U američkoj ekonomskoj povijesti uvijek je postojala neka varijabla koja je služila kao pouzdan barometar rasta, a desetljećima je to bilo tržište nekretnina. Jačanjem globalizacije fokus se prebacio na industrijsku proizvodnju, očekivanja vezana za nabavu novih proizvoda i međunarodnu trgovinu. U novije vrijeme u središtu pozornosti našli su se potrošači, pa su podaci o maloprodaji i zaposlenosti postali ključni pokazatelji ekonomske snage.

Danas se, međutim, sve češće pojavljuju naznake da se rađa novi ekonomski 'signalni instrument': umjetna inteligencija. U prethodnoj godini ulaganja u četiri ključne s AI-em povezane kategorije – informatičku opremu, softver, istraživanje i razvoj te podatkovne centre – snažno su obilježila dinamiku američkog gospodarstva.

Prema podacima Federalnih rezervi, u prvom tromjesečju njihov je doprinos rastu realnog BDP-a iznosio 1,3 postotna boda, pri čemu su ta ulaganja spriječila znatno dublju kontrakciju gospodarske aktivnosti (pad BDP-a taj je tromjesec iznosio -0,6 posto). U drugom tromjesečju doprinos se zadržao na vrlo visokih 1,16 postotnih bodova, što je činilo oko 30 posto ukupnog rasta BDP-a, a u oba tromjesečja doprinos ulaganja u umjetnu inteligenciju bio je veći od doprinosa osobne potrošnje. Iako se u trećem tromjesečju taj doprinos smanjio na 0,48 postotnih bodova, i dalje je objašnjavao oko 11 posto ukupnog rasta američkog gospodarstva. Investitori su se već navikli promatrati umjetnu inteligenciju kao dominantnu temu na financijskim tržištima, no s obzirom na navedene podatke, postavlja se novo, puno važnije pitanje: postaje li AI i ključna makroekonomska priča?

Od tehnoloških divova do hiperskalera

Ako umjetna inteligencija već pokazuje mjerljiv i nadprosječan doprinos američkom gospodarskom rastu, nužno je razumjeti tko stoji iza tog investicijskog vala i koja je njegova krajnja svrha. Naime nositelji tog investicijskog vala nisu klasični startupovi, nego veliki tehnološki divovi koji su odnedavno dobili novo ime: hiperskaleri.

Riječ je o kompanijama poput Amazona, Microsofta, Alphabeta, Mete i Oraclea, onima koje su prethodnih desetljeća razvijale poslovne modele temeljene na e-trgovini, operativnim sustavima, uredskom softveru, internetskom oglašavanju, društvenim mrežama, potrošačkoj elektronici i korporativnim IT rješenjima. Danas se, međutim, doslovno utrkuju u tome koja će više uložiti u podatkovne centre i pripadajuću infrastrukturu nužnu za razvoj i primjenu umjetne inteligencije. Prema podacima J.P. Morgana, ta je petorka samo u 2025. godini uložila oko 342 milijarde dolara, a konzultantska kuća McKinsey procjenjuje da će do kraja desetljeća na ulaganja u AI infrastrukturu na globalnoj razini biti usmjereno ukupno oko 6,7 bilijuna dolara, pri čemu se dominantan dio tog ulaganja planira financirati novim zaduženjima.

No ta utrka nije samo borba za kontrolu računalne snage, podataka, energetskih kapaciteta i mrežne infrastrukture, već je prije svega riječ o utrci za stvaranje preduvjeta za razvoj sve složenijih, autonomnijih i sveprisutnih AI sustava koji će oblikovati buduću produktivnost i poslovne modele gospodarstva. Povijest pritom sugerira da upravo takve utrke najčešće stvaraju i najveće tehnološke pobjednike, ali i najskuplje investicijske zablude.

Vjeruj u AI, živi brzo, zaduži se još brže

Američki hiperskaleri pritom su ujedno kompanije koje su desetljećima poslovale s relativno niskom razinom zaduženosti, oslanjajući se ponajprije na iznimno visoke profite i snažne novčane tokove iz osnovnog poslovanja. Upravo im je ta financijska snaga omogućila da prvi val ulaganja u umjetnu inteligenciju u velikoj mjeri financiraju iz vlastite likvidnosti. No razmjeri sadašnjih i najavljenih investicija dramatično su promijenili tu računicu.

Kapitalni izdaci hiperskalera naglo su porasli i u apsolutnom iznosu i u odnosu na njihove prihode, a slobodni novčani tok u pojedinim slučajevima više ne prati tempo ulaganja. Drugim riječima, AI je prerastao fazu u kojoj se može financirati 'iz džepa'. Budući da su izdavanja novih dionica skupa i volatilna, sve veći dio financiranja seli se prema klasičnim dužničkim instrumentima. Izvješće UBS-a, objavljeno krajem prošle godine, navodi da je iznos duga usmjerenog u financiranje podatkovnih centara i AI projekata dosegnuo 125 milijardi dolara u odnosu na svega 15 milijardi dolara u istom razdoblju 2024., pri čemu se u idućim godinama očekuje daljnji rast zaduženja i sve veća uloga AI sektora u stvaranju novog duga.

