Autonomní fyzická umělá inteligence (APAI): Tichá revoluce decentralizované inteligence

Nebo: Proč hyperscalery ztrácejí svůj příkop a Evropa dostává historickou příležitost

Konec cloudové říše: Proč fyzická autonomie transformuje globální ekonomiku

Vývoj umělé inteligence se nachází v bodě zlomu epochálního významu. Zatímco se veřejná debata stále zaměřuje na schopnosti jednotlivých jazykových modelů, v pozadí probíhá zásadní transformace technologických a ekonomických mocenských struktur. Koncept autonomní fyzické umělé inteligence (APAI) popisuje konvergenci dvou disruptivních trendů: demokratizace vysoce výkonné umělé inteligence prostřednictvím modelů s otevřeným zdrojovým kódem na jedné straně a integrace umělé inteligence do fyzických systémů na straně druhé, systémů, které mohou fungovat autonomně, decentralizovaně a nezávisle na centralizovaných cloudových infrastrukturách.

Globální trh s edge AI, který tvoří technologický základ pro tento vývoj, by měl vzrůst z 25,65 miliardy dolarů v roce 2025 na 143,06 miliardy dolarů do roku 2034, což představuje složenou roční míru růstu (CAGR) ve výši 21,04 procenta. Souběžně s tím se trh s fyzickou AI – systémy AI fungujícími ve fyzickém světě – rozrůstá z 5,41 miliardy dolarů v roce 2025 na 61,19 miliardy dolarů do roku 2034, s ještě vyšší CAGR ve výši 31,26 procenta. Tato čísla nejen ilustrují obrovský ekonomický potenciál, ale také signalizují strukturální posun od centralizovaných cloudových architektur směrem k decentralizovaným, lokálně řízeným infrastrukturám AI.

Vydání DeepSeek V3.2 v prosinci 2025 představuje katalyzátor, který dramaticky urychluje tento vývoj. S úrovněmi výkonu srovnatelnými s GPT-5 a otevřenými licencemi pod Apache 2.0 boří čínský model předchozí paradigma, že špičkový výkon byl neoddělitelně spjat s proprietárními systémy a drahým cloudovým předplatným. Pro evropské společnosti to poprvé otevírá realistickou možnost provozovat vysoce výkonnou umělou inteligenci výhradně v rámci vlastní infrastruktury, bez směrování citlivých dat přes zahraniční servery.

Následující analýza zkoumá historické milníky tohoto vývoje, analyzuje klíčové faktory a tržní mechanismy, hodnotí současný stav pomocí kvantitativních ukazatelů a porovnává různé strategie v případových studiích. V neposlední řadě jsou zdůrazněna rizika, kontroverzní názory a cesty budoucího vývoje, aby poskytla solidní základ pro strategická rozhodnutí.

Vhodné pro:

• Zhroutil se obchodní model umělé inteligence v Silicon Valley?

• „Fyzická umělá inteligence“ a Průmysl 5.0 a robotika – Německo má nejlepší příležitosti a předpoklady ve fyzické umělé inteligenci

Od éry mainframů k dominanci cloudu: Vznik digitální závislosti

Současnou situaci lze pochopit pouze na pozadí centralizačního trendu, který se vyvíjel po celá desetiletí. Historie počítačové technologie se vyznačuje opakujícími se cykly mezi centralizací a decentralizací, přičemž každý cyklus vede ke vzniku nových struktur závislosti a mocenských konstelací.

V éře mainframů v 60. a 70. letech 20. století byla výpočetní síla soustředěna v několika velkých datových centrech ovládaných společnostmi jako IBM. Revoluce osobních počítačů v 80. letech demokratizovala přístup k výpočetnímu výkonu a přesunula kontrolu na uživatele. Internetová revoluce v 90. letech vytvořila nové možnosti v oblasti sítí, zatímco vlna cloudových služeb, která začala v roce 2006 spuštěním služby Amazon Web Services, iniciovala obnovenou centralizaci, tentokrát pod kontrolou hrstky amerických technologických společností.

