogao u razumijevanju sa ciljem uklanjanja zbunjivanja / stvarnog razumijevanja situacije.



AI kompanije: AI labs ( Open AI osnivač Chat GPT-4 ), Anthropic ( Claude Sonnet 4.5 ), X-AI ( GRoK Elon Musk-a )
Proizvođači grafičkih čipova: Nvidia i AMD
Data centar Usluge: Oracle, CoreWeave, Amazon web services...

Kružno kretanje istog kapitala koji nikakvu ekonomsku vrijednost ne stvara upravo počinje sa Nvidia, čiji profiti dolaze većinom iz B2B biznis modela ( prodavanje AI klastera drugim kompanijama ).

Prema izjavama Nvidia CEO Jensen Huang, većinu njihove zarade (89% ukupne zarade kompanije) dolazi iz AI sektora ( 2 ) ( 20 ), pridavajući H100 i H200 karte koje se prodaju kao DGX H200 (8×H200 GPU ) za cijenu od 400 000 US$ po klasteru ili rentanjem u godišnjem iznosu od 735,840 US$ godišnje ako koriste AWS kao provajdera AI mreže.

Nvidia je investirala 100 Milijardi US$ u Open AI, koji je pod uvjetom kupovine AI akcelerator karti od Nvidia ( 3 ) , tj novac koji su investirali će ubrzo dobiti nazad, što prouzrokuje nagli porast dionica i totalnu evaluaciju tržišne vrijednosti svih dionica.

Open AI sa 300 Milijardi US$ pravi ugovor sa Oracle za proizvodnju novog Data centra ( Dionice Oracle su skočile skoro 36% u jednom danu, te se trenutno nalaze u padu ) ( 21 )

Oracle taj novac sad ponovo investira nazad u Nvidia kako bi naručili nove karte.

CoreWeave kao data centar masovan broj karti kupuje kod Nvidia ( kao što Amazon Web Services radi ), te renta dalje Ai kompanijama, ukoliko ne mogu naći dovoljno mušterija za njihove usluge Nvidia kupuje nazad karte i preprodaje drugim kompanijama, tj nastaje superlativ od superlativa kruženja novca.

Nvidia trenutno posjeduje 7% Oracle dionica kupljene na IPO spomenute kompanije ( odnosno 95% ukupnog investment portfolija Nvidia je stavila u jednu kompaniju ), koja posjeduje 33 data centara u SAD i EU, kao nova kompetencija za AWS, Microsoft Azure cloud i Alphabet Google Cloud, koji zauzvrat naručuje karte u vrijednosti od 250 Miliona US$ od Nvidia( 4 ) ( 5 ) ( 6 )

Budući da Nvidia ne može dovoljno proizvesti karti, Open AI također kupuje kod AMD ( čiji je CEO Lisa Su rodica Nvidia CEO Jensen Huang ), koji im nudi opciju kupovine 160 Miliona US$ AMD dionica za cijenu od 0.01US$ po dionici ako "vrijednost AMD dionica skoči" ( 7 ) , koji je naravno masovno skočio preko noći.


Ostatak kompanija naravno vidi koliko se novca u ovom može napraviti, zbog čega sad svi skaču na gold rush za AI novac prije kolabiranja, tako da firme koje su involvirane u ove investicije sve više i više investiraju napuhavajući se međusobno ( 8 ) ( 9 ) ( 10 ) , gdje AI kompanije niču iz ničeg kao pečurke nakon kiše, koristeći međusobno database ( bazu podataka ) hranjena i trenirana informacijama korisnika tih platformi.


Upravo zbog ovog pojedini ekonomi kreću optuživanjem kompanija za ilegalni "Round-Tripping" oko kojeg se trenutno vode sudski sporovi, koji je poznat postao sa Enron skandalom početkom 2000-tih ( energetski giant iz SAD ) kupovao je kompanije koji su kasnije ( naravno u tajnom dogovoru ) kupovali imovinu nazad za sličnu vrijednost u formi pokretne i nepokretne imovine, umjetno napuhavajući količinu novaca koji je kružio unutar istog vlasnika, to maštovito kreativno knjižili kao realnu potražnju / profit. ( 11 ) ( 12 )

Prema predikciji analitičke firme McKinsey & Company troškovi za AI data trenutno iznose 7 Triliona US$, gdje private Equity kompanije, koji također imaju masovan Leveraged debt - (ne pokrivene dugove ) masovno konkurišu u kupovini Data centara unutar SAD-a ( 13 ), dodatno napuhavajuci vrijednost zbog visoke potražnje i jako niske ponude.

