Chybný výpočet 57 miliard dolarů – NVIDIA ze všech společností varuje: Odvětví umělé inteligence vsadilo na špatného koně

### Modely malého jazyka: Klíč ke skutečné autonomii podnikání ### Od hyperškálovačů zpět k uživatelům: Posun moci ve světě umělé inteligence ### Chyba 57 miliard dolarů: Proč se skutečná revoluce umělé inteligence neděje v cloudu ### Tichá revoluce umělé inteligence: Decentralizovaná místo centralizovaná ### Technologičtí giganti na špatné cestě: Budoucnost umělé inteligence je štíhlá a lokální ### Od hyperškálovačů zpět k uživatelům: Posun moci ve světě umělé inteligence ###

Miliardy dolarů promarněných investic: Proč malé modely umělé inteligence předbíhají ty velké

Svět umělé inteligence čelí zemětřesení, jehož rozsah připomíná korekce z éry internetových společností. Jádrem tohoto otřesu je kolosální chybný odhad: Zatímco technologickí giganti jako Microsoft, Google a Meta investují stovky miliard do centralizovaných infrastruktur pro masivní jazykové modely (Large Language Models, LLM), skutečný trh pro jejich aplikace dramaticky zaostává. Průlomová analýza, kterou částečně provedla samotná lídr v oboru, společnost NVIDIA, kvantifikuje rozdíl v investicích do infrastruktury na 57 miliard dolarů ve srovnání se skutečným trhem pouhých 5,6 miliardy dolarů – což je desetinásobný rozdíl.

Tato strategická chyba pramení z předpokladu, že budoucnost umělé inteligence spočívá výhradně ve stále větších, výpočetně náročnějších a centrálně řízených modelech. Nyní se však toto paradigma hroutí. Tichá revoluce, poháněná decentralizovanými modely s menšími jazyky (Small Language Models, SLM), obrací zavedený řád naruby. Tyto modely jsou nejen mnohonásobně levnější a efektivnější, ale také umožňují společnostem dosáhnout nové úrovně autonomie, datové suverenity a agility – daleko od nákladné závislosti na několika hyperškálovacích společnostech. Tento text analyzuje anatomii těchto mnohamiliardových chybných investic a ukazuje, proč se skutečná revoluce umělé inteligence neodehrává v gigantických datových centrech, ale decentralizovaně a na štíhlém hardwaru. Je to příběh zásadního přesunu moci od poskytovatelů infrastruktury zpět k uživatelům technologie.

Vhodné pro:

• Větší než internetová bublina? Humbuk kolem umělé inteligence dosahuje nové úrovně iracionality.

Výzkum společnosti NVIDIA týkající se nesprávné alokace kapitálu v oblasti umělé inteligence

Data, která jste popsali, pocházejí z výzkumné práce společnosti NVIDIA publikované v červnu 2025. Úplný zdroj je:

„Modely malých jazyků jsou budoucností agentní umělé inteligence“

• Autoři: Peter Belcak, Greg Heinrich, Shizhe Diao, Yonggan Fu, Xin Dong, Saurav Muralidharan, Yingyan Celine Lin, Pavlo Molchanov
• Datum vydání: 2. června 2025 (verze 1), poslední revize 15. září 2025 (verze 2)
• Místo publikace: arXiv:2506.02153 [cs.AI]
• DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.02153
• Oficiální stránky výzkumu NVIDIA: https://research.nvidia.com/labs/lpr/slm-agents/

Klíčové sdělení ohledně nesprávné alokace kapitálu

Výzkum dokumentuje zásadní rozpor mezi investicemi do infrastruktury a skutečným objemem trhu: V roce 2024 investovalo odvětví 57 miliard dolarů do cloudové infrastruktury na podporu služeb API pro velké jazykové modely (LLM), zatímco skutečný trh s těmito službami činil pouze 5,6 miliardy dolarů. Tento desetinásobný rozpor je ve studii interpretován jako známka strategického chybného výpočtu, jelikož odvětví investovalo značné prostředky do centralizované infrastruktury pro rozsáhlé modely, přestože 40–70 % současných úloh LLM by mohlo být nahrazeno menšími, specializovanými modely pro malé jazykové modely (SLM) za 1/30 nákladů.

Výzkumný kontext a autorství

Tato studie je stanoviskem výzkumné skupiny Deep Learning Efficiency Research Group ve společnosti NVIDIA Research. Vedoucí autor Peter Belcak je výzkumník umělé inteligence ve společnosti NVIDIA a zaměřuje se na spolehlivost a efektivitu systémů založených na agentech. Článek argumentuje třemi pilíři:

SLM jsou

1. dostatečně silný
2. chirurgicky vhodné a
3. ekonomicky nezbytné

pro mnoho případů použití v agentních systémech umělé inteligence.

Výzkumníci výslovně zdůrazňují, že názory vyjádřené v tomto článku jsou názory autorů a nemusí nutně odrážet stanovisko společnosti NVIDIA. NVIDIA vyzývá ke kritické diskusi a zavazuje se zveřejnit veškerou související korespondenci na přiložených webových stránkách.

Proč decentralizované modely malých jazyků činí sázku na centralizovanou infrastrukturu zastaralou

Umělá inteligence se nachází v bodě zlomu, jehož důsledky připomínají otřesy internetové bubliny. Výzkumná práce společnosti NVIDIA odhalila zásadní chybnou alokaci kapitálu, která otřásá základy její současné strategie v oblasti umělé inteligence. Zatímco technologický průmysl investoval 57 miliard dolarů do centralizované infrastruktury pro rozsáhlé jazykové modely, skutečný trh pro jejich použití vzrostl na pouhých 5,6 miliardy dolarů. Tento desetinásobný rozdíl nejenže značí nadhodnocení poptávky, ale také odhaluje zásadní strategickou chybu ohledně budoucnosti umělé inteligence.