Uz korporativne obveznice, leasing i bankovne kredite, sve važniju ulogu preuzima privatni (nebankovni) kredit jer predstavlja fleksibilniji i uglavnom nereguliran oblik financiranja, posebno prilagođen velikim, dugotrajnim i infrastrukturno zahtjevnim projektima poput podatkovnih centara. Time se investicijski ciklus u AI sve više pretvara u klasični kapitalno intenzivan bum, ali s dugoročnim zaduženjima koja će tek morati biti opravdana budućim prihodima i rastom produktivnosti.

AI mjehur na financijskim tržištima?

AI bum u međuvremenu je već ostavio dubok trag na financijskim tržištima. Prema procjenama investicijskih banaka i analitičkih kuća, tržišna valuacija kompanija koje se percipiraju kao izravni dobitnici AI revolucije rasla je u posljednje dvije godine višestruko brže od ostatka tržišta. Tako su dionice koje investitori svrstavaju u skupinu vezanu uz AI u posljednjih pet godina zabilježile rast od oko 150 posto, što je približno 110 postotnih bodova više od rasta indeksa S&P 500 u istom razdoblju. Taj se jaz jasno vidi i u valuacijskim pokazateljima: omjeri cijene dionice i dobiti po dionici (P/E) za vodeće AI kompanije danas se u prosjeku kreću između 30 i 40, znatno iznad dugoročnog povijesnog prosjeka američkog tržišta, a on se kreće oko razine 15. Drugim riječima, dok je tržište povijesno u prosjeku bilo spremno platiti oko 15 dolara za jedan dolar neto dobiti, danas se za isti dolar dobiti kod vodećih AI kompanija nerijetko plaća i gotovo 40 dolara.

Iako su te razine još uvijek niže od ekstremnih valuacija zabilježenih na vrhuncu dot-com balona krajem devedesetih, kada su P/E omjeri tehnološkog sektora često prelazili 60, one su osjetno više i od razina uoči financijske krize 2007. godine, kada je tržište nekretnina već pokazivalo jasne znakove pregrijavanja. Upravo zbog te kombinacije brzog rasta cijena dionica, koncentracije dobitaka u relativno malom broju kompanija i valuacija koje se sve više oslanjaju na očekivanja budućih prihoda, a sve manje na trenutačno ostvarivu dobit, u financijskim se krugovima sve češće može čuti bojazan da se barem dio AI euforije pretvara u klasični investicijski mjehur.

Ipak, za razliku od dot-com balona s kraja devedesetih, današnji AI bum ne počiva na poduzećima bez prihoda i poslovnog modela, nego na iznimno profitabilnim kompanijama s dominantnim tržišnim položajem i snažnim novčanim tokovima. Hiperskaleri koji predvode AI ulaganja već danas ostvaruju milijarde dolara dobiti, financiraju dio investicija iz vlastitih sredstava i istodobno imaju izravnu kontrolu nad infrastrukturom na kojoj se primjenjuje AI. Za razliku od dot-com ere, u kojoj se tržišna euforija temeljila ponajprije na obećanjima buduće monetizacije interneta, današnji AI val već je duboko integriran u postojeće poslovne procese, od clouda i softvera do oglašavanja i korporativnih usluga. To ne znači da je rizik mjehura isključen, ali znači da bi, u slučaju korekcije, ishod vjerojatnije bio prilagodba očekivanja nego potpun slom kakav je obilježio dot-com krah.

Narativ koji podgrijava ulagački optimizam

No je li pritom doista riječ o mjehuru i kakve bi eventualne posljedice on imao na gospodarstvo, tek će se vidjeti. Ono što je zasad jasno jest da umjetna inteligencija više ne pogoni samo uzlet američkih financijskih tržišta, već se taj investicijski zamah, kako smo vidjeli, sve snažnije prelijeva i u same makroekonomske pokazatelje. U kombinaciji sa strelovitim tempom tehnološkog napretka, to lako stvara zavaravajući osjećaj da je dugoročni poslovni uspjeh umjetne inteligencije gotovo izvjestan te da je neizvjesno tek tko će izaći kao pobjednik i koja će kompanija prva ostvariti tehnološki proboj što jamči dominantnu tržišnu poziciju. Upravo takav narativ podgrijava investicijski optimizam i potiče rast cijena dionica uz istovremeni rast korporativnog zaduživanja.

Američko gospodarstvo tako se danas može opisati kao sustav zahvaćen svojevrsnim opsesivnim klađenjem: i kompanije i investitori klade se na to da će umjetna inteligencija otvoriti novu tehnološku i ekonomsku eru, s drukčijim poslovnim modelima i, vrlo vjerojatno, bitno promijenjenim shvaćanjem uloge rada u ekonomskim procesima. Dugoročna održivost tog investicijskog vala, međutim, ovisit će o tome hoće li se ta visoka očekivanja doista ostvariti.

Već se sada, naime, nazire napetost između dvaju dijelova financijskog tržišta: dok burze cijenama dionica već pretpostavljaju vrlo uspješan ishod AI ulaganja, tržišta duga i dalje zahtijevaju visoku kamatnu premiju, ponašajući se kao da taj ishod još nije siguran. Ako se iznimno visoka očekivanja ne ispune, korekcija neće ostati zatvorena unutar financijskih tržišta, već će se vrlo brzo preliti u realno gospodarstvo, a potom i u politički prostor, gdje ekonomski lomovi rijetko prolaze bez posljedica.