Tokenizace světa společností Nvidia: Jak Jensen Huang zdokonalil strategii olejových lamp 21. století

Miliardy za prázdné sliby? Nepříjemná pravda o továrně na tokeny od Nvidie

Generální ředitel společnosti Nvidia Jensen Huang formuloval jednoduchou rovnici: kdo nekalkuluje, prohrává. Za třpytivou fasádou boomu umělé inteligence se však skrývá bezohledný obchodní model připomínající bezskrupulózní monopolní strategie 19. století. S bezprecedentním hardwarovým monopolem, uzavřeným ekosystémem softwaru CUDA a frontálními útoky, jako je nový čip RTX Spark, nutí technologický gigant globální ekonomiku k nebezpečné závislosti. Místo měřitelné produktivity dnes firmy kupují především jednu věc: pouhou spotřebu „tokenů“. Toto je hloubková analýza toho, jak Nvidia obrací pravidla tvorby hodnoty naruby, proč musí hyperscaleři investovat stovky miliard – a proč by nás tato spirála zisku a plýtvání energií mohla všechny draho stát.

NVIDIA a tokenizace světa: Jak Jensen Huang diktuje (a profituje z) nového ekonomického řádu

Okamžik, kdy se teleshopping stal firemní strategií

V březnu 2026 vystoupil Jensen Huang na pódiu na konferenci Morgan Stanley Technology, Media & Telecom v San Franciscu a pronesl větu, která je svou stručností a odvahou bezkonkurenční: „Výpočetní síla se rovná tokenům, tokeny se rovná inteligenci a inteligence se rovná ekonomickému výkonu na všech úrovních, od společností až po země.“ To, co zní jako základní fyzikální rovnice, je ve skutečnosti jedním z nejambicióznějších marketingových konstruktů v ekonomické historii: reinterpretace datového centra jako tiskařského stroje, který produkuje zisk – primárně pro NVIDIA.

O několik týdnů dříve, na veletrhu Computex 2026 v Tchaj-peji, Huang tento obrázek doplnil RTX Sparkem, systémem na čipu založeným na ARM pro notebooky s Windows a kompaktní stolní počítače. Příběh byl již známý: ti, kdo nekupují, zaostávají. Samotná spotřeba je důkazem ekonomické aktivity. „Čím více kupujete, tím více vyděláváte“ – fráze, která ve své krásné jednoduchosti vystihuje celou logiku obchodního modelu založeného na strukturální závislosti zákazníků.

Abychom pochopili, proč je tato logika tak nebezpečná, stojí za to se podívat zpět do historie olejových lamp.

Princip olejové lampy: Jak darovat závislost

Ke konci 19. století rozšířila společnost Standard Oil Company Johna D. Rockefellera v amerických domácnostech jednoduchou, ale revoluční technologii: petrolejovou lampu. Samotná lampa byla levná, někdy dokonce zdarma. Olej, který lampa potřebovala k provozu, nebyl – a bez něj byla lampa bezcenná. Do roku 1879 společnost Standard Oil ovládala zhruba 90 procent rafinérské kapacity v USA, a tím diktovala cenu jediného paliva, které lampy udržovalo v chodu. Háček nebyl v samotné lampě. Háček spočíval ve výsledném systému: jakmile jste přešli na petrolej, nebylo cesty zpět. Kupovali jste si ho dál – až do konce svých dnů nebo dokud Nejvyšší soud nerozhodl.

Společnost NVIDIA přenesla tento princip do digitálního věku a staví na 17 letech trpělivé práce. Od roku 2007 společnost vyvíjí svou proprietární programovací platformu CUDA, která je nyní de facto operačním systémem globálního průmyslu umělé inteligence. S více než 5 miliony registrovaných vývojářů, přibližně 5 937 projekty na GitHubu souvisejícími pouze s CUDA (ve srovnání se 187 projekty u konkurenčního produktu AMD ROCm) a prakticky všemi relevantními knihovnami umělé inteligence – od cuDNN a TensorRT až po frameworky PyTorch a TensorFlow – vytvořila NVIDIA softwarovou propast, kterou nelze překlenout pouze kapitálem. Žárovka se jmenuje CUDA. Olej se jmenuje compute. A jakmile vstoupíte do ekosystému, není cesty ven.