Trenutno samo unutar SAD-a ima 3881 data centara registrovanih ( 14 ), podsjećajući na tržišnu situaciju housing debt obligation iz 2007 unutar SAD-a ( sub produkt Collateralized Debt Obligation - truli stambeni krediti koji su izazvali financijsku krizu 2007/08 zajedno sa Credit Default Swap i Special Purpose Vehicle ).


Problem za rast AI klaster network-a jeste proizvodnja električne energije, te dostupnost RAM i SSD memorije ( pretežno HBM i DDR5 ), gdje samo firma Open AI konzumira 40% svjetskog proizvodnog kapaciteta DDR5 RAM-a, koji je naručen prije 2 godine. ( 20 ), zbog čega firme kao Micron kompletno napuštaju consumer market fokusirajući se na enterprise market ( 21 ) .

Prema informacijama US Energy information administration 50 saveznih država unutar SAD-a imaju ukupnu proizvodnju oko 4180 Milijardi kWh u godini ( 15 ) samo jedan projekat, kao sto je npr Stargate projekat ( dosad najveći planiran kompleks Data Centara u svijetu će koštati 500 Milijardi US$ i zahtjevati će energiju od 10 Giga Wata ( odnosno dovoljno struje za cijelu državu Teksas sa 31 Miliona stanovnika ), čija elektro infrastruktura svake jače zime i ljeta kolabira u lokalnom Brownout-u jer ne mogu dovoljno struje proizvesti, trenutna potrošnja struje države Teksas iznosi 365.1 TWh sa maksimalnom produkcijom od 429.8 TWh odnosno 11% ukupne potrošnje SAD-a u godini ( 16 ) ( 17 )

Po analizi Boston university 1 nuklearna elektrana proizvodi u prosjeku oko 1 Gwh, sa konstrukcijskim vremenom od 9.4 godina po nuklearnoj elektrani u prosjeku ( 18 ). SAD ovise od fosilnih goriva pomoću kojih većinu struje proizvodete, te je potrebno oko 2 do 3 godine za konstrukciju data centra. Upravo zbog ne postojećih energenata solucija za sve probleme je gasna turbina ( generator ) koje se nalaze u državama kao što su Tennessee zbog opuštenih zakona zaštite okoline za izduvne gasove nastali sagorjevanjem prirodnim plinom i ugljem ( kao što vidite trenutni geopolitički konflikti oko Venezuele i Irana nisu slučajnost ), te uz pomoć masovnog lobiranja troškovi struje ne plaćaju data centri nego potrošač čija struja sve skuplja i skuplja u godini postaje. ( 19 )

Da pojednostavim šta ovi zbunjujući brojevi znače, kompanije ulažu novac koji nemaju, u data centre koji ne postoje, koji zahtijevaju dodatnu struju koja nije proizvedena sa elektranama koje ne postoje, zahtijevajući čipove koji nisu proizvedeni u kockanju buduće povećane potražnje tržišta koji sami umjetno proizvode ( većinom je AI slop na internetu za sad u end consumer marketu - glorificirano copy paste smeće uz apsolutni minimum rada ) za spomenute algoritme koji također još ne postoje sa mogućnostima koje tek "treba programirati".


U prijevodu dok kompanije rekordne zarade bilježe na dionicama prosječni radnik gubi posao, te kad pukne balon putem Bailout ( preko poreznog novca ) se opet spašavaju ogromne mega korporacije jer su "too big to fail" ( previše važne i velike kao GM koji je na isti način vise puta spašen ) potrebne za kompetenciju sa Rusima I Kinezima, gdje ih opet prosječni radnik finansira ( preko subvencija i poreznih poklona ) šta god da se desi, snoseći posljedice za sva kockanja u industriji.