Pre samo nekoliko godina, izgradnja ozbiljne digitalne infrastrukture – data centara, mreža, computing kapaciteta – bila je poduhvat koji se planirao godinama unapred. Proces je podrazumevao spore birokratske procedure, višemesečne građevinske radove, komplikovane nabavke opreme i neizbežna kašnjenja. Danas se taj isti posao, u sve više slučajeva, završava za mesece. Ponekad čak i brže.
Ovo nije samo tehnološki fenomen. To je temeljni preokret u načinu na koji kompanije i vlade razmišljaju o infrastrukturi – i ko pobedi u ovoj trci, imaće stratešku prednost na godinama koje dolaze.
Brojevi koji govore sami za sebe
Ono što se dešava s AI infrastrukturom u 2025. i 2026. godini teško je opisati bez konkretnih podataka, jer su razmere zaista bez presedana.
Microsoft je u fiskalnoj 2025. godini planirao da uloži 80 milijardi dolara u izgradnju data centara. Meta je najavila rashode od 60 do 65 milijardi dolara – skok od 60% u odnosu na prethodnu godinu. Amazon, Google i niz manjih igrača investiraju u sličnim razmerama. Zajedno, ove investicije čine jednu od najvećih koordinisanih infrastrukturnih ekspanzija u istoriji privatnog sektora.
Goldman Sachs procenjuje da će ukupna potražnja za kapacitetima data centara porasti za oko 50% do 2027. godine, dostižući 92 gigavata. Godišnja stopa rasta između 2025. i 2028. iznosi 17% – uz mogućnost da skoči na 20% ako potražnja za GPU kapacitetima nastavi da raste ovim tempom.
Energetska dimenzija je podjednako zapanjujuća: samo AI radni procesi trošiće oko 90 teravat-sati električne energije do 2026. godine – što je desetostruko više nego 2022.
Zašto je brzina postala najvažnija
Decenijama unazad, u poslovnom i tehnološkom svetu vladao je jedan princip: ko ima bolje alate, pobeđuje. U svetu AI-ja, taj princip se fundamentalno menja. U 2026. godini, kada su napredni jezički modeli postali gotovo roba – dostupni svima, po sličnim cenama i s uporedivim performansama – pitanje nije više „koji model koristite?“, već „koliko brzo ga možete primeniti?“
Istraživanje McKinsey Global Institute iz 2026. godine pokazuje da 88% izvršnih direktora sada smatra „brzinu implementacije“ važnijim KPI-jem od „tačnosti modela“. Logika je jednostavna: model koji je 90% tačan, a koji radi danas, vredniji je od modela koji je 95% tačan, ali čija implementacija čeka sledeći kvartal.
Istovremeno, 41% senior rukovodilaca признaje da im je usporena implementacija AI-ja nanela konkretnu štetu u konkurentskom smislu, dok 47% smatra da njihove organizacije napreduju „previše sporo“ uprkos aktivnim ulaganjima.
Modularnost kao ključ brzine
Kako se onda postiže ta brzina? Jedan od ključnih odgovora leži u modularnoj arhitekturi – i modularnim data centrima.
Tradicionalni data centri gradili su se kao monolitne, specijalizovane građevine. Takav pristup je skup, spor i nefleksibilan. Danas, sve više kompanija prelazi na prefabrikovane, modularne data centre koji se isporučuju kao sklopive jedinice, postavljaju se na lokaciji i aktiviraju za znatno kraće vreme nego što bi trebalo da se izgradi klasičan objekat.
Slična logika važi i za softversku infrastrukturu. Umesto monolitnih platformi, organizacije prelaze na takozvane „swarm-based“ arhitekture – rojevima autonomnih AI agenata koji obavljaju specifične zadatke i mogu se nezavisno ažurirati ili zameniti boljim modelom bez remećenja celokupnog sistema. To znači da tehničko zastarevanje više ne zahteva celokupnu rekonstrukciju sistema.
Tri infrastrukturne odluke koje određuju tempo
Prema analizi iz februara 2026. godine, postoje tri ključne odluke koje određuju koliko brzo organizacija može da isporuči AI rešenja u produkciju.
Kada investirati u složenu infrastrukturu. Nije svaka organizacija u istoj poziciji. Kompanije s ambicioznim AI planom i desetinama planiranih primena moraće brzo da prerastu jednostavna rešenja. Nasuprot tome, organizacije koje tek ulaze u AI, s fokusom na nekoliko konkretnih slučajeva, mogu godinama funkcionisati s laganijim infrastrukturnim setom. Problem nastaje kada kompanije precene ili potcene sopstvene potrebe – u oba slučaja plaćaju skupu cenu.
Kako upravljati GPU resursima. GPU kapacitet je u 2025. i 2026. godini postao strateška valuta. Kompanije koje nisu unapred planirale troškove GPU korišćenja suočavaju se s rashodima koji eksplodiraju i kašnjenjima koja blokiraju čitave razvojne timove.