To jasně dokazuje příběh open-source projektu ZLUDA, který umožnil spouštět kód CUDA beze změny na hardwaru AMD. Když se hrozba stala skutečnou, NVIDIA tiše a bez konzultace změnila podmínky služby pro platformu CUDA: překladové vrstvy byly zakázány prostřednictvím smlouvy EULA. Žádný soud, žádná spravedlivá soutěž – pouze smluvní klauzule, která v plenkách dusila skutečnou alternativu.

Token Factory: Nové paradigma tvorby hodnoty

Termín „AI Factory“ není metafora; je to prohlášení o poslání. Na konferenci GTC v březnu 2026 Jensen Huang výslovně definoval, co tím myslí: datová centra již nejsou pasivní infrastrukturní zařízení, ale aktivní výrobní závody, jejichž výstup – měřený v tokenech za sekundu – lze přímo převést do tržeb společnosti a hrubého domácího produktu. Token je novou jednotkou digitální komodity.

Co zpočátku zní jako věrohodná systematizace, při bližším zkoumání představuje zásadní posun v připisování hodnoty. Tradičně se ekonomická hodnota měří výsledkem: Byl problém vyřešen? Byl produkt vytvořen? Byly generovány příjmy? V Huangově rámci hodnota vzniká ze samotného výpočtu – bez ohledu na to, zda token přispívá k řešení skutečného problému, nebo se stává drahou nečinností. Tento výpočet platí pro NVIDIA a hyperscalery, protože profitují z každého vytvořeného tokenu. Pro koncového zákazníka je pravdou opak.

Agentní umělá inteligence, tedy systémy, které autonomně plánují, zkoumají a realizují úkoly, může podle Huanga spotřebovat milionkrát více tokenů než standardní výzva. Nejde o popis revoluce v efektivitě. Jde o popis exponenciálně rostoucích provozních nákladů. Ti, kdo ve velkém měřítku nasazují agenty umělé inteligence, si nekupují produktivitu – kupují si spotřebu tokenů, jejíž hodnota se dosud neprokázala v reálných ekonomických výsledcích.

Monopolní moc: Čísla, která umlčují

Pozice společnosti NVIDIA na trhu s hardwarem pro umělou inteligenci již nepředstavuje dominanci na trhu v tradičním slova smyslu. Je to strukturální fakt, který i zkušení pozorovatelé kapitálového trhu nacházejí důvod k opatrnosti. Ve čtvrtém čtvrtletí fiskálního roku 2026 (listopad 2025 až leden 2026) dosáhla společnost NVIDIA čtvrtletních tržeb ve výši 68,1 miliardy dolarů, což představuje meziroční růst o 73 procent. Datová centra se na celkových tržbách podílela 91,5 procenta a upravená provozní marže se vyšplhala na 67,7 procenta.

Pro srovnání: Softwarové společnosti, známé svými vysokými maržemi, zřídka dosahují hodnot nad 40 procenty. NVIDIA, dříve hardwarová společnost, generuje marže, které by byly výjimečné i pro platformové společnosti – což naznačuje, že její skutečná konkurenční výhoda spočívá v jejím softwarovém ekosystému, nikoli v křemíku. Podle analýzy Handelsblattu je CUDA skutečným operačním systémem pro odvětví umělé inteligence a největší konkurenční výhoda společnosti NVIDIA spočívá v jejím kódu, nikoli v jejím čipu.

Na trhu samostatných grafických karet bude mít NVIDIA ve čtvrtém čtvrtletí roku 2025 94% podíl, jak vyplývá z údajů společnosti Jon Peddie Research. AMD bude mít pět procent a Intel jedno procento. Podíl na trhu GPU specifických pro umělou inteligenci je srovnatelný. V sektoru výroby waferů používaných pro čipy umělé inteligence se podle analýzy společnosti Morgan Stanley očekává, že NVIDIA v roce 2025 dosáhne 77% podílu – ve srovnání s 51% v předchozím roce.

Tato koncentrace není přírodním zákonem, i když ji Huang rád tak popisuje. Je výsledkem dlouhodobé strategie založené na technologické převaze, cílené segmentaci trhu a budování ekosystému, v němž jsou náklady zákazníků na změnu dodavatele tak vysoké, že i masivní zvýšení cen je akceptováno bez stížností.

