Souhrn
Rok 2025 byl poznamenán průlomem čínského modelu DeepSeek, který překonal americké velké jazykové modely (LLM) navzdory omezenému přístupu k výkonným čipům Nvidia. Tento vývoj spustil debatu o efektivitě výpočetních zdrojů a odhalil nízkou návratnost investic do AI u firem. Současně se agentic AI stala největší módní vlnou, přestože mnoho projektů selhalo.
Klíčové body
- DeepSeek R1 překonal US LLM bez špičkových Nvidia čipů, což ukázalo, že obrovské investice do hardwaru nejsou nutné.
- Hyperscalers staví gigawattové datacentra, ale pro firemní IT jsou menší modely efektivnější.
- Agentic AI vyvolala mánii mezi dodavateli, vedoucí k nízkému ROI a selhání pilotních projektů.
- Firemní software se plní samostatnými AI funkcemi, což komplikuje standardizaci.
- Čína dokázala obejít americké exportní omezení na AI hardware.
Podrobnosti
Článek od Cliffa Sarana, šéfredaktora Computer Weekly, publikovaný 24. prosince 2025, shrnuje klíčové události v oblasti umělé inteligence. Rok začal průlomem z Číny: model DeepSeek, navržený společností DeepSeek AI (čínskou firmou zaměřenou na vývoj open-source LLM), výrazně oslabil ambice USA dominovat trh s velkými jazykovými modely. DeepSeek R1 dosáhl lepších výsledků než americké modely, které využívají nejvýkonnější akcelerátory Nvidia, přestože Čína čelila americkým sankcím omezujícím export špičkového hardware. Tento model slouží k generování textu, řešení složitých úloh a analýze dat, přičemž ho lze nasadit v aplikacích jako chatboti, automatizace kódu nebo personalizované doporučení.
Geopolitický dopad je zřejmý, ale větší význam má demonstrace efektivity: DeepSeek ukázal, že není třeba gigawattových datacenter a miliardových investic do GPU pro dosažení solidních výsledků. Hyperscalers jako Microsoft, Google nebo Amazon naopak masivně investují do infrastrukturních monster, která mají podporovat budoucí super-AI. Pro firemní IT je to přehnané – menší modely, které kombinují znalosti veřejných LLM s cíleným tréninkem na firemní data, často překonávají giganty v praktických scénářích, například v analýze zákaznických dat nebo optimalizaci procesů.
Další velkou tématikou byl hype okolo agentic AI, tedy systémů, které autonomně plánují a vykonávají úkoly (např. rezervace letů, generování reportů nebo řízení workflow). Dodavatelé podnikového softwaru – jako Salesforce, SAP nebo Oracle – zahltli trh AI-funkcemi, což vedlo k fragmentaci. Firmy plánovaly standardizaci na pár AI enginů (např. GPT nebo Claude), ale každý software nyní přichází s vlastními schopnostmi. Výsledkem jsou nízké ROI: většina projektů neprojde pilotní fází, přesto AI proniká do systémů. Například agentic AI může sloužit k automatizaci IT ticketů nebo prediktivní údržbě, ale bez integrace selhává.
Proč je to důležité
Tyto příběhy mění paradigmu AI vývoje: DeepSeek dokazuje, že efektivita převyšuje brute-force výpočty, což umožní širšímu spektru firem konkurovat gigantům bez obrovských rozpočtů. Nízký ROI z agentic AI nutí firmy přehodnotit strategie – místo slepého nasazování je třeba zaměřit se na specifické použití s měřitelnými výsledky. V širším kontextu to oslabuje americkou dominanci a urychluje globální soutěž, kde Čína nabízí levnější alternativy. Pro průmysl znamená méně závislosti na Nvidia a hyperscalerech, pro uživatele dostupnější AI nástroje. Celkově to signalizuje maturaci AI z hypu k praktičnosti, i když s rizikem přehřátého trhu.
Zdroj: 📰 ComputerWeekly.com
