To není dobré přirovnání, AI (LLM) má spoustu užitečného (a už dnes úspěšného) využití.
Spíš bych to přirovnal ke "Cloudu". Obrovský hype, nejasný termín (spusta lidí v tom má guláš i dnes, a i na odborném fóru jako je zde), ale každý to musel mít.
Dnes si ze slova Cloud nikdo na zadek nesedne, ale jak SaaS tak PaaS normálně fungují a vydělávají.
"vykrik do tmy" je to jedine v pripade, ze ste nikdy nepouzili lokalnu LLM.
keby sa hned teraz zastavilo financovanie velkych LLM a vsetky spolocnosti, co to robia by skrachovali, tak to co vzniklo je rozhodne prinos, ktory prezije.
takze veta "AI sa neda dostat do plusu" je z podstaty veci nezmysel. Diskusia sa da viest akurat tak o tom, ci velke cloudove modely typu GPT-5 v datacentrach maju buducnost.
Dělají to proto, že mají hodně peněz a pro jejich management je větší strašák, že se toho nezúčastní a ono z toho nakonec něco bude, než to, že proinvestují velké peníze a ono z toho nic nebude. Abych parafrázoval jedno pořekadlo: "Za investování do AI ještě nikoho nevyhodili". Když z toho nic nebude, tak management investorům řekne: "Sorry jako, ale investovali všichni". Kdyby si v tom ale třeba Google nechal ujet vlak a ono z toho něco bylo, pro management byl to byl mnohem větší problém. A touhle logikou se v tom pálí astronomické sumy peněz.
Velká sedmička za poslední dva roky proinvestovala v AI 560 miliard a utržila 35. To je obrovský nepoměr i na novou technologii. To ekonomické rácio tam fakt moc není.
Já jsem vlastně rád, že existuje tolik lidí z IT oboru, kteří tyto moderní nástroje kvůli své slepé víry odmítají. Co se týče trhu práce, je velmi snadné je porazit :)
Nevím, jestli reagujete na mě, v tomhle je threading na Rootu naprd, ale já je rozhodně neodmítám. Denně používám to nejlepší, co je k dispozici: Claude Code, Cursor, Gemini, Perplexity... Rozhodně jsou to v mnoha ohledech užitečné nástroje, ale vzhledem k tomu, že je celkem intenzivně používám, znám i jejich limity. A hlavně mám povědomí o jejich ekonomické stránce. Nástroje, které používám, v součtu stojí do 100 dolarů (platí zaměstnavatel), ale aby byly ekonomicky udržitelné a ziskové, musely by stát 1000 dolarů měsíčně a to by byla úplně jiná diskuse o přínosu vs nákladech. A tahle realita nás dřív nebo později dožene, protože ani ty velké firmy nebudou peníze pálit donekonečna.
IMO to pro velké hráče dopadne dobře. (Ztrátovým) provozem modelů získávají další trénovací data, což ti malí nemají, nůžky se dál budou rozevírat. Určitě intenzivně makají na softwarovém snížení náročnosti provozu modelů a vedle toho hledají cesty efektivnějšího HW, navrženého přímo pro AI. A budoucnost AI vidím (pro lidi až nebezpečně) dobře.
Proč se pořád tak řeší trénovací data získaná provozem modelů? Vždyť za prvé z těch konverzací je zajímavá jen polovina obsahu, resp. ještě méně (většinou jsou odpovědi delší než dotazy), a i ta půlka je ovlivněná současnými modely – protože další otázky v konverzaci plynou z toho, co model odpověděl.
Za druhé toho obsahu získaného tímhle způsobem musí být velmi málo v porovnání s tím, co bylo vyprodukováno dříve a na čem se modely učí.
Dovedu si představit, že zaznamenané konverzace mohou sloužit k drobnému vylepšení, spíš co do UX – způsobu, jak uživatelé interagují s AI, než co do obsahu. Ale nemyslím si, že by to byla rozhodující výhoda.
Problém velkých modelů je, že náročnost na jejich trénování roste spíš exponenciálně, zatímco optimalizace spíš lineárně. A vstupují do toho i další negativní trendy. Teď jsem četl, jak v Ohiu vzrostla cena elektřiny kvůli spotřebě AI výpočetních center během tří měsíců skoro na dvojnásobek. To zatěžuje s celou ekonomikou i ta samotná centra.