Tok kapitálu: Kdo platí účet?

Skutečný rozsah závislosti společnosti NVIDIA neodhalují samotná čísla, ale spíše kapitálové výdaje jejích nejdůležitějších zákazníků. Pět největších amerických hyperscalerů – Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta a Oracle – oznámilo kombinované kapitálové výdaje ve výši 660 až 690 miliard dolarů za rok 2026, což je téměř dvojnásobek oproti předchozímu roku. Z toho zhruba 55 až 60 procent putuje přímo či nepřímo společnosti NVIDIA.

Jen Amazon oznámil investice ve výši 200 miliard dolarů pro rok 2026 – částka přesahující roční hrubý domácí produkt Portugalska. Kapitálové výdaje společnosti Alphabet se mají zvýšit z 91 miliard dolarů na 180 miliard dolarů, což představuje nárůst o 98 procent. Společnost Microsoft meziročně zvyšuje rozpočet na svá datová centra o 59 procent. Tyto výdaje již nejsou financovány výhradně z volného cash flow. Očekává se, že volný cash flow společnosti Amazon se v roce 2026 stane záporným o 17 miliard dolarů na 28 miliard dolarů, volný cash flow společnosti Meta se má snížit o téměř 90 procent a společnost Oracle by měla do roku 2030 vykázat záporný volný cash flow.

Kdo nakonec platí? Hyperscalery přenášejí náklady prostřednictvím zvyšování cen. V lednu 2026 společnost AWS zvýšila ceny instancí GPU H200 o 15 procent – ​​což je obrat po dvou desetiletích klesajících cen cloudových služeb. Podnikoví zákazníci, kteří získávají služby umělé inteligence prostřednictvím cloudu, tak přímo platí cenu za monopol společnosti NVIDIA.

Společnost AllianceBernstein odhaduje, že NVIDIA si ponechává zhruba 30 procent celkových výdajů na datová centra s umělou inteligencí jako zisk. To znamená, že z každého eura, které evropská společnost utratí za cloudové služby umělé inteligence, plyne zhruba 30 centů americké společnosti – bez jakéhokoli požadavku na návratnost investice ve formě řešení problémů, inovací nebo společenského přínosu. Token je vyroben. To stačí.

Plýtvání jako klíčový ukazatel výkonnosti: Zvrácená logika produktivity

Jensen Huang na akcích prohlásil, že ho hluboce znepokojuje, pokud dobře placený softwarový vývojář nevzniknou náklady na tokeny ve výši alespoň čtvrt milionu amerických dolarů ročně. Toto prohlášení je v technologických médiích často citováno jako důkaz Huangovy vize, ale zřídka se zkoumá jeho ekonomická podstata.

Čtvrt milionu amerických dolarů v nákladech na tokeny není metrikou produktivity. Je to metrika spotřeby. Zásadní rozdíl: Produktivita měří výstup na vstup. Spotřeba měří pouze vstup. Tím, že Huang povýšil spotřebu tokenů na metriku managementu, se rozchází s jedním z nejstarších principů obchodní administrativy: Hodnotu nevytváří využívání zdrojů, ale výsledek.

Praxe svým způsobem dává Huangovi za pravdu – ale způsobem, který firmám škodí. Společnosti jako Zapier již systematicky sledují spotřebu tokenů svými zaměstnanci. Každý, kdo použije pětkrát více tokenů, než je průměr, je interně zkoumán kvůli svým vzorcům užívání. To, co začalo jako kontrola nákladů, hrozí, že se stane novou formou mánie měření výkonu, kdy se zaměstnanci naučí zasílat nesmyslné výzvy, aby se vyhnuli propadnutí v interním žebříčku. Spotřeba se stává demonstrací výkonu, plýtvání formou sebeobrany.