Špatná investice? Miliardy utracené za infrastrukturu umělé inteligence – co dělat s přebytečnou kapacitou?

Čísla mluví sama za sebe. V roce 2024 dosáhly celosvětové výdaje na infrastrukturu umělé inteligence podle různých analýz 80 až 87 miliard dolarů, přičemž drtivou většinu z nich tvořila datová centra a akcelerátory. Microsoft oznámil investice ve výši 80 miliard dolarů pro fiskální rok 2025, Google zvýšil svou prognózu na 91 až 93 miliard dolarů a Meta plánuje investovat až 70 miliard dolarů. Jen tyto tři hyperscalery představují objem investic přesahující 240 miliard dolarů. Celkové výdaje na infrastrukturu umělé inteligence by podle odhadů společnosti McKinsey mohly do roku 2030 dosáhnout 3,7 až 7,9 bilionu dolarů.

Realita na straně poptávky je naopak střízlivá. Trh s podnikovými jazykovými modely pro velké podniky byl pro rok 2024 odhadován na pouhých 4 až 6,7 miliard dolarů, přičemž projekce pro rok 2025 se pohybují od 4,8 do 8 miliard dolarů. I ty nejštědřejší odhady pro trh generativní umělé inteligence jako celek se pohybují mezi 28 a 44 miliardami dolarů pro rok 2024. Základní rozpor je zřejmý: infrastruktura byla vybudována pro trh, který v této podobě a rozsahu neexistuje.

Tato chybná investice pramení z předpokladu, který se stále více ukazuje jako mylný: že budoucnost umělé inteligence spočívá ve stále větších, centralizovaných modelech. Hyperscalery sledovaly strategii masivního škálování, hnané přesvědčením, že počet parametrů a výpočetní výkon jsou rozhodujícími konkurenčními faktory. GPT-3 se 175 miliardami parametrů byl v roce 2020 považován za průlom a GPT-4 s více než bilionem parametrů stanovil nové standardy. Průmysl slepě následoval tuto logiku a investoval do infrastruktury navržené pro potřeby modelů, které jsou pro většinu případů použití nadměrně velké.

Struktura investic jasně ilustruje nesprávnou alokaci. Ve druhém čtvrtletí roku 2025 šlo 98 procent z 82 miliard dolarů vynaložených na infrastrukturu umělé inteligence na servery, přičemž 91,8 procenta z toho šlo na systémy akcelerované GPU a XPU. Hyperscalery a cloudoví tvůrci absorbovali 86,7 procenta těchto výdajů, což je zhruba 71 miliard dolarů v jediném čtvrtletí. Tato koncentrace kapitálu do vysoce specializovaného, ​​extrémně energeticky náročného hardwaru pro trénování a odvozování masivních modelů ignorovala základní ekonomickou realitu: většina podnikových aplikací tuto kapacitu nevyžaduje.

Paradigma se hroutí: Od centralizované k decentralizované

Samotná společnost NVIDIA, která je hlavním příjemcem nedávného boomu infrastruktury, nyní poskytuje analýzu, která toto paradigma zpochybňuje. Výzkum modelů malých jazyků jako budoucnosti umělé inteligence založené na agentech tvrdí, že modely s méně než 10 miliardami parametrů jsou nejen dostatečné, ale i provozně lepší pro drtivou většinu aplikací umělé inteligence. Studie tří velkých open-source agentních systémů odhalila, že 40 až 70 procent volání modelů velkých jazyků by mohlo být nahrazeno specializovanými malými modely bez ztráty výkonu.

Tato zjištění otřásají základními předpoklady stávající investiční strategie. Pokud MetaGPT dokáže nahradit 60 procent volání LLM, 40 procent Open Operator a 70 procent Cradle SLM, pak byla vybudována infrastrukturní kapacita pro požadavky, které v tomto měřítku neexistují. Ekonomická situace se dramaticky mění: Provoz modelu Llama 3.1B Small Language Model je desetkrát až třicetkrát levnější než jeho větší protějšek, Llama 3.3 405B. Jemné doladění lze provést během několika hodin GPU místo týdnů. Mnoho SLM běží na spotřebitelském hardwaru, čímž zcela eliminuje závislost na cloudu.

Strategický posun je zásadní. Řízení se přesouvá od poskytovatelů infrastruktury k provozovatelům. Zatímco předchozí architektura nutila firmy do pozice závislosti na několika hyperškálovacích společnostech, decentralizace prostřednictvím SLM umožňuje novou autonomii. Modely lze provozovat lokálně, data zůstávají ve společnosti, náklady na API jsou eliminovány a vázanost na dodavatele je prolomena. Nejde jen o technologickou transformaci, ale o transformaci mocenské politiky.

Předchozí sázka na centralizované modely ve velkém měřítku byla založena na předpokladu exponenciálních efektů škálování. Empirická data však toto stále více vyvracejí. Microsoft Phi-3 se 7 miliardami parametrů dosahuje výkonu generování kódu srovnatelného s modely se 70 miliardami parametrů. NVIDIA Nemotron Nano 2 s 9 miliardami parametrů překonává Qwen3-8B v benchmarkových testech uvažování s šestinásobnou propustností. Účinnost na parametr se zvyšuje u menších modelů, zatímco velké modely často aktivují pro daný vstup pouze zlomek svých parametrů – což je inherentní neefektivita.