Vzestup generativní umělé inteligence od roku 2022 tuto dynamiku centralizace výrazně zesílil. Extrémní nároky na výpočetní výkon při trénování rozsáhlých jazykových modelů jako by upevnily oligopol hyperškálování. OpenAI, Google a Microsoft investovaly miliardy do proprietárních modelů a kontrolovaly přístup prostřednictvím API a modelů předplatného. Do roku 2025 tyto společnosti plánovaly dohromady utratit přes 300 miliard dolarů za infrastrukturu umělé inteligence, přičemž samotný Amazon investoval kolem 100 miliard dolarů, Google přibližně 91 miliard dolarů a Microsoft zhruba 80 miliard dolarů.

Vznik open-source alternativ byl zpočátku postupný, ale od roku 2023 nabral na obrátkách. Meta vydala své modely Llama, Mistral AI ve Francii se etablovala jako evropský šampion a z Číny se objevily stále konkurenceschopnější modely s otevřenou váhou. Rozhodující průlom však přišel s DeepSeek, který díky radikální optimalizaci efektivity dokázal, že světového výkonu lze dosáhnout i bez zdrojů amerických hyperscalerů.

Souběžně s vývojem jazykových modelů probíhala tichá revoluce v oblasti fyzické umělé inteligence. Pokroky v systémech vidění, jazyka a akcí, vysoce přesných senzorech a vestavěných čipech umělé inteligence umožnily autonomním systémům vnímat a interpretovat své prostředí a jednat nezávisle. Tato konvergence výkonných open-source modelů a pokročilého hardwaru pro edge computing tvoří základ revoluce APAI.

Vhodné pro:

• Technologický skok přeskakováním: Šance Evropy a Německa na technologickou transformaci navzdory dominanci Číny

Anatomie otřesů: Technologické faktory a tržní dynamika

Současný otřes je poháněn několika vzájemně se posilujícími faktory, jejichž souhra vytváří kvalitativně nové paradigma.

Prvním klíčovým faktorem je revoluce v algoritmické efektivitě. Společnost DeepSeek se svou technologií Sparse Attention prokázala, že výpočetní úsilí potřebné ke zpracování dlouhých textů lze drasticky snížit včasným filtrováním irelevantních informací. Zatímco tradiční transformační architektury vykazují výpočetní úsilí, které se kvadraticky zvyšuje s délkou sekvence, nová architektura toto úsilí linearizuje. Náklady na školení DeepSeek V3 činily pouhých 5,5 milionu dolarů, zatímco konkurenční modely, jako je GPT-4, se odhadovaly na více než 100 milionů dolarů. Toto 18násobné zvýšení efektivity činí lokální provoz ekonomicky atraktivním.

Druhým faktorem je demokratizace hardwaru. Dostupnost použitých špičkových grafických karet, jako je NVIDIA RTX 3090, za ceny kolem 700 eur umožňuje i menším firmám vybudovat si vlastní infrastrukturu umělé inteligence. Systém s duální RTX 3090 a 48 gigabajty VRAM dokáže spustit modely se 70 miliardami parametrů a dosahuje výkonu blízkého úrovni GPT-4. Celková investice do takového systému se pohybuje mezi 2 500 a 3 000 eury.

Třetím faktorem je posun ve strukturách nákladů. Studie ukazují, že on-premise infrastruktura umělé inteligence se stabilním a vysokým využitím může být až o 62 procent nákladově efektivnější než cloudová řešení a dokonce o 75 procent levnější než služby založené na API. Švýcarská nemocnice vypočítala, že on-premise infrastruktura v ceně 625 000 dolarů za tři roky by poskytovala stejný výkon jako cloudové řešení v ceně 6 milionů dolarů. Bodu zlomu je obvykle dosaženo, když využití přesáhne 60 až 70 procent.