Nedávný průzkum společnosti Bitkom mezi 604 německými společnostmi odhalil, že třetina firem využívajících umělou inteligenci již byla překvapena souvisejícími náklady. Prezident společnosti Bitkom Ralf Wintergerst potvrdil, že mnoho společností uvádí, že agenti umělé inteligence vyžadují od tradičních zaměstnanců větší podporu, než se původně předpokládalo. Brian Jabarian z Chicagské univerzity to shrnuje: „Všichni si mysleli, že stačí nasadit tokeny umělé inteligence, vidět zvýšení produktivity a tím to končí. Realita je ale složitější.“

Lež o produktivitě a její metodologické slabiny

Hlavním argumentem společnosti NVIDIA pro ekonomickou životaschopnost její platformy je tvrzení, že umělá inteligence trojnásobně zvyšuje produktivitu. Toto číslo má metodologické omezení, které se ve veřejné debatě jen zřídka diskutuje: je založeno téměř výhradně na pozorováních v oblasti vývoje softwaru – tedy právě na té profesní skupině, která z nástrojů umělé inteligence nejvíce těží, disponuje technickými znalostmi pro optimální využití a již s digitálními nástroji hojně pracuje.

Institut pro výzkum zaměstnanosti (IAB) předpokládá, že celkový dopad umělé inteligence na německý trh práce je reálný, ale podstatně nerovnoměrněji rozložený, než naznačuje Huangova prezentace: V důsledku umělé inteligence by mohlo být ztraceno přibližně 800 000 pracovních míst, zatímco by zároveň vzniklo přibližně 800 000 nových – s celkovým nárůstem ekonomické produktivity až o 0,8 procentního bodu ročně. Toto číslo je ekonomicky významné, ale zdaleka se neztrojnásobuje.

„Evropská studie růstu 2026“ od strategické poradenské společnosti Simon-Kucher, založená na 1 236 rozhovorech s firmami ve 13 evropských zemích, dospěla k závěru, že 73 procent firem v současné době používá umělou inteligenci v méně než 30 procentech svých procesů – a očekávají znatelné účinky na produktivitu nebo zaměstnanost pouze při míře penetrace 30 až 50 procent. Analýza trhu práce provedená Nadací Bertelsmann, založená na přibližně 60 milionech pracovních nabídek, zjistila, že podíl pracovních míst souvisejících s umělou inteligencí stagnuje na již tak nízké úrovni od roku 2022 a v letech 2023 a 2024 dokonce mírně klesl.

To neznamená, že umělá inteligence nemá žádný ekonomický dopad. Znamená to, že dopad je selektivní a nerovnoměrně rozložený a projevuje se mnohem pomaleji, než jak jej šíří průmysl – zatímco náklady vznikají okamžitě.

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

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

Klíčové výhody na první pohled:

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

🔒 Maximální zabezpečení dat: Vaše citlivá data zůstanou 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. Postaráme se o kompletní technickou implementaci, provoz a údržbu vašeho řešení s umělou inteligencí.

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

Více informací zde:

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

Manévr RTX Spark: Zničte trh a prodejte řešení

Jedním z nejzajímavějších aspektů současné strategie společnosti NVIDIA je uvedení RTX Spark. Čip, oznámený 31. května 2026 na veletrhu Computex v Tchaj-peji, kombinuje 20jádrový procesor ARM založený na architektuře Grace s grafickým procesorem Blackwell s 6 144 jádry CUDA a až 128 GB sdílené paměti LPDDR5X. Může se pochlubit výpočetním výkonem umělé inteligence až jeden petaflop. Mezi první zařízení, která jej využívají, patří Microsoft Surface Laptop Ultra.

Na první pohled se zdá, že jde o reakci na čipy řady M od Applu, které v posledních letech dominovaly trhu s prémiovými notebooky s efektivními procesory ARM. Hlubší pohled však odhaluje něco jiného: masivní poptávka společnosti NVIDIA po grafických procesorech s umělou inteligencí v datových centrech významně přispěla k nedostatku a rostoucím nákladům na paměťové čipy, což vyvíjí obrovský tlak na tradiční trh s osobními počítači. Celý trh s grafickými procesory (včetně integrovaných grafických řešení) se v prvním čtvrtletí roku 2025 zmenšil o 12 procent na 68,8 milionu kusů. A nyní NVIDIA uvádí na trh prémiový počítač s procesory ARM, čímž v podstatě prohlašuje konvenční stolní počítače za zastaralé.