Ekonomická nadřazenost modelů malých jazyků

Struktura nákladů odhaluje ekonomickou realitu s brutální jasností. Trénování modelů třídy GPT-4 se odhaduje na více než 100 milionů dolarů, přičemž Gemini Ultra by potenciálně mohlo stát 191 milionů dolarů. I jemné doladění velkých modelů pro specifické oblasti může stát desítky tisíc dolarů v čase spotřebovaném na GPU. Naproti tomu SLM lze trénovat a jemně doladit za pouhých několik tisíc dolarů, často na jediné špičkové GPU.

Náklady na odvození odhalují ještě drastičtější rozdíly. GPT-4 stojí přibližně 0,03 USD na 1 000 vstupních tokenů a 0,06 USD na 1 000 výstupních tokenů, což celkem činí 0,09 USD na průměrný dotaz. Mistral 7B, jako příklad SLM, stojí 0,0001 USD na 1 000 vstupních tokenů a 0,0003 USD na 1 000 výstupních tokenů, tj. 0,0004 USD na dotaz. To představuje snížení nákladů faktorem 225. Při milionech dotazů se tento rozdíl sčítá do značných částek, které přímo ovlivňují ziskovost.

Celkové náklady na vlastnictví odhalují další dimenze. Vlastní hosting modelu se 7 miliardami parametrů na holých serverech s grafickými procesory L40S stojí přibližně 953 dolarů měsíčně. Cloudové jemné ladění s AWS SageMaker na instancích g5.2xlarge stojí 1,32 dolaru za hodinu, přičemž potenciální náklady na školení začínají u menších modelů na 13 dolarech. Nasazení inference 24/7 by stálo přibližně 950 dolarů měsíčně. Ve srovnání s náklady na API pro nepřetržité používání velkých modelů, které mohou snadno dosáhnout desítek tisíc dolarů měsíčně, je ekonomická výhoda zřejmá.

Rychlost implementace je často podceňovaný ekonomický faktor. Zatímco doladění modelu velkého jazyka (SLM) může trvat týdny, SLM jsou připraveny k použití během několika hodin nebo dnů. Flexibilita, která umožňuje rychle reagovat na nové požadavky, přidávat nové funkce nebo přizpůsobovat chování, se stává konkurenční výhodou. Na rychle se měnících trzích může být tento časový rozdíl rozdílem mezi úspěchem a neúspěchem.

Ekonomika rozsahu se obrací. Tradičně byly úspory z rozsahu vnímány jako výhoda hyperškálovacích systémů, které udržují obrovské kapacity a distribuují je mezi mnoho zákazníků. S SLM však mohou efektivně škálovat i menší organizace, protože hardwarové požadavky jsou drasticky nižší. Startup může s omezeným rozpočtem vybudovat specializovaný SLM, který pro svůj specifický úkol překoná velký, univerzální model. Demokratizace vývoje umělé inteligence se stává ekonomickou realitou.

Technické základy narušení

Technologické inovace, které umožňují SLM, jsou stejně významné jako jejich ekonomické důsledky. Destilace znalostí, technika, při které menší model studenta absorbuje znalosti většího modelu učitele, se ukázala jako vysoce efektivní. DistilBERT úspěšně komprimoval BERT a TinyBERT se řídil podobnými principy. Moderní přístupy destilují schopnosti velkých generativních modelů, jako je GPT-3, do výrazně menších verzí, které vykazují srovnatelný nebo lepší výkon v konkrétních úkolech.

Proces využívá jak měkké popisky (rozdělení pravděpodobnosti) modelu učitele, tak i tvrdé popisky původních dat. Tato kombinace umožňuje menšímu modelu zachytit jemné vzory, které by se v jednoduchých párech vstup-výstup ztratily. Pokročilé destilační techniky, jako je postupná destilace, ukázaly, že malé modely mohou dosáhnout lepších výsledků než LLM i s menším počtem trénovacích dat. To zásadně mění ekonomiku: místo drahých a zdlouhavých trénovacích běhů na tisících GPU postačí cílené destilační procesy.

Kvantizace snižuje přesnost numerické reprezentace vah modelů. Místo 32bitových nebo 16bitových čísel s plovoucí desetinnou čárkou používají kvantované modely 8bitové nebo dokonce 4bitové celočíselné reprezentace. Požadavky na paměť se úměrně snižují, rychlost inference se zvyšuje a spotřeba energie klesá. Moderní kvantizační techniky minimalizují ztrátu přesnosti a často ponechávají výkon prakticky nezměněný. To umožňuje nasazení na edge zařízeních, chytrých telefonech a vestavěných systémech, které by u plně přesných velkých modelů nebylo možné.

Prořezávání odstraňuje z neuronových sítí redundantní spojení a parametry. Podobně jako při úpravě příliš dlouhého textu se identifikují a eliminují nepodstatné prvky. Strukturované prořezávání odstraňuje celé neurony nebo vrstvy, zatímco nestrukturované prořezávání odstraňuje jednotlivé váhy. Výsledná struktura sítě je efektivnější, vyžaduje méně paměti a výpočetního výkonu, ale zachovává si své základní funkce. V kombinaci s dalšími kompresními technikami dosahují prořezané modely působivého zvýšení efektivity.

Nízkořadá faktorizace rozkládá matice s velkými váhami na součiny menších matic. Místo jedné matice s miliony prvků systém ukládá a zpracovává dvě výrazně menší matice. Matematická operace zůstává přibližně stejná, ale výpočetní náročnost se dramaticky snižuje. Tato technika je obzvláště efektivní v transformátorových architekturách, kde mechanismy pozornosti dominují násobení velkých matic. Úspora paměti umožňuje větší kontextová okna nebo dávky se stejným hardwarovým rozpočtem.

