Če še ne vlagate v umetno inteligenco (AI), ste o tem skoraj zagotovo že razmišljali. Vsi se zavedamo, da je AI postal neizogibna realnost, ki se ji ni več mogoče izogniti. Kako pa izkoristiti njen polni potencial ter v kateri del tega sveta vlagati, kdaj in po kakšni ceni?
AI je kot investicijska tema postal skoraj vseprisoten, vendar ga vlagatelji pogosto razumejo preveč površno. Številni menijo, da je Nvidia vse, kar lahko AI ponudi, in da so priložnost že zamudili, ker je vrednost podjetja že močno zrasla. A resnica je precej bolj kompleksna in odpira veliko več priložnosti.
Jensen Huang, ustanovitelj in izvršni direktor Nvidie, je ekonomijo umetne inteligence opisal kot petslojni sistem oziroma kot "pet slojev AI-torte", ki sega od fizičnih temeljev do aplikacij, ki jih uporabniki uporabljajo vsak dan. Razumevanje tega zemljevida, ki pokaže, kam je denar že stekel, kam se šele usmerja in kje bi se lahko vrednost še občutno povišala, je ključno, če se želijo vlagatelji izogniti dragim napakam.
V nadaljevanju predstavljamo vseh pet slojev: kaj pomenijo, katera podjetja imajo v njih ključno vlogo, kaj je že precenjeno in kje je še prostor za vstop.
Sloj 1 – energija kot temelj celotnega sistema
Na samem dnu piramide je energija. To je sloj, ki ga večina vlagateljev pri razmišljanju o AI spregleda, prav zato pa bi lahko bil ena najzanimivejših investicijskih zgodb prihodnjega desetletja.
Vsak token, ki ga ustvari model AI, vsaka obdelana slika in vsako iskanje v realnem času zahtevajo ogromne količine električne energije. Podatkovni centri so že danes izjemno veliki porabniki elektrike, po ocenah pa naj bi do leta 2030 svojo porabo potrojili.
Posledično so tehnološki velikani začeli neposredno sklepati dolgoročne pogodbe z energetskimi podjetji, zlasti s tistimi iz jedrskega sektorja. Meta je januarja 2026 z družbami Vistra Corp., Oklo in TerraPower podpisala pogodbe za dobavo kar 6,6 gigavata jedrske energije do leta 2035, kar jasno kaže, da imajo ta podjetja v tem trenutku zagotovljeno dolgoročno povpraševanje.
Za vlagatelje je v tem sloju ključno razlikovati med podjetji, ki energijo že dobavljajo, in tistimi, ki šele gradijo reaktorje, ti pa naj bi začeli obratovati šele v prihodnjih letih. Constellation Energy (CEG) je uveljavljeno podjetje, ki ustvarja dobiček iz jedrskih elektrarn, sklepa 20-letne pogodbe in izplačuje dividende. Nasprotno pa so podjetja, kot sta Oklo in NuScale Power, družbe z velikim potencialom, a za zdaj še brez dobička, njihovi reaktorji pa naj bi začeli obratovati šele proti koncu desetletja.
Energija je vsekakor odličen defenziven vstop v AI-temo. Podjetja, kot sta CEG in VST, ponujajo stabilno rast ob neposredni izpostavljenosti investicijskemu razmahu na področju AI, medtem ko manjša podjetja ponujajo asimetričen potencial za dolgoročne vlagatelje z večjo toleranco do tveganja.
Sloj 2 – motor, ki elektriko pretvarja v računsko moč
Nad energetskim temeljem so čipi oziroma polprevodniki, ki električno energijo dejansko pretvarjajo v računsko moč. Brez grafičnih procesorjev in specializiranih AI-pospeševalnikov modelov ne bi bilo mogoče niti trenirati niti poganjati. Prav ta sloj je v zadnjih letih pritegnil največ tržne pozornosti in ustvaril največje donose, zaradi česar je postal tudi eden zahtevnejših za vrednotenje.
Nvidia je podjetje, ki na tem področju prevladuje, saj ima več kot 80-odstotni tržni delež pri AI-pospeševalnikih in skoraj monopolni položaj v ekosistemu grafičnih procesorjev za treniranje modelov. Njen programski okvir CUDA, ki ga je podjetje že desetletja pred razcvetom AI brezplačno ponujalo univerzam, je danes tako globoko vpet v razvoj umetne inteligence, da so stroški prehoda na konkurenčne platforme izjemno visoki. S tem se je Nvidia znašla v položaju, ki se strukturno precej razlikuje od običajnih tehnoloških ciklov. Nvidia ni draga na enak način, kot so bila draga pikakomovska podjetja. Razlika je v tem, da ta niso imela prihodkov, Nvidia pa ustvarja 96 milijard dolarjev prostega denarnega toka na leto, ob tem pa njeni prihodki rastejo za več kot 60 odstotkov na letni ravni.