Vzorec je známý: zavedený trh je destabilizován vnějšími faktory. Pak se objeví dodavatel s řešením problému, který sám pomohl vytvořit – samozřejmě za prémiové ceny. RTX Spark je explicitně zaměřen na trh s high-endovými počítači. Přesné ceny nebyly oznámeny, ale pozorovatelé v oboru očekávají značné přirážky ve srovnání s podobnými zařízeními s procesory Intel nebo AMD. Ti, kteří vstoupí do tohoto nového ekosystému, opustí standard x86 a stanou se tak závislými na ARM, což je závislost dále posílena proprietárním ekosystémem CUDA. V budoucnu budou uživatelé moci generovat své vlastní tokeny – na Huangově hardwaru, s Huangovým softwarem, podle Huangových pravidel.

Stroje vyrábějící pro stroje: Kruhový argument ekonomiky

V nejradikálnější podobě své vize Huang popisuje svět, ve kterém agenti umělé inteligence poskytují služby jiným agentům umělé inteligence, kteří jsou zase závislí na infrastruktuře umělé inteligence, kterou monitorují další agenti. Ekonomická aktivita je soběstačná – k jejímu měření již nepotřebuje lidské konečné využití, pokud tokeny neustále proudí.

Toto kruhové uvažování má elegantní vnitřní logiku pro NVIDIA, ale znepokojivou pro zbytek ekonomiky. Pokud jsou tokeny považovány za zástupný ukazatel ekonomické aktivity, pak každý vytvořený token ospravedlňuje další investice do infrastruktury, která generuje další tokeny. Výsledkem je spirála, ve které jsou investice do výpočetní techniky legitimizovány produkcí tokenů, jejíž skutečný ekonomický přínos zůstává nejasný. Pro technologický sektor se jedná o setrvačník. Pro širší ekonomiku by se to mohlo ukázat jako nová verze efektu vytěsňování: kapitál proudící do tokenových tokenových tokenů není k dispozici pro produktivní investice do výroby, infrastruktury, vzdělávání nebo zdravotnictví.

Čísla hyperscalerů to jasně ukazují: očekává se, že volný peněžní tok Amazonu se v roce 2026 změní na záporný a tok Mety klesne téměř na nulu. Tento kapitálový závazek není známkou zdravého ekonomického úsudku – je výsledkem závodů ve zbrojení, v nichž se nikdo nemůže odhlásit, aniž by ztratil podíl na trhu. Ti, kteří nekupují, zaostávají. Ti, kteří nakupují, dotují marže NVIDIA.

Environmentální rozměr: Neviditelná třetí strana v rovnici

Ekonomická analýza tokenové ekonomiky, která ignoruje environmentální náklady, by byla neúplná. Globální spotřeba elektřiny v datových centrech s umělou inteligencí se zvýší z 50 miliard kilowatthodin v roce 2023 na přibližně 550 miliard kilowatthodin v roce 2030 – což je jedenáctinásobný nárůst. To bude doprovázeno nárůstem emisí skleníkových plynů z datových center z 212 na 355 milionů tun ekvivalentu CO₂, a to i přes paralelní rozšíření obnovitelných zdrojů energie.

Ve zprávě, kterou si nechala vypracovat organizace Greenpeace Německo, Öko-Institut (Institut pro aplikovanou ekologii) dochází k závěru, že datová centra budou v nadcházejících letech i nadále silně závislá na fosilních palivech, protože lokální energetické sítě dosahují svých kapacitních limitů. MMF kvantifikuje kombinovaný podíl datových center s umělou inteligencí a kryptoměn na globální spotřebě elektřiny na dvě procenta pro rok 2023 s předpokládaným nárůstem na 3,5 procenta do roku 2027. Dotaz ChatGPT spotřebuje třikrát až desetkrát více elektřiny než běžné vyhledávání na Googlu.

Tyto náklady se neobjevují v žádné rozvaze společnosti NVIDIA. Ani se neobjevují v ceně tokenu. Jsou to externalizované náklady – nesené spotřebiteli energie, klimatickými systémy a budoucími generacemi. Z ekonomického hlediska se jedná o významné negativní externality, které systematicky dotují obchodní model tokenové ekonomiky bez jakékoli transparentnosti.