Kombinace těchto technik v moderních SLM, jako je řada Microsoft Phi, Google Gemma nebo NVIDIA Nemotron, demonstruje potenciál. Phi-2 s pouhými 2,7 miliardami parametrů překonává modely Mistral a Llama-2 se 7, respektive 13 miliardami parametrů v agregovaných benchmarkech a dosahuje lepšího výkonu než 25krát větší Llama-2-70B v úlohách vícestupňového uvažování. Tohoto bylo dosaženo strategickým výběrem dat, generováním vysoce kvalitních syntetických dat a inovativními technikami škálování. Poselství je jasné: velikost již není ukazatelem schopností.

Dynamika trhu a potenciál substituce

Empirické poznatky z reálných aplikací podporují teoretické úvahy. Analýza MetaGPT, frameworku pro vývoj multiagentního softwaru, provedená společností NVIDIA, zjistila, že přibližně 60 procent požadavků LLM je nahraditelných. Mezi tyto úkoly patří generování standardního kódu, tvorba dokumentace a strukturovaný výstup – to vše jsou oblasti, kde specializované SLM fungují rychleji a nákladově efektivněji než univerzální modely velkého rozsahu.

Open Operator, systém pro automatizaci pracovních postupů, svým 40% potenciálem substituce demonstruje, že i ve složitých orchestračních scénářích mnoho dílčích úkolů nevyžaduje plnou kapacitu LLM. Parsování záměrů, výstup založený na šablonách a rozhodování o směrování lze efektivněji zvládat pomocí jemně vyladěných malých modelů. Zbývajících 60 procent, které ve skutečnosti vyžadují hluboké uvažování nebo široké znalosti světa, ospravedlňuje použití velkých modelů.

Cradle, systém pro automatizaci grafického uživatelského rozhraní, vykazuje nejvyšší potenciál substituce, a to 70 procent. Opakující se interakce v uživatelském rozhraní, sekvence kliknutí a zadávání formulářů jsou ideální pro SLM. Úlohy jsou úzce definované, variabilita je omezená a požadavky na kontextové porozumění jsou nízké. Specializovaný model trénovaný na interakcích s grafickým uživatelským rozhraním překonává univerzální LLM v rychlosti, spolehlivosti a nákladech.

Tyto vzorce se opakují napříč oblastmi použití. Chatboti zákaznické podpory pro často kladené otázky, klasifikaci dokumentů, analýzu sentimentu, rozpoznávání pojmenovaných entit, jednoduché překlady, dotazy do databáze v přirozeném jazyce – všechny tyto úkoly těží ze SLM. Jedna studie odhaduje, že v typických podnikových nasazeních umělé inteligence spadá 60 až 80 procent dotazů do kategorií, pro které jsou SLM dostatečné. Důsledky pro poptávku po infrastruktuře jsou značné.

Koncept směrování modelů nabývá na významu. Inteligentní systémy analyzují příchozí dotazy a směrují je do příslušného modelu. Jednoduché dotazy jdou do cenově efektivních SLM, zatímco složité úkoly zpracovávají vysoce výkonné LLM. Tento hybridní přístup optimalizuje rovnováhu mezi kvalitou a náklady. První implementace uvádějí úspory nákladů až 75 procent při stejném nebo i lepším celkovém výkonu. Samotná logika směrování může být malým modelem strojového učení, který zohledňuje složitost dotazů, kontext a preference uživatele.

Šíření platforem typu „jemné doladění jako služba“ urychluje jejich zavádění. Společnosti bez hlubokých znalostí strojového učení si mohou vytvářet specializované systémy strojového učení (SLM), které zahrnují jejich vlastní data a specifika dané oblasti. Časová investice se zkracuje z měsíců na dny a náklady ze stovek tisíc dolarů na tisíce. Tato dostupnost zásadně demokratizuje inovace v oblasti umělé inteligence a přesouvá tvorbu hodnoty od poskytovatelů infrastruktury k vývojářům aplikací.

Nový rozměr digitální transformace s „řízenou AI“ (umělou inteligencí) – platforma a řešení B2B | Xpert Consulting - Obrázek: Xpert.Digital

Zde se dozvíte, jak může vaše společnost rychle, bezpečně a bez vysokých vstupních bariér implementovat řešení umělé inteligence na míru.

Spravovaná platforma umělé inteligence (AI) je vaším komplexním a bezstarostným balíčkem pro umělou inteligenci. Místo řešení složitých technologií, drahé infrastruktury a zdlouhavých vývojových procesů získáte od specializovaného partnera řešení na klíč šité na míru vašim potřebám – často během několika dnů.

Klíčové výhody na první pohled:

⚡ Rychlá implementace: Od nápadu k provozní aplikaci během dnů, nikoli měsíců. Dodáváme praktická řešení, která vytvářejí okamžitou hodnotu.

🔒 Maximální zabezpečení dat: Vaše citlivá data zůstávají u vás. Garantujeme bezpečné a kompatibilní zpracování bez sdílení dat s třetími stranami.

💸 Žádné finanční riziko: Platíte pouze za výsledky. Vysoké počáteční investice do hardwaru, softwaru nebo personálu jsou zcela eliminovány.

🎯 Zaměřte se na své hlavní podnikání: Soustřeďte se na to, co děláte nejlépe. My se postaráme o kompletní technickou implementaci, provoz a údržbu vašeho řešení s umělou inteligencí.

📈 Připraveno na budoucnost a škálovatelné: Vaše umělá inteligence roste s vámi. Zajišťujeme průběžnou optimalizaci a škálovatelnost a flexibilně přizpůsobujeme modely novým požadavkům.