Broadcom je drugi ključni igralec, saj oblikuje prilagojene AI-čipe za Google, Meto in Apple. To je pomemben del njegove konkurenčne prednosti: medtem ko Nvidia prodaja univerzalne grafične procesorje, ki delujejo za vse, Broadcom razvija prilagojene čipe, optimizirane za posamezne naročnike. Morningstar njegovo delnico ocenjuje kot 28 odstotkov podcenjeno, medtem ko tajvanski TSMC, ki fizično proizvaja čipe tako za Nvidio kot za Broadcom, ostaja nepogrešljiv akter, vendar z izrazitim geografskim tveganjem, ki ga ni mogoče zanemariti.
Vendar revolucija umetne inteligence ni odvisna le od procesorjev, temveč tudi od čipov HBM oziroma pomnilnika z visoko pasovno širino, brez katerih Nvidijini sistemi, kot sta arhitekturi Blackwell in Hopper, ne bi mogli doseči polne zmogljivosti. Zato so SK Hynix, Samsung in Micron kot edini proizvajalci tega pomnilnika postali ključni zmagovalci investicijskega cikla AI. SK Hynix prednjači s približno 62-odstotnim tržnim deležem in dobavlja okoli 90 odstotkov Nvidijinega HBM-pomnilnika, Micron ima približno 21-odstotni delež, Samsung pa 17-odstotnega.
Čipe je treba razumeti kot srce AI-ekonomije, hkrati pa so prav čipi najbolj spremljan in najbolj nihajen sloj.
Sloj 3 – infrastruktura kot ogrodje AI
Čipe je treba nekam vgraditi, da lahko nemoteno delujejo. Infrastrukturni sloj zajema podatkovne centre, skupine oziroma gruče grafičnih procesorjev, hladilne sisteme in vse, kar fizično omogoča računsko moč AI v velikem obsegu. To je sloj, ki je leta 2026 pritegnil največ naložb, v zavesti malih vlagateljev pa ostaja razmeroma podcenjen.
Hiperskalerji, kot so Microsoft, Meta, Amazon in Alphabet, so za leto 2026 napovedali skupne kapitalske izdatke za več kot 320 milijard dolarjev, kar je 34 odstotkov več kot leto prej, medtem ko naj bi globalna poraba za infrastrukturo AI leta 2026 dosegla 700 milijard dolarjev. Ta denar se dejansko neposredno preliva k dobaviteljem, ki te objekte gradijo, opremljajo in hladijo.
CoreWeave je v tem sloju nova zvezda. Gre za podjetje za GPU-oblak, ki je leta 2025 vstopilo na borzo in gradi infrastrukturo, specializirano za delovne obremenitve na področju AI, s čimer neposredno konkurira AWS in Azuru v segmentu, ki zahteva ogromne skupine grafičnih procesorjev. Vertiv Holdings izdeluje sisteme za hlajenje in upravljanje napajanja podatkovnih centrov, torej segment, ki raste z vsakim novim zgrajenim podatkovnim centrom. Amphenol, morda najmanj znano ime na tem seznamu, obvladuje približno 33 odstotkov trga povezav za podatkovne centre AI in beleži hitro organsko rast.
Vertiv in Amphenol sta še posebno zanimiva, ker sta manj izpostavljena kot Nvidia, hkrati pa imata neposredne koristi od vsakega novega zgrajenega podatkovnega centra.
Sloj 4 – modeli kot možgani operacije
AI-modeli so četrti sloj, predstavljajo pa velike jezikovne modele in druge temeljne sisteme, ki obdelujejo podatke ter ustvarjajo rezultate, ki jih povezujemo z umetno inteligenco. V tem delu poteka oster boj: OpenAI, Google DeepMind, Meta AI, Anthropic, Mistral in številna druga podjetja tekmujejo za prevlado na področju, ki se spreminja iz meseca v mesec.
Težava za male vlagatelje je temeljna: vodilne modele razvijajo podjetja, ki so bodisi zasebna, kot so OpenAI, Anthropic in xAI, bodisi so ti modeli le eden od številnih poslovnih segmentov velikih tehnoloških družb. Neposredno vlaganje v podjetje, osredotočeno izključno na razvoj AI-modelov, zato na javnem trgu preprosto ni mogoče.
Vendar obstaja posredna pot za vlaganje v to zgodbo. Microsoft je pomembno izpostavljen OpenAI-ju prek serije naložb v skupni vrednosti 13 milijard dolarjev. Meta razvija svoj odprtokodni model Llama, ki je že postal eden od standardov na področju odprtokodne umetne inteligence. Alphabet močno stavi na Gemini in DeepMind, Amazon pa vlaga v Anthropic. To pomeni, da so za vlagatelje, ki želijo izpostavljenost temu segmentu, delnice teh podjetij najbolj praktična vstopna točka.
Pri modelih je pomembno opozorilo: ta sloj je poleg AI-aplikacij najbolj konkurenčen del celotnega AI-sistema. Kitajska podjetja, denimo DeepSeek, so pokazala, da je mogoče vrhunske modele razviti za del stroškov, ki so jih predvidevali analitiki. Zato je treba skrbno izbirati podjetja, ki imajo dolgoročno konkurenčno prednost tudi zunaj samega modela.