Čtvrtým faktorem je rostoucí význam datové suverenity. Díky zákonu EU o umělé inteligenci a GDPR podléhají evropské společnosti přísným předpisům týkajícím se přenosu dat do třetích zemí. Schopnost provozovat vysoce výkonnou umělou inteligenci lokálně zcela eliminuje riziko související s dodržováním předpisů u dat proudících na americké servery. Průzkum ukázal, že německé společnosti dávají přednost systémům umělé inteligence z Německa před zahraničními řešeními, a to z důvodu regulačních požadavků a obav o datovou suverenitu.

Relevantní hráče na tomto trhu lze rozdělit do několika kategorií. Na straně hyperscalerů jsou Microsoft, Google, Amazon a Meta, které společně dominují trhu cloudové umělé inteligence. Microsoft drží přibližně 39% podíl na trhu v oblasti základních modelů. Proti nim stojí open-source vyzyvatelé, jako jsou DeepSeek, Meta s Llama a Mistral AI, jehož hodnota je 13,7 miliardy eur. Na straně hardwaru dominuje NVIDIA s 92% podílem na trhu s grafickými procesory pro datová centra, ale čelí rostoucí konkurenci ze strany AMD, Intelu a specializovaných čipů od AWS.

Kvantitativní inventarizace: Trh v číslech

Současnou situaci na trhu lze přesně popsat řadou ukazatelů, které ilustrují jak dynamiku růstu, tak i vznikající oblasti napětí.

Globální trh s cloudovými službami dosáhl ve třetím čtvrtletí roku 2025 objemu 107 miliard USD, což představuje nárůst o 7,6 miliardy USD ve srovnání s předchozím čtvrtletím. Zavádění umělé inteligence v evropských společnostech vzrostlo z 8 procent v roce 2021 na 13,5 procenta v roce 2024, přičemž velké společnosti vykazují výrazně vyšší míru zavádění než malé a střední podniky. Podle Světového ekonomického fóra však méně než jedno procento společností na celém světě plně zavedlo odpovědnou umělou inteligenci a více než 60 procent evropských firem se stále nachází v nejranějších fázích zralosti.

Energetická stopa infrastruktury umělé inteligence představuje rostoucí výzvu. Datová centra spotřebovala v roce 2024 celosvětově přibližně 415 terawatthodin elektřiny a toto číslo by se do roku 2030 mohlo zvýšit na 900 až 1 000 terawatthodin. V USA se datová centra v roce 2024 podílela na celkové spotřebě elektřiny již 4 procenty a projekce naznačují zdvojnásobení do roku 2030. Generativní umělá inteligence vyžaduje sedmkrát až osmkrát více energie než tradiční pracovní zátěže, což dále zostřuje debatu o udržitelnosti.

Situace s dodávkami čipů zůstává napjatá. NVIDIA dominuje na trhu s čipy pro umělou inteligenci s 80% podílem na globálním trhu, což vede k nedostatku a zvyšování cen. SK Hynix uvádí, že všechny její čipy jsou vyprodané do roku 2026, zatímco poptávka po pamětech s vysokou šířkou pásma (HBM) omezuje dostupnost pro spotřební elektroniku. Tato úzká hrdla nutí společnosti diverzifikovat své dodavatelské řetězce a zkoumat alternativní architektury.

Investiční toky jsou zjevně trendem. Globální investiční partnerství pro infrastrukturu umělé inteligence, podporované společnostmi BlackRock, Microsoft a NVIDIA, si klade za cíl přilákat 80 až 100 miliard dolarů do datových center a energetické infrastruktury umělé inteligence. V USA byla v rámci projektu s názvem „Stargate“ oznámena soukromá investice do infrastruktury umělé inteligence ve výši až 500 miliard dolarů. EU mobilizuje 200 miliard eur na investice do umělé inteligence, z čehož 50 miliard eur pochází z veřejných prostředků.

Německý průmysl vysílá smíšené signály. Podle Úřadu pro mezinárodní obchod plánuje 84 procent německých výrobců do roku 2025 investovat ročně do inteligentní výroby přibližně 10,5 miliardy dolarů. Společnosti jako Siemens, Bosch a BMW již nyní využívají umělou inteligenci pro kontrolu kvality, prediktivní údržbu a hospodaření s energií. Bylo však kritizováno, že německé průmyslové skupiny uvízly v tzv. „pilotním očistci“, kde se provádějí experimenty, ale neprovádějí se žádné rozsáhlé implementace.