CUDA jako standardní olej: Analogie a její limity

Historické srovnání mezi Rockefellerovou společností Standard Oil a platformou CUDA od NVIDIA má skutečný analytický základ, ale jde i za jeho rámec. Standard Oil kontrolovala ropovody a rafinerie – fyzickou infrastrukturu, kterou bylo v principu možné duplikovat, i když s obrovskými kapitálovými výdaji. Její rozdělení v roce 1911 bylo možné, protože zařízení již existovala a mohla být rozdělena mezi 34 nástupnických společností.

CUDA je obtížnější rozdělit. Není to trubka, kterou můžete jen tak rozříznout. Je to ekosystém milionů řádků kódu, knihoven, dokumentace, odborných znalostí vývojářů a síťových efektů, budovaný 17 let. Překladová vrstva CUDA, která umožňuje spuštění kódu na hardwaru AMD, je smluvně zakázána. Alternativy s otevřeným zdrojovým kódem, jako je ROCm nebo OpenCL, zaostávají, mají zlomek dosahu a tržní vyspělosti. Rozpočet na výzkum a vývoj ve výši 12,9 miliard dolarů, který NVIDIA vkládá zpět do svého vlastního ekosystému ve fiskálním roce 2025, vykoupí každou novou výkonnostní výhodu dříve, než ji konkurent dožene.

Zároveň je strategie společnosti NVIDIA s modely s otevřenou váhou obzvláště nenápadná: Společnost investuje 26 miliard dolarů během pěti let do vývoje otevřených modelů umělé inteligence – modelů, které může kdokoli používat zdarma. Modely Nemotron od společnosti NVIDIA jsou však trénovány v proprietárním 4bitovém formátu NVFP4 společnosti NVIDIA a svou plnou výkonnostní výhodu uvolňují pouze na hardwaru Blackwell. Je to jako rozdat olejovou lampu, ale dodávat olej pouze z jedné rafinerie.

Protisíly a strukturální limity dominance

Bylo by analyticky nečestné vykreslovat pozici NVIDIA jako neměnnou. Skutečné protisíly existují, i když jejich síla je často přeceňována. TPU od Googlu, Trainium od Amazonu, MTIA od Mety a Maia od Microsoftu jsou vážné interní alternativy, které snížily podíl NVIDIA na kapitálových výdajích hyperscalerů z přibližně 70 procent v roce 2023 na odhadovaných 55 až 60 procent v roce 2026. Řady MI300 a MI400 od AMD získávají podíl na trhu, zejména v určitých inferenčních úlohách.

K tomuto poklesu ze 70 na 55 procent však dochází uprostřed masivního celkového růstu trhu. V absolutních číslech tržby společnosti NVIDIA nadále rostou. Hyperscalery si vyrábějí vlastní čipy, protože si uvědomují a obávají se své závislosti na NVIDIA – ale trh mohou diverzifikovat pouze do té míry, do jaké jsou alternativy kompatibilní s CUDA dostatečně zralé, aby zvládly produkční zátěž. Do té doby je stále ještě daleko.

Čínská společnost DeepSeek začátkem roku 2025 prokázala, že dosažení srovnatelné kvality modelu s zlomkem výpočetního úsilí je možné dosáhnout významného zvýšení efektivity. Institut Hasso Plattnera uvádí, že DeepSeek dosahuje stejné přesnosti trénování se setinovou spotřebou energie oproti konvenčním metodám. Pokud by tato logika efektivity převládla, poptávka po objemu hrubých výpočetních dat by strukturálně poklesla, což by vyvinulo tlak na model objemu tokenů společnosti NVIDIA. Huang si tuto hrozbu uvědomil a jako nový parametr pro rozhodování na úrovni generálního ředitele umisťuje efektivitu – měřenou v tokenech na watt. Sdělení je opět jasné: Kupte více, ale kupte efektivnější stroje – od společnosti NVIDIA.

Regulace: Přichází antimonopolní zákon příliš pozdě?

Otázka, zda si tržní postavení společnosti NVIDIA zaslouží antimonopolní opatření, je v Bruselu a Washingtonu stále častěji diskutována. Srovnání se Standard Oil je víc než jen rétorika: Rockefeller tehdy ovládal americký ropný průmysl s 90% podílem na trhu, než soudní rozhodnutí v květnu 1911 vedlo k jeho rozdělení na 34 nástupnických společností. Orgány EU pro hospodářskou soutěž alespoň vytvořily regulační rámec prostřednictvím zákona o digitálních trzích a zákona o umělé inteligenci. Přímý zásah proti ekosystému CUDA společnosti NVIDIA však stále čeká na odpověď.