Jinak AI má samozřejmě dobrou budoucnost. Už dnes pro ni existuje řada využití, kde efektivitou i při plném promítnutí nákladů dává smysl. Jen si myslím, že dojde k tomu vystřízlivění z hypu "do několika let tu máme AGI", který táhne ty obrovské investice.
Ona je otázka, jestli LLM je vůbec reálná cesta k AGI, a pokud ano, tak IMHO to bude vyžadovat posun v dostupnosti energie klidně o řád, což nepůjde bez nějakého zásadního průlomu v energetice typu fúzní reaktor.
>Teď jsem četl, jak v Ohiu vzrostla cena elektřiny kvůli spotřebě AI výpočetních center během tří měsíců skoro na dvojnásobek.
Drsná je i spotřeba vody k chlazení. https://www.bloomberg.com/graphics/2025-ai-impacts-data-centers-water-data/
Nerozumím tomu, jak se voda _spotřebovává_. To chladí jako Temelín, že to odpařují ve věžích? Normální chlazení jsou přece trubky, které se naplní, a pak se to v tom honí pořád dokola.
Dále lze na xitteru najít informace jako 1, 2 o tom, že číslo sice vypadá v absolutní hodnotě velce, ale jedná se o 1% toho co spotřebovávají uměle zavlažované zemědělské projekty.
(možná je to v článku napsáno a nevidím ho celý kvůli nějakému paywallu)
Evidentně ano, spousta se odpařuje do vzduchu https://dgtlinfra.com/data-center-water-usage/
Důležité jsou taky zdroje vody, pokud se ty datacentra chladí z rezervoárů pitné vody (předpokládám že v tom systému nechtějí nečistoty), může jít o diametrálně odlišný zdroj než budou brát farmy. Třeba jeden z příkladů tady je datacentrum vedle řeky, které bere vodu z města místo z řeky.
Tak to nevím, jak si ty náklady Anthropic počítá, ale četl jsem, že u těchto předplatných za 100 dolarů tam aktivní uživatelé v pohodě protočí tokeny za 800-1200 dolarů a Anthropic to musí těžce dotovat.
Že jsou náklady na trénování utopené, je pěkné, ale investoři je pořád budou chtít zpět. OpenAI a Anthropic už mají naakumulované ztráty v řádu desítek miliard dolarů. Pokrývají to buď vydáváním dluhopisů nebo přímými investicemi, ale pokud chtějí zůstat v byznysu, tak tohle budou muset investorům jednou vrátit zpět.
Slepě odmítat je to samé jako slepě věřit v AI. Nedávno jsem viděl zajímavé video, kde tvrdili, že pokud člověk neřeší malé problémy rutinně, tak nedokáže řešit ty velké. Ukazovali to na dnešním řízením a jak lidé ztratili s asistenty řízení schopnosti, které dříve dělali automaticky bez rozmyslu a nyní se musí na celé řízení mnohem více soustředit pokud asistenti nejsou. Takže možná že je dokážete porazit v práci s lopatou, ale oni vás porazí, pokud už vám lopata nestačí. Je třeba si také uvědomit, že přesně takový lidé co slepě používají AI budou první, kteří nebudou v budoucnu potřeba.
To ano, ale tady v tom jedou i ty velké firmy a pálí na tom obrovské peníze. Nicméně až se ten trh bude čistit, tak to bude první kosit ty firmy, které nemají žádný jiný zdroj příjmů a jako úplně první ty, které nemají vlastní model, ale jejich byznys model je dělat nadstavbu nad modely jiných, protože ti budou pod obrovským tlakem, jak se jim budou zvyšovat náklady za používání AI služeb, které se samy budou potřebovat přiblížit zisku. Takový Cursor je moc fajn produkt, ale byznysově velký špatný. Obrovské problémy mají už nyní. Další na řadě budou firmy, které mají vlastní konkurenceschopné modely, ale nemají žádné další zdroje příjmů: OpenAI a Anthropic. Jen Google, Meta a Microsoft si můžou do toho dovolit sypat peníze další roky a čekat, jestli se to ekonomicky zlomí nebo ne.