Naše odborné znalosti v oblasti rozvoje obchodu, prodeje a marketingu v EU a Německu - Obrázek: Xpert.Digital

Zaměření na odvětví: B2B, digitalizace (od AI po XR), strojírenství, logistika, obnovitelné zdroje energie a průmysl

Více o tom zde:

• Obchodní centrum Xpert

Tematické centrum s poznatky a odbornými znalostmi:

• Znalostní platforma o globální a regionální ekonomice, inovacích a trendech specifických pro dané odvětví
• Sběr analýz, impulsů a podkladových informací z našich oblastí zájmu
• Místo pro odborné znalosti a informace o aktuálním vývoji v oblasti podnikání a technologií
• Tematické centrum pro firmy, které se chtějí dozvědět více o trzích, digitalizaci a inovacích v oboru

Srovnání kontrastních strategií: USA, Čína a Evropa

Různé přístupy předních ekonomických regionů odhalují zásadní strategické rozdíly, které budou mít dlouhodobé dopady na globální konkurenceschopnost.

Spojené státy prosazují strategii proprietární dominance, podpořenou masivními kapitálovými investicemi a kontrolou vývozu. Přední americké společnosti, zejména Microsoft, OpenAI a Google, se spoléhají na uzavřené modely s přístupem prostřednictvím placených cloudových API. OpenAI vygenerovala v roce 2024 tržby ve výši 3,7 miliardy dolarů a pro rok 2025 se předpokládá tržby ve výši 12,7 miliardy dolarů. Tato strategie je založena na předpokladu, že technologickou převahu lze udržet škálováním a proprietárními daty. Zároveň se USA snaží omezit přístup Číny k high-end čipům a zajistit si dominanci v oblasti hardwaru prostřednictvím agresivní kontroly vývozu.

Silné stránky tohoto přístupu spočívají v jeho nadstandardních kapitálových zdrojích, zavedeném ekosystému vývojářů a integrací a úzké spolupráci s podnikovými zákazníky. Mezi jeho slabé stránky patří rostoucí citlivost zákazníků na cenu, zmenšující se výkonnostní výhoda oproti open-source alternativám a rostoucí skepticismus ohledně ochrany osobních údajů. Výhoda modelu OpenAI se snížila ze šesti měsíců v roce 2024 na potenciálně nulu do listopadu 2025.

Čína prosazuje diametrálně odlišnou strategii narušení trhu s otevřeným zdrojovým kódem. DeepSeek, rodina Qwen společnosti Alibaba a další čínští hráči vydávají své modely pod permisivními licencemi a soutěží spíše v efektivitě než v rozsahu. Rozhodnutí DeepSeeku vydat model na úrovni GPT-5 pod licencí Apache 2.0 si klade za cíl kanibalizovat marže západních konkurentů a snížit globální závislost na amerických technologiích. Čínská vláda tuto strategii podporuje prostřednictvím dotací, pozemkových grantů a kvót na elektřinu pro datová centra, jakož i podporou domácího čipového průmyslu s cílem snížit závislost na zahraničních technologiích.

Silné stránky tohoto přístupu spočívají v jeho extrémní nákladové efektivitě, globálním dosahu díky open source a strategickém postavení jako alternativy k dominanci USA. Mezi slabé stránky patří politická rizika a nedůvěra na západních trzích, kratší historie v oblasti bezpečnosti a spolehlivosti a potenciální regulační překážky v citlivých odvětvích.