Kako ubrzati od razvoja do produkcije. Paradoks koji muči mnoge organizacije je sledeći: model je gotov, ali njegova implementacija traje duže od samog razvoja. Nedostatak standardizovanih razvojnih okruženja, loša koordinacija između timova i odsutnost automatizovanih procesa dovode do toga da meseci prolaze pre nego što AI rešenje ugleda produkcioni svetlost dana.
Edge AI – kada data centar nije dovoljno blizu
Jedan od najzanimljivijih trendova koji oblikuje AI infrastrukturu u 2026. godini jeste takozvani edge AI – postavljanje AI radnih procesa fizički bliže krajnjim korisnicima, umesto da sve ide kroz centralizovane data centre.
Koliko god moćan bio data centar, fizičke granice brzine svetlosti važe i za internet. Kada AI aplikacija zahteva odgovor u milisekundama – a sve više aplikacija to zahteva, od autonomnih vozila do industrijskog IoT-a – mrežna latencija postaje stvaran problem. Edge AI rešava taj problem pomeranjem procesiranja na sam rub mreže: u pametne fabrike, bolnice, vozila, telekomunikacione tornjeve.
Ovaj trend donosi i nove izazove: edge uređaji imaju ograničene resurse, teže ih je ažurirati i upravljati njima na daljinu, a bezbednost podataka na ivici mreže zahteva drugačiji pristup nego u centralizovanim sistemima.
Energija: slon u prostoriji
Nijedna ozbiljna rasprava o AI infrastrukturi ne može zaobići energetiku. Rast potražnje za strujom koji donosi AI nema presedana u modernoj istoriji.
Globalna potražnja za energijom data centara porasće za 50% do 2027. godine, a do kraja decenije mogla bi biti viša za čak 165% u poređenju s današnjim nivoima. Samo AI radni procesi konzumaće oko 27% ukupne energije data centara do 2027. godine, u poređenju s 14% danas.
Ovi brojevi pokretaću talase investicija u obnovljive izvore energije, nuklearne elektrane naredne generacije i napredne sisteme hlađenja. Hlađenje tečnošću (liquid cooling), koje je još nedavno bilo egzotično rešenje za specijalizovane primene, brzo postaje standard u novim AI data centrima – jedini način da se odvede toplota koju generišu gustinski raspoređeni GPU čipovi.
Stara infrastruktura dobija drugu šansu
Zanimljiv obrat u ovoj priči tiče se takozvane „brownfield“ izgradnje – rekonstrukcije i nadogradnje postojećih objekata umesto gradnje novih. Dok „greenfield“ projekti (izgradnja od nule) nude veću fleksibilnost i skalabilnost, „brownfield“ projekti imaju jednu neprocenjivu prednost: vreme.
Postojeći objekat već ima dozvole, priključke na komunalne mreže i infrastrukturu. Ne treba se boriti s dugotrajnim procedurama i lokalnim otporima. U trci u kojoj meseci znače konkurentsku prednost, ovo nije beznačajna okolnost. Mnogi postojeći data centri, koji su radili ineffekvazno s visokim troškovima, transformišu se u AI fabrike – specijalizovane objekte čija je jedina svrha produkcija AI kapaciteta u najvećem mogućem obimu.
Šta to znači za kompanije koje nisu tech giganti
Sve ove investicije i trendovi uglavnom se vezuju za tehnološke gigante – Microsoft, Google, Amazon, Meta. Ali posledice se osećaju daleko šire.
Prema NVIDIA-inom izveštaju o stanju AI za 2026. godinu, 42% ispitanika smatra optimizaciju AI radnih procesa i produkcijskih ciklusa glavnim prioritetom u rashodima – iznad razvoja novih modela ili nabavke hardvera. Kompanije koje nisu u stanju da izgradnju vlastitu AI infrastrukturu sve se više oslanjaju na oblak, pri čemu su AWS, Azure i Google Cloud postali de facto infrastrukturni temelj za veliku većinu organizacija koje implementiraju AI.
Ključna lekcija za kompanije svih veličina je da infrastrukturne odluke donete danas određuju brzinu s kojom će moći da reaguju na AI prilike u narednim godinama. Organizacije koje su u 2025. godini investirale u fleksibilnu, modularnu infrastrukturu, danas su u prednosti – ne zato što imaju bolje modele, već zato što ih brže implementiraju.
Zaključak: infrastruktura kao strateško oružje
Postoji jedan dubok preokret koji leži u srcu sve ove priče. Infrastruktura je oduvek bila pozadinska briga – nešto što se gradi da bi nešto drugo funkcionisalo. U svetu AI-ja, infrastruktura postaje sama po sebi strateško oružje.
Ko može da izgradi brže, skalira fleksibilnije i implementira efikasnije – taj ima prednost. Ne zato što mu je model bolji, već zato što je sposobniji da ga brzo postavi tamo gde kreira vrednost.
Godine su postale meseci. Meseci će, u nekim domenima, postati nedelje. Pitanje nije hoće li se ova brzina nastaviti – ona hoće. Pitanje je ko će biti spreman da je prati.
