Dvadeset sedmog siječnja 2025. svjetske su burze doživjele šok kakav se pamti. U jednom je danu s vrijednosti Nvidije, glavnog svjetskog dobavljača čipova za umjetnu inteligenciju, izbrisano gotovo 589 milijardi dolara, najveći jednodnevni gubitak ijedne kompanije u povijesti. Uzrok nije bila geopolitička kriza, nego jedan jedini jezični model.

Do tada gotovo pa nepoznati kineski startup DeepSeek predstavio je AI model ravan najboljim američkima, ali uz presudnu razliku: dok su Amerikanci na treniranje trošili stotine milijuna dolara, DeepSeek je tvrdio da je svoj istrenirao za manje od šest. Tržište dakle nije isprepadala kineska pamet. Uplašila ga je kineska cijena.

Taj šok bio je samo uvertira u čitav val novih kineskih poduhvata vezanih za razvoj novih AI modela. Na vrhuncu tog vala su trenutno dva kineska modela predstavljena u zadnja dva tjedna. Kinezi su tako prvo predstavili Kimi K3, model s gotovo tri bilijuna parametara (težina) za koji tvrde da nadmašuje ono najbolje iz Anthropica, OpenAI-ja i Googlea.

Zatim je, Alibaba predstavila Qwen 3.8 - Max, koji zna raditi danima bez prestanka, po cijeni značajno nižoj od američke, a koji je usto, za razliku od najnaprednijih američkih modela, otvoren i dostupnim svakome. Svaki novi kineski model stoga slijedi isti recept: otvoren je, jeftiniji, i tek malo slabiji, no katkad i bolji, od skupljega američkog suparnika. Ono što je u siječnju 2025. možda i izgledalo kao jednokratni prkos, čini se da izrasta u dugoročnu kinesku geopolitičku strategiju.

I baš kao nakon Drugog svjetskog rata, i danas svjedočimo utrci dviju velesila. Hladnoratovsko nadmetanje Sjedinjenih Država i Sovjetskog Saveza nadmoć je dokazivalo osvajanjem svemira i gomilanjem nuklearnog arsenala, dok se današnja utrka SAD-a i Kine vodi oko primata u umjetnoj inteligenciji, tehnologiji za koju mnogi vjeruju da će oblikovati gospodarstvo, obranu i raspodjelu moći u desetljećima pred nama.

Pobjednik se pritom neće odrediti samo prema tome tko će prvi izgraditi najbolji model, već i čiji će model biti dostupniji za korištenje i nadogradnju, dakle otvoreniji, te, možda najvažnije, koliko će koštati njegova izgradnja i uporaba.

Kako sagraditi umjetni mozak

Da bismo razumjeli zašto su upravo cijena i otvorenost modela toliko važne u toj utrci, treba najprije razumjeti što je veliki jezični model, poznat pod engleskom kraticom LLM. Najjednostavnije ga je zamisliti kao svojevrsni umjetni mozak, jer baš kao što se ljudski mozak sastoji od milijardi živčanih stanica povezanih sinapsama različite jačine, tako se i jezični model sastoji od goleme mreže čvorova raspoređenih u slojeve, povezanih brojčanim vezama čija se vrijednost utvrđuje prilikom treniranja modela. Te se vrijednosti nazivaju težinama, na engleskom weights, odnosno parametrima. Kada čujete da Alibabin Qwen ima 2,4 bilijuna parametara ili da ih Kimi K3 ima gotovo tri bilijuna, riječ je o tolikom broju pojedinačnih vrijednosti unutar jezičnog modela koje zajedno određuju kako će model obrađivati informacije i kakve će odgovore proizvoditi.

Proces izgradnje takvog modela naziva se treniranjem. Modelu se daje da proguta nezamislive količine teksta i slika, odnosno velik dio onoga što je čovječanstvo napisalo, naslikalo ili snimilo. Njegov je početni zadatak naizgled jednostavan: predvidjeti koja riječ slijedi iza prethodne ili prepoznati što se nalazi na slici. No ponavljajući taj zadatak bezbroj puta i pritom neprestano podešavajući milijarde ili bilijune svojih težina, model postupno uči mnogo više od pukog pogađanja. Uči stvarati tekst i slike, najnapredniji među njima i video, a u novije vrijeme i 'razmišljati', odnosno složeniji problem raščlaniti na niz manjih koraka i postupno doći do rješenja.