Sloj 5 – aplikacije imajo velik potencial, a zahtevajo največ previdnosti pri izbiri
Na vrhu piramide je sloj, ki ustvarja oprijemljivo ekonomsko vrednost za končne uporabnike: avtonomna vozila, programska oprema za podjetja, robotika, AI-agenti, medicinska diagnostika in finančna analiza. To je sloj, ki se šele začenja razvijati v polnem obsegu, hkrati pa prinaša največji potencial, a tudi največje tveganje.
V prvem četrtletju 2026 je bil sklad iShares Expanded Tech-Software ETF (IGV) ob 30 odstotkov, kar je bilo njegovo najslabše četrtletje po letu 2008. Padec je bil predvsem posledica razpoloženja na trgu, saj so vlagatelji začeli prodajati delnice programskih podjetij zaradi strahu, da jih bo AI izrinil. Ta strah je deloma upravičen, kar je pokazal primer Chegga, vendar je v številnih primerih verjetno pretiran, saj še ni jasno, ali bodo ta podjetja AI vključila v svoje poslovne modele in ga tako dejansko izkoristila.
Salesforce beleži približno 10-odstotno letno rast prihodkov, medtem ko je Agentforce ARR v posameznih četrtletjih zrasel za več kot 330 odstotkov. ServiceNow še vedno raste po približno 20-odstotni letni stopnji in uspešno monetizira AI-funkcionalnosti, SAP pa svojega AI-asistenta Joule vključuje v ekosistem ERP, ki ga uporablja zelo veliko podjetij po vsem svetu.
Palantir ostaja poseben primer. Družba je leta 2026 izgubila 22 odstotkov vrednosti, razprave o njenem vrednotenju pa so intenzivne, saj se z delnico trguje pri visokih multiplikatorjih v primerjavi s konkurenti. Hkrati vladne pogodbe na področju AI ostajajo njen najmočnejši katalizator rasti. To pomeni, da gre za delnico za potrpežljive vlagatelje, ki verjamejo v dolgoročno zgodbo, vendar pri trenutnih cenah zahteva pozorno spremljanje. Nadaljevanje korekcije pa bi lahko prineslo dobro vstopno priložnost.
Aplikacijski sloj je najzahtevnejši za izbiro. Podjetja z močno podatkovno prednostjo, visokimi stroški zamenjave ponudnika in regulativno izpostavljenostjo, kot so SAP, ADP in ServiceNow, so v boljšem položaju kot čista AI-aplikacijska podjetja, katerih rešitve je mogoče hitro posnemati. Padec programskega sektorja v prvem četrtletju 2026 je bil v veliki meri posledica razpoloženja na trgu, zato lahko pomeni potencialno priložnost za selektivne naložbe in iskanje podjetij, katerih poslovnega modela ni mogoče zlahka nadomestiti z običajnim AI-modelom.
Kaj to pomeni za vas kot vlagatelja
Huangov okvir petih slojev jasno kaže, da "vlaganje v AI" ni preprost pojem. Obstajajo podjetja, ki so precenjena zaradi zgodbe in tržne evforije, hkrati pa tudi podjetja, ki imajo od razmaha AI-infrastrukture temeljne in zelo konkretne koristi, a so precej manj v ospredju.
Globalne naložbe v AI-infrastrukturo naj bi leta 2026 presegle 700 milijard dolarjev na leto, IDC pa ocenjuje, da vsak dolar, vložen v AI, ustvari skoraj pet dolarjev ekonomske vrednosti.
Enotnega recepta za vse vlagatelje ni. Obstajajo pa načela, ki pomagajo pri orientaciji: podjetja v nižjih slojih, denimo v energetiki, ponujajo stabilnejšo rast z neposredno povezavo z vlaganji v AI, medtem ko podjetja v višjih slojih, kot so modeli in aplikacije, ponujajo večji potencial, vendar zahtevajo pazljivejšo izbiro in boljše razumevanje poslovnega modela. Prav zato razpršitev naložb med posamezne sloje zmanjšuje tveganje koncentracije, saj za vlagatelja ni smiselno, da vse stavi zgolj na Nvidio in zanemari preostali del ekosistema.
Na koncu je treba poudariti, da kljub ogromnim naložbam in realni rasti visoko ovrednoten AI-sektor še vedno prinaša tveganja. Številne študije kažejo, da 90 odstotkov podjetij še vedno ne beleži merljivega vpliva AI na produktivnost, medtem ko vodstva teh istih podjetij napovedujejo rast. Prav ta vrzel med pričakovanji in merljivimi rezultati je prostor, kjer so mogoča razočaranja. Vlaganje v AI-infrastrukturo pomeni vlaganje v sisteme, ki so že monetizirani; vlaganje v AI-zgodbe, ki še nimajo prihodkov, pa pomeni precej drugačno in bistveno bolj tvegano igro.
.webp){kind=icon}
