Da bi bila isplativa, današnja ulaganja trebaju 50 puta veće prihode, čak i hyperscaleri imaju negativne povrate
pišu: Goran Dubček i Marin Onorato, Mathematica Capital Partners
Vrlo je bitno koliko nešto plaćamo. Ukoliko istu investiciju platimo više, povrat će sigurno biti manji. Pravi povrat na investiciju možemo mjeriti tek kada se ostvare novčani tokovi, bili oni u obliku dividende/kupona ili prodaje same investicije. Naravno, svi vole imati dojam o tome kako napreduje investicija u svakom trenutku i u tome je ljepota listanih, likvidnih instrumenata kod kojih vrijednost svoje investicije znamo vrlo precizno, svaki dan.
Kod privatnih, nelikvidnih investicija, jedini način da u datom trenutku testiramo vrijednost je tako da procjenjujemo buduće novčane tokove. Ponovno, novčane tokove od dividende/kupona ili prodaje investicije nekom drugom investitoru. Zajednički nazivnik svim investicijama su novčani tokovi (FCF) te povrat na investirani kapital (ROIC). Isto vrijedi i za svaki novi projekt ili investiciju koju radi bilo koje trgovačko društvo.
Imajući to na umu, javlja se pitanje opravdanosti investicija u AI infrastrukturu. Glavna tema pored napretka velikih jezičnih modela (LLM) su ulaganja u prateću infrastrukturu – podatkovne centre i energetiku, odnosno povrata na uloženi kapital u te projekte. Vrlo je to važna tema i za američko gospodarstvo kojemu ulaganja u umjetnu inteligenciju postaju sve bitnija komponenta u rastu gospodarstva.
Ukupne investicije u podatkovne centre za 2025. godinu predviđaju se u iznosu od oko 400 milijardi USD. Konačna brojka ovisiti će o nabavnim lancima i o onome što proizvođači uspiju isporučiti, ali potražnje definitivno ne nedostaje.
Slika 1. Ulaganja u podatkovne centre (izvor: Ben Evans)
Od čega se sastoje podatkovni centri? Najveći dio troška (40%) otpada na napajanja, hlađenje, žice i slično, oko trećine odlazi na grafičke kartice (GPU) te ostatak (25%) na građevinu i zemljište. Neka građevine amortiziramo u 30 godina, grafičke kartice u 5 godina i ostatak u 10 godina, dolazimo do amortizacije u 13 godina za cijeli projekt, odnosno oko 8% godišnje. To znači da za podatkovne centre sagrađene 2025. godine, godišnja amortizacija iznosi 32 milijarde USD, a istovremeno se procjenjuje da će u ovoj godini generirati prihod od 15 do 20 milijardi USD. Odnosno, uz relativno optimistične pretpostavke amortizacija je preko 50 posto veća od prihoda. PRIHODA!
Da je u ranom dijelu razvoja projekata poslovanje negativno nije nikakva novost. Inovativne i tehnološke kompanije se u početku oslanjaju na financiranje investitora, prvenstveno fondova rizičnog kapitala sve dok projekt ne dostigne svoj puni opseg i marže pređu u pozitivu. Kolika bi trebala biti dugoročna bruto marža ovakvog biznisa teško je za reći, međutim po definiciji mora biti manja od 100%.
Na primjer, uz pretpostavku bruto marže od visokih 60% (trenutna razina bruto marži hyperscalera), a da bi ostvarili željeni povrat na investirani kapital od 20% (ispod trenutne razine hyperscalera) do kraja perioda amortizacije prihodi od ovogodišnjih investicija u AI moraju narasti 50 puta, a onda još ostaju i operativni troškovi. Za usporedbu, to znači 10 puta veće prihode nego što danas ostvaruje Amazon Web Services, najveći svjetski pružatelj cloud usluga. S obzirom da se za 2026. godinu očekuje još dodatni rast ulaganja u AI infrastrukturu, ta ulaganja će morati donijeti proporcionalno veće prihode kako bi investicija bila opravdana.
Cilj ovog teksta nije ocrniti umjetnu inteligenciju niti unaprijed osuditi na propast ulaganja u istu, već nagnati na razmišljanje o trenutnom poslovnom modelu hyperscalera i ogromnih ulaganja u AI infrastrukturu. Dapače, napredak algoritama je mnogo brži nego što je većina očekivala prije samo dvije ili tri godine i za neke nišne upotrebe se umjetna inteligencija već pokazuje revolucionarnom. Međutim, pitanje razine monetizacije i dalje ostaje. Na primjer, trenutno Chat GPT ima 800 milijuna tjednih korisnika, ali samo njih 5% su plaćeni računi.
Velika prednost IT kompanija je dugo bila u tome da im nisu bila potrebna velika kapitalna ulaganja što je omogućavalo agilnost, nisku zaduženost i visoki povrat na investirani kapital. Niska kapitalna ulaganja bitna su i zato jer tehnologija toliko brzo napreduje da stopa amortizacije mora biti viša u odnosu na stare industrije. Međutim, pogledamo li udio kapitalnih ulaganja u slobodnim novčanim tokovima, vidimo da on samo raste, a čak i ubrzava posljednjih dvije godine i ne možemo više govoriti o njima kao asset light firmama.
Slika 2. Omjer kapitalnih ulaganja i slobodnih novčanih tokova (izvor: Bloomberg, Apollo)
Zašto se unatoč ovakvim brojkama tehnološke kompanije natječu tko će kupiti dodatne grafičke kartice od Nvidije i sagraditi podatkovni centar s još većom računalnom snagom? S obzirom na perspektivu umjetne inteligencije, CEO koji bi donio drugačiju odluku morao bi biti jako hrabar, a vjerojatno i lud. Neupitno je da će umjetna inteligencija imati iznimno važnu ulogu u svjetskom gospodarstvu i društvu za 10 ili 20 godina te da će iz tog područja dolaziti najbogatiji i najmoćniji ljudi.
Vrlo vjerojatno će pobjednik ove trenutke „utrke u naoružanju“ grafičkim karticama biti ta najbogatija i najmoćnija firma i zato je vrlo teško donijeti odluku o neulaganju. Ne radi se samo o borbi za najveći broj korisnika i prihoda u ovom trenutku nego i prikupljanju podataka kojima se pune i uče modeli, a ti podaci će biti iznimno bitni i za modele koji će se „vrtiti“ na ulaganjima koja će se tek dogoditi u idućem desetljeću.
Do tada nam preostaje pratiti je li moguće značajno poboljšati trenutne poslovne modele i monetizaciju korisnika te pratiti što će reći cijene dionica kada kompanije krenu ozbiljnije amortizirati trenutna ulaganja. Kao i u svakoj bitci, sigurno neće svi biti pobjednici.
Osim, naravno, ako američka vlada ne proglasi umjetnu inteligenciju najvažnijim strateškim projektom i odluči svima pokriti trošak razvoja i ulaganja, ali onda ćemo se još više udaljiti od kapitalizma i slobodnog tržišnog natjecanja te dodatno produbiti problem deficita središnje države. U takvom scenariju bi zaista jedini izlaz za američke fiskalne probleme bio da umjetna inteligencija podupla produktivnost rada, ali bez da se to negativno odrazi na tržište rada i osobnu potrošnju, koja i dalje čini dvije trećine BDP-u.