Více o tom zde:

• Řešení spravované umělé inteligence – Průmyslové služby umělé inteligence: Klíč ke konkurenceschopnosti v odvětví služeb, průmyslu a strojírenství

Skryté náklady centralizovaných architektur

Zaměření se výhradně na náklady na přímé výpočty podceňuje celkové náklady centralizovaných architektur LLM. Závislosti na API vytvářejí strukturální nevýhody. Každý požadavek generuje náklady, které se s využitím škálují. U úspěšných aplikací s miliony uživatelů se poplatky za API stávají dominantním nákladovým faktorem, který snižuje marže. Společnosti jsou uvězněny v nákladové struktuře, která roste úměrně s úspěchem, bez odpovídajících úspor z rozsahu.

Nestálost cen poskytovatelů API představuje obchodní riziko. Zvýšení cen, omezení kvót nebo změny podmínek služby mohou přes noc zničit ziskovost aplikace. Nedávno oznámená omezení kapacity ze strany hlavních poskytovatelů, která nutí uživatele přidělovat své zdroje, ilustrují zranitelnost této závislosti. Dedikované SLM toto riziko zcela eliminují.

Datová suverenita a dodržování předpisů nabývají na důležitosti. GDPR v Evropě, srovnatelné předpisy po celém světě a rostoucí požadavky na lokalizaci dat vytvářejí složité právní rámce. Odesílání citlivých firemních dat externím API, která mohou fungovat v zahraničních jurisdikcích, s sebou nese regulační a právní rizika. Zdravotnictví, finance a vládní sektor mají často přísné požadavky, které vylučují nebo výrazně omezují používání externích API. On-premise SLM tyto problémy zásadně řeší.

Obavy o duševní vlastnictví jsou reálné. Každý požadavek odeslaný poskytovateli API potenciálně odhaluje proprietární informace. Obchodní logika, vývoj produktů, informace o zákaznících – to vše by teoreticky mohl poskytovatel extrahovat a použít. Smluvní doložky nabízejí omezenou ochranu před náhodnými úniky nebo zlomyslnými aktéry. Jediným skutečně bezpečným řešením je nikdy data externalizovat.

Latence a spolehlivost trpí kvůli síťovým závislostem. Každý požadavek cloudového API prochází internetovou infrastrukturou a je vystaven chvění sítě, ztrátě paketů a proměnlivým časům přenosu. Pro aplikace v reálném čase, jako je konverzační umělá inteligence nebo řídicí systémy, jsou tato zpoždění nepřijatelná. Lokální SLM reagují v milisekundách namísto sekund, bez ohledu na síťové podmínky. Uživatelská zkušenost se výrazně zlepšuje.

Strategické spoléhání se na několik hyperškálovacích společností koncentruje moc a vytváří systémová rizika. Trhu dominují AWS, Microsoft Azure, Google Cloud a několik dalších. Výpadky těchto služeb mají kaskádovité účinky na tisíce závislých aplikací. Iluze redundance mizí, když vezmeme v úvahu, že většina alternativních služeb se nakonec spoléhá na stejnou omezenou sadu modelových poskytovatelů. Skutečná odolnost vyžaduje diverzifikaci, ideálně včetně interních kapacit.

Vhodné pro:

• Co je lepší: Decentralizovaná, federovaná, antifragilní infrastruktura umělé inteligence, gigafaktorie umělé inteligence nebo hyperškálované datové centrum umělé inteligence?

Edge computing jako strategický bod obratu

Konvergence SLM a edge computingu vytváří transformační dynamiku. Nasazení edge computingu přináší výpočetní procesy tam, odkud data pocházejí – do senzorů internetu věcí, mobilních zařízení, průmyslových řídicích jednotek a vozidel. Snížení latence je dramatické: z sekund na milisekundy, od cloudového přenosu k lokálnímu zpracování. Pro autonomní systémy, rozšířenou realitu, průmyslovou automatizaci a zdravotnické prostředky je to nejen žádoucí, ale i nezbytné.

Úspora šířky pásma je značná. Místo nepřetržitého přenosu dat do cloudu, kde jsou zpracovávána a výsledky odesílány zpět, probíhá zpracování lokálně. Přenášejí se pouze relevantní, agregované informace. Ve scénářích s tisíci edge zařízeními se tím snižuje síťový provoz o řády. Snižují se náklady na infrastrukturu, zabraňuje se přetížení sítě a zvyšuje se spolehlivost.

Soukromí je inherentně chráněno. Data již neopouštějí zařízení. Záznamy z kamer, zvukové nahrávky, biometrické informace, údaje o poloze – to vše lze zpracovávat lokálně, aniž by se muselo dostávat na centrální servery. Tím se řeší základní obavy o soukromí, které vyvolávají cloudová řešení umělé inteligence. Pro spotřebitelské aplikace se to stává rozlišovacím faktorem; pro regulovaná odvětví se to stává požadavkem.

Energetická účinnost se zlepšuje na několika úrovních. Specializované čipy pro edge AI, optimalizované pro inferencování malých modelů, spotřebovávají zlomek energie oproti grafickým procesorům datových center. Eliminace přenosu dat šetří energii v síťové infrastruktuře. U zařízení napájených z baterií se to stává klíčovou funkcí. Chytré telefony, nositelná elektronika, drony a senzory internetu věcí mohou vykonávat funkce AI, aniž by to dramaticky ovlivnilo výdrž baterie.

Offline funkce vytváří robustnost. Edge AI funguje i bez připojení k internetu. Funkčnost je zachována v odlehlých oblastech, kritické infrastruktuře nebo v případě katastrof. Tato nezávislost na dostupnosti sítě je pro mnoho aplikací zásadní. Autonomní vozidlo se nemůže spoléhat na cloudové připojení a zdravotnický prostředek nesmí selhat kvůli nestabilní Wi-Fi.