Evropa se nachází mezi těmito póly a zaměřuje se na suverenitu a regulaci. Strategie EU „Apply AI“ klade důraz na evropská řešení a otevřené modely, zejména pro veřejný sektor, podporuje malé a střední podniky prostřednictvím center digitálních inovací a propaguje rozvoj vlastních hraničních kapacit v oblasti umělé inteligence. Společnost Mistral AI se etablovala jako evropský šampion s oceněním 13,7 miliardy eur po kole financování ve výši 1,7 miliardy eur, které zahrnovalo ASML a NVIDIA. Společnost Deutsche Telekom společně se společností NVIDIA staví v Mnichově jednu z největších evropských továren na umělou inteligenci, která by měla zahájit provoz v prvním čtvrtletí roku 2026 a zvýšit výpočetní kapacitu umělé inteligence v Německu přibližně o 50 procent.

Silné stránky evropského přístupu spočívají v robustním regulačním rámci, který podporuje důvěru, v zaměření na datovou suverenitu jako konkurenční výhodu a v rostoucím ekosystému startupů a výzkumných institucí. Mezi slabé stránky patří výrazně nižší kapitálové zdroje ve srovnání s americkými konkurenty, fragmentované trhy a pomalé rozhodovací procesy, stejně jako zaostávání ve výpočetní kapacitě, přičemž Evropa hostí pouze 18 procent globální kapacity datových center, z čehož méně než 5 procent vlastní evropské společnosti.

Vhodné pro:

• Dominance AI: Globální rasa pro technologické vedení v klíčových odvětvích

• Globální závod o technologickou nadvládu v robotice – srovnání USA, Asie, Číny, Evropy a Německa

Nevýhody a nevyřešené konflikty: Kritické zkoumání

Revoluce APAI se neobejde bez významných rizik a kontroverzních aspektů, které jsou v euforii obklopující technologické možnosti často přehlíženy.

Geopolitické riziko představuje klíčový faktor nejistoty. DeepSeek je čínská společnost a ačkoli v jejích modelech neexistují žádné důkazy o zadních vrátkách, existují obavy ohledně možného budoucího rušení nebo regulačních omezení. USA již zpřísnily vývozní omezení čipů s umělou inteligencí a nelze vyloučit, že podobná opatření budou rozšířena i na modely s umělou inteligencí. Společnosti působící v kritické infrastruktuře musí toto riziko pečlivě posoudit.

Energetická otázka představuje zásadní dilema. Spotřeba elektřiny v datových centrech s umělou inteligencí rapidně roste a i decentralizovaná řešení na okraji sítě vyžadují značné zdroje. Datové centrum s umělou inteligencí spotřebuje tolik elektřiny jako 100 000 domácností a největší zařízení, která jsou v současné době ve výstavbě, spotřebují 20krát více. Emise CO2 z datových center by se mohly zvýšit z 212 milionů tun v roce 2023 na 355 milionů tun do roku 2030. Tento vývoj je v rozporu s klimatickými cíli a mohl by vést k regulačním zásahům.

Nedostatek kvalifikovaných pracovníků zůstává úzkým hrdlem. Správa lokální infrastruktury umělé inteligence vyžaduje specializované znalosti, které mnoho společností interně nemá. Společnost Accenture uvádí, že 36 procent evropských pracovníků se necítí dostatečně proškoleno k efektivnímu používání umělé inteligence, což je hlavní důvod, proč 56 procent velkých evropských organizací dosud nezvýšilo své investice do umělé inteligence.

Bezpečnostní rizika decentralizovaných systémů jsou často podceňována. Lokální umělá inteligence sice eliminuje riziko úniku dat k poskytovatelům cloudových služeb, ale vytváří nové vektory útoku. API umělé inteligence by nikdy neměla být přímo vystavena otevřenému internetu a budování bezpečné infrastruktury s VPN, reverzními proxy a segmentací sítě vyžaduje dodatečné investice a odborné znalosti.

Debata o modelech s malými jazyky vs. modelech s velkými jazyky vyvolává zásadní otázky. Zatímco zastánci chválí malé modely pro specializované aplikace jako nákladově efektivnější a praktičtější, kritici zdůrazňují, že výkon velkých modelů zůstává pro mnoho složitých úkolů nepostradatelný. IBM tvrdí, že malé modely vyžadují méně paměti a výpočetního výkonu, a proto se snáze nasazují v prostředích s omezenými zdroji. Na druhou stranu DeepSeek V3.2 dosahuje v LiveCodeBench 83,3 procenta, za 90,7 procenty Gemini 3 Pro, což dokazuje, že rozdíly ve výkonu zůstávají u náročných úkolů značné.