Koncepční problém je dobře známý: na rozdíl od fyzických sítí, jako jsou potrubí nebo železniční tratě, nelze softwarový ekosystém snadno otevřít regulačním zásahem. Požadavky na interoperabilitu, tj. povinnost poskytnout alternativám CUDA stejný hardwarový přístup, by teoreticky byly proveditelné – ale v praxi by byly nákladné a technicky složité. Navíc by jakékoli regulační opatření muselo být implementováno dostatečně rychle, aby změnilo strukturu trhu, která se denně upevňuje díky novým generacím modelů, novým hardwarovým architekturám a novým efektům závislosti na dodavateli.

Do té doby platí následující: Každý, kdo investuje do datových center, využívá cloudové služby umělé inteligence nebo školí své vývojáře v oblasti frameworků založených na CUDA, platí – přímo či nepřímo – monopolní zisky společnosti NVIDIA. Nejedná se o konspirační teorii. Toto je struktura trhu, na kterém jeden dodavatel ovládá 94 procent segmentu samostatných grafických karet, 77 procent výroby waferů čipů pro umělou inteligenci a prakticky všechny relevantní softwarové knihovny pro vývoj umělé inteligence.

Když se spotřeba stane cílem sama o sobě

Jensen Huangův vzorec – výpočet je příjem, tokeny jsou zisk – je jedním z nejupřímnějších firemních strategických prohlášení posledních let. Upřímné ne v tom smyslu, že je formulováno ve prospěch zákazníků, ale v tom smyslu, že říká to, o čem mnoho jiných mlčí: Obchodní model není založen na hodnotě generované na konci výpočetního procesu, ale na samotném procesu.

Toto je zásadní obrácení logiky tvorby hodnoty. Ve všech ostatních odvětvích je cena definována výsledkem: postavený most, vyvinutý lék, prodané auto. V tokenové ekonomice je cena definována vstupem: spotřebovanými výpočetními hodinami, protékající elektřinou, zpracovanými datovými pakety. NVIDIA vydělává peníze dříve, než kdokoli může posoudit, zda se investice vyplatí.

Tohle není přírodní zákon. Je to obchodní model. A jako každý obchodní model má svá omezení, slabiny a – s trochou trpělivosti – i alternativy. Otázkou je, zda firmy, regulátoři a veřejnost tyto alternativy rozpoznají a budou je propagovat dostatečně rychle, než se závislost zakoření tak hluboce, jako kdysi olejová lampa v amerických domácnostech. Trvalo až Rockefellerovu společnost Standard Oil, která fungovala v letech 1870 až 1911, než se rozbila. Tentokrát se setrvačník točí rychleji.

☑️ Naším obchodním jazykem je angličtina nebo němčina

☑️ NOVINKA: Korespondence ve vašem rodném jazyce!

 

Já a můj tým jsme rádi, že vám můžeme být k dispozici jako váš osobní poradce.

Můžete mě kontaktovat vyplněním kontaktního formuláře zde wolfenstein@xpert.digital:nebo mi jednoduše zavolat na číslo +49 7348 4088 965. Moje e-mailová adresa je

Těším se na náš společný projekt.

 

 

☑️ Podpora malých a středních podniků v oblasti strategie, poradenství, plánování a implementace

☑️ Vytvoření nebo restrukturalizace digitální strategie a digitalizace

☑️ Rozšíření a optimalizace mezinárodních prodejních procesů

☑️ Globální a digitální B2B obchodní platformy

☑️ Průkopnický rozvoj podnikání / Marketing / PR / Veletrhy

Xpert.Digital je datově orientované B2B centrum pro průmysl, které vede Konrad Wolfenstein . Společnost funguje jako externí, kvazi-interní řešení pro průmyslové partnery a odstraňuje provozní mezery v marketingu, obsahu a prodeji – aniž by vyžadovala další zdroje na straně klienta.

Více informací zde:

• Kvazi-interní řešení: Jak Xpert.Digital uzavírá provozní mezery v marketingu a prodeji B2B – Smart Content-Driven Business