Modely nákladů se přesouvají od provozních k kapitálovým výdajům. Místo neustálých nákladů na cloud dochází k jednorázové investici do edge hardwaru. To se stává ekonomicky atraktivní pro dlouhodobé aplikace s velkým objemem dat. Předvídatelné náklady zlepšují plánování rozpočtu a snižují finanční rizika. Společnosti znovu získávají kontrolu nad svými výdaji na infrastrukturu umělé inteligence.

Příklady demonstrují potenciál. NVIDIA ChatRTX umožňuje lokální inferenci LLM na spotřebitelských GPU. Apple integruje umělou inteligenci v zařízeních do iPhonů a iPadů, přičemž menší modely běží přímo na zařízení. Qualcomm vyvíjí NPU pro chytré telefony speciálně pro edge AI. Google Coral a podobné platformy se zaměřují na IoT a průmyslové aplikace. Dynamika trhu ukazuje jasný trend směrem k decentralizaci.

Heterogenní architektury umělé inteligence jako budoucí model

Budoucnost nespočívá v absolutní decentralizaci, ale v inteligentních hybridních architekturách. Heterogenní systémy kombinují edge SLM pro rutinní úlohy citlivé na latenci s cloudovými LLM pro složité požadavky na uvažování. Tato komplementarita maximalizuje efektivitu a zároveň zachovává flexibilitu a kapacitu.

Architektura systému se skládá z několika vrstev. Na okrajové vrstvě poskytují vysoce optimalizované SLM okamžité odpovědi. Očekává se, že autonomně zpracují 60 až 80 procent požadavků. U nejednoznačných nebo složitých dotazů, které nesplňují lokální prahové hodnoty spolehlivosti, dochází k eskalaci na vrstvu fog computingu – regionální servery se středně velkými modely. Do centrální cloudové infrastruktury s rozsáhlými univerzálními modely se dostanou pouze skutečně složité případy.

Směrování podle modelu se stává kritickou součástí. Routery založené na strojovém učení analyzují charakteristiky požadavků: délku textu, indikátory složitosti, signály domény a historii uživatelů. Na základě těchto vlastností je požadavek přiřazen příslušnému modelu. Moderní routery dosahují přesnosti odhadu složitosti přes 95 %. Průběžně optimalizují na základě skutečného výkonu a kompromisů mezi cenou a kvalitou.

Mechanismy křížové pozornosti v pokročilých směrovacích systémech explicitně modelují interakce mezi dotazy a modely. To umožňuje detailní rozhodování: Je Mistral-7B dostatečný, nebo je vyžadován GPT-4? Zvládne to Phi-3, nebo je potřeba Claude? Důkladná povaha těchto rozhodnutí, vynásobená miliony dotazů, generuje značné úspory nákladů a zároveň zachovává nebo zlepšuje spokojenost uživatelů.

Charakterizace pracovní zátěže je zásadní. Agentní systémy umělé inteligence se skládají z orchestrace, uvažování, volání nástrojů, operací s pamětí a generování výstupů. Ne všechny komponenty vyžadují stejnou výpočetní kapacitu. Orchestrace a volání nástrojů jsou často založeny na pravidlech nebo vyžadují minimální inteligenci – ideální pro SLM. Uvažování může být hybridní: jednoduchá inference na SLM, komplexní vícekrokové uvažování na LLM. Generování výstupů pro šablony využívá SLM, generování kreativního textu využívá LLM.

Optimalizace celkových nákladů na vlastnictví (TCO) zohledňuje heterogenitu hardwaru. Pro kritické úlohy LLM se používají špičkové grafické procesory H100, pro modely střední třídy A100 nebo L40S a pro SLM cenově dostupné čipy T4 nebo inference optimalizované čipy. Tato granularita umožňuje přesné sladění požadavků na pracovní zátěž s hardwarovými možnostmi. Počáteční studie ukazují 40 až 60procentní snížení celkových nákladů na vlastnictví ve srovnání s homogenními nasazeními špičkových systémů.

Orchestrace vyžaduje sofistikované softwarové balíčky. Nezbytné jsou systémy správy clusterů založené na Kubernetes, doplněné plánovači specifickými pro umělou inteligenci, které rozumí charakteristikám modelu. Vyvažování zátěže zohledňuje nejen počet požadavků za sekundu, ale také délku tokenů, paměťové stopy modelu a cílové latence. Automatické škálování reaguje na vzorce poptávky, poskytováním dodatečné kapacity nebo škálováním během období nízkého využití.

Udržitelnost a energetická účinnost

Dopad infrastruktury umělé inteligence na životní prostředí se stává ústředním problémem. Trénink jednoho velkého jazykového modelu může za rok spotřebovat tolik energie jako malé město. Datová centra provozující úlohy umělé inteligence by do roku 2028 mohla představovat 20 až 27 procent globální poptávky po energii v datových centrech. Projekce odhadují, že do roku 2030 by datová centra umělé inteligence mohla pro jednotlivé tréninkové běhy potřebovat 8 gigawattů. Uhlíková stopa bude srovnatelná s uhlíkovou stopou leteckého průmyslu.

Energetická náročnost velkých modelů neúměrně roste. Spotřeba energie grafických procesorů (GPU) se za tři roky zdvojnásobila ze 400 na více než 1000 wattů. Systémy NVIDIA GB300 NVL72, navzdory inovativní technologii vyhlazování spotřeby, která snižuje špičkové zatížení o 30 procent, vyžadují obrovské množství energie. Chladicí infrastruktura přidává k energetické poptávce dalších 30 až 40 procent. Celkové emise CO2 z infrastruktury umělé inteligence by se do roku 2030 mohly zvýšit o 220 milionů tun, a to i při optimistických předpokladech o dekarbonizaci sítě.