Konflikt mezi inovací a regulací je obzvláště patrný v Evropě. Zákon EU o umělé inteligenci, jehož pravidla pro vysoce rizikové systémy umělé inteligence budou platit od srpna 2026, sice posiluje důvěru, ale zároveň s sebou nese riziko znevýhodnění evropských společností ve srovnání s méně regulovanými konkurenty. Sankce za nedodržení předpisů mohou dosáhnout až 35 milionů eur, tj. 7 procent celosvětových příjmů. V listopadu 2025 Evropská komise ve svém „Digitálním omnibusu o umělé inteligenci“ navrhla zjednodušení s cílem odložit lhůty pro dodržování předpisů a zavést úlevy pro malé a střední podniky.

Budoucí vývojové cesty: Scénáře a potenciální narušení

Další vývoj bude ovlivněn několika faktory, jejichž souhra umožňuje různé scénáře.

V základním scénáři postupné decentralizace převládají modely s otevřeným zdrojovým kódem v určitých aplikačních oblastech, zatímco hyperškálovači si udržují dominanci v prémiových službách. Segmenty trhu: Citlivé aplikace a nákladově optimalizované úlohy migrují do on-premise infrastruktury, zatímco generické úlohy a úlohy podobné burstům zůstávají v cloudu. Německé společnosti budují hybridní architektury, přičemž společnost Deloitte uvádí, že 68 procent společností s umělou inteligencí v produkčním prostředí již využívá nějakou formu hybridní hostingové strategie. V tomto scénáři trh s umělou inteligencí na okraji serveru neustále poroste, ale kritického množství v průmyslových aplikacích dosáhne až do konce desetiletí.

Ve scénáři zrychleného narušení trhu umožňuje průlom v kompresi modelů běžet na standardním hardwaru s 24 gigabajty VRAM modely se 100 miliardami parametrů. Ceny cloudových API pro umělou inteligenci dramaticky klesají, protože hyperškálovači jsou nuceni konkurovat bezplatným alternativám. OpenAI a Google částečně nebo plně otevírají své modely, aby obhájily svůj podíl na trhu. Evropa využívá příležitosti k vybudování vlastní infrastruktury umělé inteligence a „Germany Stack“ společností Deutsche Telekom a SAP se stává standardem pro veřejné instituce a bezpečnostní aplikace. V tomto scénáři by se podíl lokálního nasazení umělé inteligence v německých společnostech mohl do 18 měsíců zvýšit z méně než 10 procent na více než 30 procent.

V fragmentovaném scénáři geopolitické eskalace vedou zpřísněné kontroly vývozu a regulační rozdíly k rozdělení globální krajiny umělé inteligence. Západní společnosti jsou odříznuty od používání čínských modelů, zatímco Čína si vyvíjí vlastní standardy a exportuje je do zemí globálního Jihu. Evropa se pokouší o třetí cestu, ale potýká se s nedostatkem zdrojů a fragmentovanými přístupy. V tomto scénáři rostou náklady pro všechny zúčastněné strany a tempo inovací se globálně zpomaluje.

Mezi potenciální disruptory, které by mohly tyto scénáře ovlivnit, patří průlomy v kvantových počítačích, které by se mohly stát komerčně dostupné do roku 2030 a umožnit zásadní změny v trénování a inferenci umělé inteligence. Integrace federovaného učení do podnikových aplikací by mohla umožnit kolaborativní trénování modelů bez sdílení dat, a tím odemknout nové formy vývoje umělé inteligence napříč odvětvími. A konečně, regulační inovace, jako jsou evropské sandboxy umělé inteligence a zjednodušené požadavky na dodržování předpisů, by mohly výrazně urychlit jejich přijetí.