Sve to, dakako, ima svoju cijenu. Treniranje zahtijeva desetke tisuća specijaliziranih čipova koji mjesecima rade bez prekida i troše električnu energiju usporedivu s potrošnjom ovećeg grada. Završnom treningu pritom prethode mjeseci priprema, testiranja i neuspjelih pokušaja, nakon kojih slijedi jedan veliki, neprekinuti prolaz iz kojega izlazi gotov model. Samo taj završni prolaz za današnje napredne jezične modele stoji između dvjesto i petsto milijuna dolara. GPT-4 je, za usporedbu, 2023. godine istreniran za procijenjenih 78 milijuna dolara, što pokazuje kojom se brzinom troškovi razvoja AI modela povećavaju.

Kada se samom treniranju pribroje istraživanje, plaće malobrojnih vrhunskih stručnjaka, infrastruktura i svi pokušaji koji nisu završili uspješno, ukupna cijena izgradnje modela postaje višestruko veća. Čelnik Anthropica Dario Amodei procjenjuje da troškovi razvoja najnaprednijih AI modela koji se razvijaju danas već dosežu milijardu dolara, dok bi do 2027. trošak razvoja pojedinačnog modela mogao narasti i do stotinu milijardi.

Kada je model jednom istreniran, sve što je naučio pohranjeno je u njegovim težinama, tom golemom popisu brojki koji određuje njegovo ponašanje. One su, slikovito rečeno, njegov gotov mozak, a tvrtka koja ga je razvila tada odlučuje što će s njime učiniti.

Može težine objaviti i omogućiti svakome da ih besplatno preuzme, pokrene na vlastitim računalima i prilagodi svojim potrebama, pa takve modele nazivamo modelima otvorenih težina, odnosno open weights. Može ih i zadržati unutar vlastitih podatkovnih centara te korisnicima naplaćivati pristup modelu, najčešće prema broju obrađenih upita, što je obilježje modela zatvorenih težina, odnosno closed weights. Kineski modeli sve češće pripadaju prvoj skupini, dok najnapredniji američki modeli, poput Claudea i GPT-a, ostaju čvrsto u drugoj.

Zašto male zemlje ne mogu same

Troškovi razvoja naprednih jezičnih modela na kojima se trenutno zasniva utrka za primat u umjetnoj inteligenciji važan su razlog zašto je utrka u razvoju umjetne inteligencije zatvorena za male zemlje. Za Hrvatsku su stotine milijuna, a sve češće i milijarde dolara, iznos usporediv s godišnjim proračunom cijelog jednog ministarstva, i to uložen u samo jedan model koji će već za šest mjeseci tehnološki zastarjeti.

Novac je pritom tek prva prepreka. Za razvoj naprednog modela potrebni su i deseci tisuća najmodernijih čipova, kojih kronično nedostaje i čiji izvoz velike sile sve strože nadziru, zatim vrhunski inženjeri koji su još oskudniji od čipova, kao i golemi podatkovni centri, količine energije i skupovi podataka kakvima male ekonomije jednostavno ne raspolažu.

Izgradnja vlastitog naprednog AI modela za većinu malih zemalja stoga je podjednako realna kao pokušaj male općine da pokrene vlastiti svemirski program. Štoviše, ni Europska unija, premda se često poziva na veličinu svojeg gospodarstva i tržišta od gotovo 450 milijuna ljudi, zasad nema model koji bi se po sposobnostima mogao ravnopravno mjeriti s najboljim američkim i kineskim sustavima. Ako se u toj utrci teško snalazi i cijela Unija, jasno je koliko je malo prostora za samostalno djelovanje preostalo zemljama poput Hrvatske.

