Souhrn
OpenAI označí rok 2026 za rok praktické adopce svých technologií umělé inteligence. Finanční ředitelka Sarah Friar v blogu zdůraznila nutnost uzavřít mezeru mezi současnými možnostmi AI a jejich každodenním využitím u lidí, firem i států. Společnost spojuje tento cíl s růstem výpočetní kapacity a příjmů, přičemž vidí největší příležitosti v oblastech zdraví, vědy a podnikání.
Klíčové body
- Výpočetní kapacita (compute) OpenAI vzrostla z 0,2 GW v roce 2023 na přibližně 1,9 GW v roce 2025.
- Roční míra příjmů (revenue run rate) se zvýšila z 2 miliard USD v roce 2023 na více než 20 miliard USD v minulém roce.
- Priorita spočívá v praktickém nasazení AI, kde lepší inteligence přímo zlepšuje výsledky v klíčových sektorech.
- Přímá závislost příjmů na dostupnosti výpočetní infrastruktury, jako jsou datacentra pohánějící modely typu ChatGPT.
- Víra, že dodatečná výpočetní kapacita by urychlila adopci a monetizaci u zákazníků.
Podrobnosti
Sarah Friar, finanční ředitelka OpenAI, v blogu popisuje strategii společnosti zaměřenou na monetizaci služeb jako ChatGPT, což je konverzační model umělé inteligence sloužící k generování textu, odpovídání na otázky, psaní kódu nebo analýze dat. Tento růst compute – měřený v gigawattech (GW) jako celková spotřeba energie datacenter – přímo koreluje s příjmy. V roce 2023 měla OpenAI kapacitu 0,2 GW, což postačovalo pro rané verze modelů GPT, ale v roce 2025 dosáhla 1,9 GW, což umožnilo škálování na masivní úrovni. Tento posun umožnil zvýšit roční míru příjmů z 2 miliard na přes 20 miliard USD, což Friar označuje za bezprecedentní růst ve škále startupu.
OpenAI nyní čelí výzvám spojeným s obrovskými investicemi do datacenter a zajištění energie, což přitahuje kritiku z řad regulátorů i veřejnosti kvůli ekologickým dopadům. Friar argumentuje, že více compute by v minulosti urychlilo adopci, protože modely AI potřebují obrovské množství GPU pro trénink a inference – například generování odpovědí v reálném čase. V praxi to znamená, že firmy jako OpenAI spolupracují s dodavateli čipů (jako Nvidia) a energetickými giganty pro stavbu hyperscale datacenter. Pro uživatele to představuje potenciál rychlejšího nasazení AI v enterprise prostředí, kde ChatGPT Enterprise slouží k automatizaci úkolů, analýze dat nebo tvorbě obsahu. V zdraví by AI mohla urychlit diagnostiku z obrazů (jako MRI), ve vědě simulace molekul pro vývoj léků a v podnikání optimalizaci dodacích řetězců. Nicméně, kriticky lze poznamenat, že takový růst compute zvyšuje rizika energetické závislosti a nákladů, které mohou způsobit, že přístup k pokročilým modelům zůstane omezen na velké korporace.
Proč je to důležité
Tato strategie signalizuje posun OpenAI od čistého výzkumu k komerčnímu nasazení, což ovlivní celý ekosystém AI. V kontextu konkurence s Google (Gemini), Anthropic (Claude) nebo Meta (Llama) může urychlená adopce v enterprise posílit tržní pozici OpenAI a přilákat další investice. Pro průmysl to znamená integraci AI do kritických procesů, ale zároveň tlak na regulace ohledně spotřeby energie – datacentra AI již spotřebovávají ekvivalent energie malých zemí. Uživatelé podniků získají nástroje pro vyšší produktivitu, zatímco spotřebitelé mohou očekávat levnější přístup k pokročilým funkcím ChatGPT. Dlouhodobě to podtrhuje závislost AI na hardwaru, kde nedostatek čipů nebo energie by mohl způsobit stagnaci.
Zdroj: 📰 CNBC