Vhodné pro:

• Chytrá továrna s průmyslovou AI: Kromě robotiky chytrých senzorů do plně automatické továrny

Strategická doporučení: Důsledky pro osoby s rozhodovací pravomocí

Analýza vede k odlišným důsledkům pro různé skupiny zainteresovaných stran.

Pro tvůrce politik to vyžaduje urychlení rozvoje evropské infrastruktury umělé inteligence se značnými investicemi. Iniciativa EU s financováním ve výši jedné miliardy eur je začátkem, ale zdaleka zaostává za investicemi USA a Číny. Prioritami jsou vytvoření evropského ekosystému čipů umělé inteligence, podpora projektů s otevřeným zdrojovým kódem a harmonizace regulačních rámců. Udržování rovnováhy mezi podporou inovací a ochranou před zneužitím vyžaduje neustálou pozornost.

Pro vedoucí pracovníky v podnikání se doporučuje postupný přístup. Nejprve by měla být provedena inventarizace aplikací umělé inteligence, aby se identifikovalo, které úlohy zpracovávají citlivá data a jsou vhodné pro lokální migraci. Pilotní projekt s destilovaným modelem o 70 miliardách parametrů na konfiguraci s duální grafickou kartou RTX 3090 umožňuje shromáždit zkušenosti s řiditelným rizikem. Celkové náklady na vlastnictví (TCO) by měly být vypočítány v tříletém horizontu s ohledem na to, že on-premise řešení nabízejí významné cenové výhody při stabilním využití. Budování interních odborných znalostí v oblasti provozu umělé inteligence je nezbytné, protože závislost na externích poskytovatelích služeb představuje nové riziko.

Pro investory nabízí tento sektor atraktivní příležitosti s vyčíslitelnými riziky. Trhy s edge AI a fyzickou AI rostou dvouciferným ročním tempem a jsou poháněny strukturálními trendy. Investice do „krumpáčů a lopat“ revoluce AI – hardwaru, infrastruktury a nástrojů – slibují stabilnější výnosy než sázky na jednotlivé generace modelů. Diverzifikace napříč regiony a technologickými přístupy snižuje geopolitická rizika.

Vhodné pro:

• Fyzická umělá inteligence: Stroje se učí dotýkat světa a výroba čelí největší transformaci od parního stroje.

Historický zlom

Vývoj směrem k autonomní fyzické umělé inteligenci neznamená nic menšího než rekonfiguraci globální technologické architektury. Éra, v níž několik amerických společností kontrolovalo přístup k vysoce výkonné umělé inteligenci, se blíží ke konci. Nahrazuje ji pluralitní ekosystém, kde modely s otevřeným zdrojovým kódem, lokální infrastruktura a decentralizované zpracování nabízejí skutečnou možnost volby.

Pro německou a evropskou ekonomiku se otevírá historická příležitost. Kombinace přísných požadavků na ochranu dat, průmyslové expertízy a rostoucí technologické suverenity vytváří konkurenční výhody, které dříve neutralizovala závislost na cloudu. Společnosti, které nyní investují do lokální infrastruktury umělé inteligence, se staví do pozice pro budoucnost, kde se datová suverenita a nákladová efektivita již vzájemně nevylučují.

Výzvy zůstávají značné. Spotřeba energie, nedostatek kvalifikovaných pracovníků, geopolitická rizika a regulační nejistoty vyžadují obezřetné řízení. Směr je však jasný: budoucnost umělé inteligence je decentralizovaná, lokálně řízená a stále více fyzicky zakotvená. Ti, kdo tento vývoj ignorují, riskují nejen technologické zaostávání, ale také strategickou závislost v době, v níž budou dominovat inteligentní stroje.

Klíčovou otázkou již není, zda k této změně dojde, ale jak rychle k ní dojde a kdo z ní bude mít nejlepší prospěch. Pro osoby s rozhodovací pravomocí v podnikání i politice je čas čekání u konce. Okno pro strategickou akci je nyní otevřeno.

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

☑️ 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