No, ako vlastiti umjetni mozak nije moguće sagraditi, preostaje prilagoditi neki koji je već izgradio netko drugi. Upravo tu otvorenost kineskih modela prestaje biti tehnički detalj i postaju geostrateško pitanje važno za ostvarivanje ograničene AI suverenosti entiteta koji ne mogu razvijati vlastite velike jezične modele. Zemlja koja nema novac i infrastrukturu za razvoj vlastitog modela može preuzeti neki već postojeći otvoreni model te ga dodatno poučiti svojem jeziku, zakonima, propisima i potrebama javne uprave.

Slično vrijedi i za kompanije, a u budućnosti vjerojatno i za kućanstva. Preuzimat ćemo tuđe otvorene AI modele i prilagođavati težine ili dodavati nove slojeve kako bismo prilagodili tuđi AI model vlastitim potrebama. Tako sasvim sigurno nećemo dobiti najpametniji model na svijetu, ali može dobiti AI model koji radi na našim računalima, obrađuje naše podatke koje ne moramo dijeliti ni sa kim i koji se ponaša prema pravilima koje smo odredili mi, a ne netko drugi. Mogućnost takve AI samostalnosti stoga uvelike ovisi o tome hoće li najnapredniji dostupni AI modeli biti otvoreni ili zatvoreni. Upravo se oko tog pitanja strategije Kine i Sjedinjenih Država danas se sve vidljivije razilaze.

Otvoreni Istok, zatvoreni Zapad

Autoritarna Kina, stoljećima poznata po zatvorenosti prema vanjskom svijetu, svoje najnaprednije modele danas otvara i praktički poklanja svima koji ih žele preuzeti i prilagoditi, dok ih tržišna Amerika, još donedavno globalni simbol ekonomske otvorenosti, sve čvršće zaključava. Kineski predvodnici DeepSeek, Kimi i Qwen redom objavljuju svoje težine, dok najnaprednije verzije američkih modela, poput Claudea i GPT-a, ostaju čvrsto zatvorene.

Međutim, oko pitanja otvaranja najnaprednijih modela se u SAD trenutno vodi žestoka rasprava. U srpnju 2026. više od 270 kompanija, među kojima su Nvidia, Microsoft i Meta, potpisalo je pismo kojim su od američke administracije zatražile da ne ograničava razvoj i objavljivanje otvorenih modela. Među potpisnicima, znakovito, nije bilo Anthropica, čiji čelnik Dario Amodei zastupa suprotno stajalište. Njegov je argument da se jednom objavljene težine više ne mogu povući te da bi dovoljno moćan otvoreni model mogao završiti u pogrešnim rukama i poslužiti za biološke ili kibernetičke napade.

Iza tih načelnih stavova sasvim se sigurno kriju i vrlo konkretni poslovni interesi. Kompanije poput Anthropica, koje zarađuju naplaćujući pristup zatvorenim modelima, otvorene suparnike s razlogom doživljavaju kao prijetnju vlastitom poslovnom modelu. Proizvođači čipova i računalnog oblaka, poput Nvidije i Microsofta, imaju drukčiju računicu jer zarađuju više što više kompanija i institucija gradi vlastite proizvode na otvorenim modelima. Bez obzira na ishod te rasprave, činjenica ostaje da su najnapredniji američki modeli već sada zatvoreni.

I dok se Amerikanci svađaju, Kina je, s druge strane, svoj izbor odavno napravila. Otvaranjem svojih modela, ona pokušava postati zadana infrastruktura umjetne inteligencije za velik dio svijeta koji vlastite napredne modele ne može izgraditi. Riječ je o istoj logici kojom je Googleov Android osvojio svijet: umjesto prodaje najskupljeg uređaja, široko se distribuira sustav na kojem s vremenom počne raditi velik dio planeta. Svako ministarstvo, sveučilište ili poduzeće od Jakarte do Reykjavika koje svoje sustave izgradi na kineskom modelu tako istodobno stvara novu, gotovo neprimjetnu ovisnost o kineskoj tehnologiji i pridonosi širenju meke kineske moći koja se doslovno sama instalira.