Modely malých jazyků (SLM) nabízejí zásadní zvýšení efektivity. Trénování vyžaduje 30 až 40 procent výpočetního výkonu srovnatelných LLM. Trénování BERT stojí přibližně 10 000 EUR, oproti stovkám milionů u modelů třídy GPT-4. Energie spotřebovaná při inferenci je úměrně nižší. Dotaz SLM může spotřebovat 100 až 1 000krát méně energie než dotaz LLM. V porovnání s miliony dotazů to představuje obrovské úspory.

Edge computing tyto výhody zesiluje. Lokální zpracování eliminuje energii potřebnou pro přenos dat přes sítě a páteřní infrastrukturu. Specializované čipy pro edge AI dosahují o řády lepších faktorů energetické účinnosti než grafické procesory datových center. Chytré telefony a zařízení internetu věcí s miliwattovými NPU místo serverů s výkonem stovek wattů ilustrují rozdíl v rozsahu.

Využívání obnovitelných zdrojů energie se stává prioritou. Google se zavázal k dosažení 100% bezuhlíkové energie do roku 2030 a Microsoft k uhlíkově negativnímu vývoji. Samotný rozsah poptávky po energii však představuje výzvy. I u obnovitelných zdrojů zůstává otázka kapacity sítě, skladování a přerušovanosti. SLM snižují absolutní poptávku, čímž se přechod na zelenou umělou inteligenci stává proveditelnějším.

Výpočetní technika s ohledem na uhlíkovou stopu optimalizuje plánování pracovní zátěže na základě uhlíkové intenzity sítě. Trénovací běhy se spouštějí, když je podíl obnovitelných zdrojů energie v síti maximální. Inferenční požadavky jsou směrovány do regionů s čistší energií. Tato časová a geografická flexibilita v kombinaci s efektivitou SLM by mohla snížit emise CO2 o 50 až 70 procent.

Regulační prostředí se stává přísnějším. Zákon EU o umělé inteligenci (AI Act) zahrnuje povinné posouzení vlivů na životní prostředí pro určité systémy umělé inteligence. Vykazování emisí uhlíku se stává standardem. Společnosti s neefektivní a energeticky náročnou infrastrukturou riskují problémy s dodržováním předpisů a poškození pověsti. Zavádění systémů řízeného provozu (SLM) a edge computingu se vyvíjí z příjemné nutnosti v nutnost.

Demokratizace versus koncentrace

Minulý vývoj soustředil moc umělé inteligence do rukou několika klíčových hráčů. Dominuje Sedm statečných – Microsoft, Google, Meta, Amazon, Apple, NVIDIA a Tesla. Tito hyperškáloví dodavatelé ovládají infrastrukturu, modely a stále více celý hodnotový řetězec. Jejich kombinovaná tržní kapitalizace přesahuje 15 bilionů dolarů. Představují téměř 35 procent tržní kapitalizace indexu S&P 500, což představuje riziko koncentrace bezprecedentního historického významu.

Tato koncentrace má systémové důsledky. Několik společností stanovuje standardy, definuje API a kontroluje přístup. Menší hráči a rozvojové země se stávají závislými. Digitální suverenita národů je zpochybňována. Evropa, Asie a Latinská Amerika reagují národními strategiemi pro umělou inteligenci, ale dominance hyperscalerů se sídlem v USA zůstává drtivá.

Modely malých jazyků (SLM) a decentralizace tuto dynamiku mění. Open-source SLM, jako jsou Phi-3, Gemma, Mistral a Llama, demokratizují přístup k nejmodernějším technologiím. Univerzity, startupy a středně velké podniky mohou vyvíjet konkurenceschopné aplikace bez hyperškálovacích zdrojů. Inovační bariéra se dramaticky snižuje. Malý tým může vytvořit specializovaný SLM, který ve svém oboru překoná Google nebo Microsoft.

Ekonomická životaschopnost se posouvá ve prospěch menších hráčů. Zatímco vývoj LLM vyžaduje rozpočty v řádu stovek milionů, SLM jsou proveditelné s pěti- až šestimístnými částkami. Demokratizace cloudu umožňuje přístup k školicí infrastruktuře na vyžádání. Doladění služeb eliminuje složitost. Bariéra vstupu pro inovace v oblasti umělé inteligence se snižuje z neúnosně vysoké na zvládnutelnou.

Datová suverenita se stává realitou. Firmy a vlády mohou hostovat modely, které se nikdy nedostanou na externí servery. Citlivá data zůstávají pod jejich vlastní kontrolou. Dodržování GDPR je zjednodušeno. Zákon EU o umělé inteligenci, který ukládá přísné požadavky na transparentnost a odpovědnost, se stává lépe spravovatelným díky proprietárním modelům namísto „černých skříňkových“ API.

Rozmanitost inovací se zvyšuje. Místo monokultury modelů podobných GPT vznikají tisíce specializovaných SLM pro specifické oblasti, jazyky a úkoly. Tato rozmanitost je odolná vůči systematickým chybám, zvyšuje konkurenci a urychluje pokrok. Inovační krajina se stává spíše polycentrickou než hierarchickou.

Rizika koncentrace se stávají zřejmými. Závislost na několika málo poskytovatelích vytváří jednotlivé body selhání. Výpadky v AWS nebo Azure ochromují globální služby. Politická rozhodnutí hyperscalera, jako jsou omezení používání nebo regionální výluky, mají kaskádové účinky. Decentralizace prostřednictvím SLM zásadně snižuje tato systémová rizika.

