Prije više od stoljeća, Henry Ford je transformirao proizvodnju uvođenjem pokretne proizvodne trake. Iako nije izumio automobil, Ford je osmislio revolucionarnu metodu masovne proizvodnje koja je vozila učinila dostupnima milijunima ljudi. Nakon mnogo pokušaja i pogrešaka, Ford je 1913. godine uspješno implementirao pokretnu traku u svojoj tvornici Highland Park, omogućivši da se posao dovodi radnicima umjesto da se radnici kreću oko vozila.
Ova inovacija revolucionirala je proizvodnju omogućivši masovnu proizvodnju automobila neviđenom brzinom i učinkovitošću. Prije Fordove proizvodne trake, proizvodnja automobila zahtijevala je vješte obrtnike koji su ručno sastavljali proizvode u vrlo zahtjevnom procesu. Fordova metoda pojednostavila je taj proces, omogućivši radnicima da ponavljaju određene zadatke, što je značajno smanjilo vrijeme i troškove proizvodnje.
Do 1913. godine, Ford Motor Company ušla je u povijest kao prva koja je koristila pokretnu traku za proizvodnju automobila. To je bila prekretnica; vrijeme potrebno za izradu jednog vozila smanjilo se s više od 12 sati na samo oko 90 minuta. Ovo dramatično smanjenje otvorilo je vrata pristupačnosti, omogućivši prodaju Modela T po cijenama dostupnim radničkoj klasi.
Danas se pojavljuje nova vrsta tvornice—ona koja proizvodi inteligenciju, a ne fizičke proizvode. "Svijet se utrkuje u izgradnji najmodernijih, velikih tvornica umjetne inteligencije," objasnio je Jensen Huang, suosnivač i izvršni direktor NVIDIE, na nedavnom NVIDIA GTC-u 2025. "Pokretanje AI tvornice izvanredno je inženjersko postignuće koje zahtijeva desetke tisuća radnika iz dobavljačkih lanaca, arhitekata, izvođača i inženjera kako bi izgradili, isporučili i sastavili gotovo 5 milijardi komponenti i više od 200.000 milja optičkih vlakana."
Ove AI tvornice koriste temeljne modele, sigurnu korisničku podatkovnu infrastrukturu i AI alate kao sirovine za pokretanje proizvodnje. Kroz inferencijsko posluživanje, prototipiranje i fino podešavanje, oblikuju snažne, prilagođene modele spremne za implementaciju. Kako se ti modeli primjenjuju u stvarnom svijetu, kontinuirano uče iz novih podataka, koji se pohranjuju, usavršavaju i vraćaju u sustav pomoću podatkovnog zamašnjaka. Taj ciklus optimizacije osigurava da AI ostane prilagodljiv, učinkovit i stalno napreduje—pogoneći poslovnu inteligenciju u neviđenim razmjerima.
U ovoj viziji, GPU-ovi su motori, podaci su sirovina, a rezultat nije fizički proizvod već prediktivna moć u dosad neviđenom opsegu. Računalni kapacitet postaje strateška imovina, a sposobnost brže iteracije AI modela postaje konkurentska prednost. Ova evolucija uvodi novu računicu za ulaganja u podatkovne centre, gdje trošak po tokenu inferencije—koliko učinkovito sustav može proizvesti upotrebljiv AI izlaz—postaje ključni KPI, zamjenjujući tradicionalne metrike poput PUE-a ili gustoće rackova kao glavne pokazatelje performansi.
Umjetna inteligencija nije toliko različita od Fordovih revolucionarnih inovacija. Riječ je o novoj tehnologiji koja će donijeti široke dobitke u učinkovitosti, ali i smanjiti ili potpuno eliminirati čitave kategorije zaposlenja. Promjene takvih razmjera teško je zamisliti, a samim time i lako prihvatiti i profitabilno iskoristiti. Zato moramo "osigurati budućnost" svojih života koliko god je to moguće, pritom ostajući usmjereni na jedinstvene investicijske prilike koje AI donosi.