Cijena kao oružje

Kineski modeli, naime, nisu samo otvoreni, nego i dramatično jeftiniji. Qwen se nudi po dva dolara za milijun ulaznih i šest za milijun izlaznih jedinica teksta, otprilike petinu cijene usporedivoga zatvorenog američkog modela, a radi gotovo jednako dobro. Za većinu primjena, od pisanja koda do obrade dokumenata, nameće se razumno pitanje: zašto plaćati pet ili deset puta više kad otvoreni kineski model obavlja gotovo isti posao za djelić cijene?

Upravo ta dramatično niža cijena i razvoja i korištenja kineskih modela potkopava temelj američke oklade na umjetnu inteligenciju. Cijeli američki AI boom počiva na pretpostavci da će svijet i dalje plaćati premijsku cijenu za najbolje američke zatvorene modele, cijenu dovoljno visoku da se golema ulaganja u AI isplate. A ta ulaganja su doista golema: samo pet najvećih tehnoloških divova ove će godine na infrastrukturu potrošiti 700 milijardi dolara, što odgovara iznosu od 2,3 posto američkog BDP-a. Istovremeno, između ulaganja i stvarnih prihoda AI kompanija već sada zjapi rupa od gotovo 600 milijardi godišnje, dok Bain & Company upozorava da će joj do 2030. američkoj AI industriji nedostajati 800 milijardi godišnjeg prihoda ukoliko želi opravdati trenutne cijene dionica prodavanih u privatnim emisijama. Neravnoteža je toliko ozbiljna da je američka središnja banka AI investicijski boom ove godine uvrstila među glavne sistemske rizike.

Ako, dakle, jeftiniji kineski modeli preuzmu velik dio svjetske potražnje, mogao bi se materijalizirati sistemski rizik kojeg je američka središnja banka već prepoznala: cjenovna premija na kojoj počiva opravdanost stotina milijardi dolara ulaganja u AI mogla bi naglo nestati, a s njome i velik dio tržišnih očekivanja ugrađenih u vrijednosti američkih tehnoloških kompanija. Takav scenarij nas vraća natrag na već spomenuti 27. siječnja 2025., kad je jedan jeftini kineski model u nekoliko sati izbrisao 589 milijardi dolara Nvidijine tržišne vrijednosti. Taj šok bio je svojevrsna generalna proba i jasan pokazatelj koliko je čitava američka AI infrastruktura osjetljiva na mogućnost da se usporediv tehnološki rezultat može postići znatno jeftinije. Ostaje pitanje hoće li sljedeći takav udar ponovno izazvati tek kratkotrajan potres ili pokrenuti mnogo dublje urušavanje tržišta.

Utrka koja se dobiva na cilju

Vratimo se, na kraju, pitanju s početka: tko zapravo dobiva ovu utrku? Po sirovoj snazi modela odgovor je i dalje otvoren. No po dosegu, po tome čije će modele svijet zapravo koristiti, sve se više čini da bi pobjednik mogao biti onaj koji djeluje, na prvi pogled, neracionalno velikodušno: onaj koji svoje modele poklanja. Jer u utrci u kojoj većina svijeta ne može graditi, nego samo posuđivati, najviše osvaja onaj čiji je model najlakše posuditi.

Sjedinjene Države, uvjerljivo prve po kvaliteti, svoju su prednost zaključale i unovčile, kladeći se stotinama milijardi da će svijet za nju trajno plaćati. Kina je svoju, tek nešto skromniju, tehnologiju pretvorila u geopolitičko oružje upravo time što je dijeli prividno besplatno.

A gdje u svemu tome ostaju zemlje poput Hrvatske, koje u toj utrci nikad nisu ni imale šanse? Naša ministarstva, sveučilišta i tvrtke svoje će male, prilagođene modele graditi na temeljima koje je postavio netko drugi, pri čemu u ovom trenutku nije jasno tko će to biti taj drugi. Jedino pitanje na koje još možemo utjecati jest čije ćemo temeljne modele odabrati i koliko ćemo pritom svjesno birati. Jer u svijetu u kojem se inteligencija iznajmljuje, poklanja i naplaćuje kao svaka druga roba, samostalnost više neće biti u tome imamo li vlastiti model. Bit će u tome znamo li čiji koristimo, kako točno ga koristimo i zašto.