Strategické přeskupení

Pro firmy tato analýza znamená zásadní strategické úpravy. Investiční priority se přesouvají od centralizované cloudové infrastruktury k heterogenním, distribuovaným architekturám. Místo maximální závislosti na hyperscalerových API je cílem autonomie prostřednictvím interních SLM. Rozvoj dovedností se zaměřuje na doladění modelů, nasazení na okraji sítě a hybridní orchestraci.

Rozhodování mezi sestavením a koupí se mění. Zatímco dříve se nákup přístupu k API považoval za racionální, vývoj interních, specializovaných SLM se stává stále atraktivnějším. Celkové náklady na vlastnictví za tři až pět let jednoznačně zvýhodňují interní modely. Strategická kontrola, zabezpečení dat a adaptabilita přidávají další kvalitativní výhody.

Pro investory tato chybná alokace signalizuje opatrnost ohledně čistě infrastrukturních aktivit. Investiční společnosti s nemovitostmi (REIT) v datových centrech, výrobci grafických karet (GPU) a hyperškálovači by mohli zaznamenat nadměrnou kapacitu a klesající využití, pokud poptávka nenaplní očekávání. Dochází k migraci hodnoty směrem k poskytovatelům technologií SLM, čipů pro edge AI, orchestračního softwaru a specializovaných aplikací AI.

Geopolitický rozměr je významný. Země, které upřednostňují národní suverenitu v oblasti umělé inteligence, těží z posunu v oblasti SLM. Čína investuje 138 miliard dolarů do domácích technologií a Evropa investuje 200 miliard dolarů do InvestAI. Tyto investice budou efektivnější, až absolutní rozsah přestane být rozhodujícím faktorem, ale spíše inteligentní, efektivní a specializovaná řešení. Multipolární svět umělé inteligence se stává realitou.

Regulační rámec se vyvíjí souběžně. Ochrana dat, algoritmická odpovědnost, environmentální standardy – to vše upřednostňuje decentralizované, transparentní a efektivní systémy. Společnosti, které včas zavádějí SLM a edge computing, se příznivě staví do pozice pro dodržování budoucích předpisů.

Prostředí talentů se mění. Zatímco dříve měly zdroje pro výzkum v oblasti LLM pouze elitní univerzity a špičkové technologické společnosti, nyní může SLM vyvíjet prakticky každá organizace. Nedostatek kvalifikovaných pracovníků, který brání 87 procentům organizací v najímání umělé inteligence, je zmírňován nižší složitostí a lepšími nástroji. Zvýšení produktivity z vývoje podporovaného umělou inteligencí tento efekt zesiluje.

Způsob, jakým měříme návratnost investic do umělé inteligence, se mění. Místo zaměření na hrubou výpočetní kapacitu se klíčovou metrikou stává efektivita na úlohu. Podniky hlásí průměrnou návratnost investic do iniciativ v oblasti umělé inteligence ve výši 5,9 procenta, což je výrazně méně než se očekávalo. Důvod často spočívá v používání předimenzovaných a drahých řešení pro jednoduché problémy. Přechod na systémy SLM optimalizované pro dané úlohy může tuto návratnost investic dramaticky zlepšit.

Analýza odhaluje odvětví v bodě zlomu. Chybná investice ve výši 57 miliard dolarů je více než jen nadhodnocení poptávky. Představuje zásadní strategický chybný odhad architektury umělé inteligence. Budoucnost nepatří centralizovaným gigantům, ale decentralizovaným, specializovaným a efektivním systémům. Modely s malými jazyky nejsou horší než modely s velkými jazyky – jsou lepší pro drtivou většinu reálných aplikací. Ekonomické, technické, environmentální a strategické argumenty se shodují k jasnému závěru: Revoluce umělé inteligence bude decentralizovaná.

Přesun moci od poskytovatelů k operátorům, od hyperscalerů k vývojářům aplikací, od centralizace k distribuci představuje novou fázi ve vývoji umělé inteligence. Ti, kdo tento přechod rozpoznají a přijmou včas, budou vítězi. Ti, kdo se drží staré logiky, riskují, že se jejich drahé infrastruktury stanou uvízlými aktivy, které budou předběhnuty agilnějšími a efektivnějšími alternativami. 57 miliard dolarů není jen promarněno – znamená to začátek konce paradigmatu, které je již zastaralé.

☑️ Naším obchodním jazykem je angličtina nebo němčina

☑️ NOVINKA: Korespondence ve vašem národním jazyce!

Konrad Wolfenstein

Rád vám a mému týmu posloužím jako osobní poradce.

Kontaktovat mě můžete vyplněním kontaktního formuláře nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) . Moje e-mailová adresa je: wolfenstein ∂ xpert.digital

Těším se na náš společný projekt.

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑️ Vytvoření nebo přeladění digitální strategie a digitalizace

☑️ Rozšíření a optimalizace mezinárodních prodejních procesů

☑️ Globální a digitální obchodní platformy B2B

☑️ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Veletrhy

Využijte rozsáhlé pětinásobné odborné znalosti společnosti Xpert.Digital v komplexním balíčku služeb | Výzkum a vývoj, XR, PR a optimalizace digitální viditelnosti - Obrázek: Xpert.Digital

Xpert.Digital má hluboké znalosti z různých odvětví. To nám umožňuje vyvíjet strategie šité na míru, které jsou přesně přizpůsobeny požadavkům a výzvám vašeho konkrétního segmentu trhu. Neustálou analýzou tržních trendů a sledováním vývoje v oboru můžeme jednat s prozíravostí a nabízet inovativní řešení. Kombinací zkušeností a znalostí vytváříme přidanou hodnotu a poskytujeme našim zákazníkům rozhodující konkurenční výhodu.

Více o tom zde:

• Využijte 5x odborných znalostí Xpert.Digital v jednom balíčku – již od 500 EUR měsíčně