Souhrn
Anthropic, přední společnost v oblasti vývoje velkých jazykových modelů jako Claude, prosazuje strategii „více s méně“. Prezidentka Daniela Amodei v rozhovoru pro CNBC zdůrazňuje, že udržení pozice na hranici AI nezávisí jen na největších pre-training bězích, ale na maximální kapacitě za dolář investovaný do compute. Tento přístup staví firmu proti dominantnímu trendu v Silicon Valley, kde firmy jako OpenAI sázejí na masivní investice do infrastruktury.
Klíčové body
- Anthropic se soustředí na disciplinované výdaje, algoritmickou efektivitu a chytrější nasazení modelů.
- Rival OpenAI oznámil závazky v objemu přibližně 1,4 bilionu dolarů na compute a datová centra.
- Strategie „do more with less“ umožňuje Anthropic zůstat konkurenceschopným bez snahy překonat ostatní v absolutní velikosti infrastruktury.
- Směrem k roku 2026 obě firmy operují s předpokladem možného přechodu na burzu při současném získávání nového kapitálu.
- Amodeiovi pomohli formovat předchozí přístupy k AI scalingu, nyní ho zpochybňují.
Podrobnosti
Anthropic sídlí v San Franciscu a jeho prezidentka Daniela Amodei, sestra generálního ředitele Daria Amodeiho, opakovaně zdůrazňuje princip „do more with less“ jako jádro firemní strategie. Tento přístup přímo vyzývá k převažujícímu optimismu v Silicon Valley, kde největší laboratoře a investoři považují škálování za klíč k úspěchu. Firmy zvyšují kapitál na rekordní úrovni, rezervují čipy na roky dopředu a staví datová centra v americkém středozápadě s přesvědčením, že vítěz bude ten, kdo postaví největší továrnu na inteligenci.
OpenAI představuje nejjasnější příklad tohoto smýšlení: společnost, která vyvinula modely GPT, oznámila závazky kolem 1,4 bilionu dolarů na compute a infrastrukturu. Spolupracuje s partnery na obřích datových centrech a zajišťuje next-generation čipy v nebývalém tempu. Anthropic naopak argumentuje, že existuje jiná cesta: kombinace omezených výdajů, optimalizace algoritmů a efektivního nasazení modelů umožňuje zůstat na frontier bez nutnosti stavět větší než konkurence. „Vždy jsme se snažili být opatrní s našimi zdroji, přičemž působíme v prostředí plném compute,“ uvedla Amodei.
Tento kontrast nastupuje do roku 2026, kdy obě firmy – Anthropic i OpenAI – fungují jako připravené na IPO, ale stále získávají čerstvý kapitál. Otázka zní: brute-force scale versus efektivita. Amodeiovi předtím pomohli budovat scaling laws v OpenAI a DeepMind, nyní je přehodnocují. Anthropic tak demonstruje, že menší tým může konkurovat giganty díky lepšímu poměru výkonu k nákladům, což zahrnuje post-training optimalizace, které zvyšují schopnosti modelů bez dalšího hardware.
Proč je to důležité
Tento rozhovor odhaluje klíčovou dilematu v AI průmyslu: je scaling jediná cesta k pokroku, nebo lze frontier udržet efektivitou? Pro uživatele to znamená potenciálně levnější a přístupnější AI modely, protože Anthropicův Claude se nasazuje efektivněji než GPT varianty vyžadující obrovské clustery GPU. Pro průmysl to naznačuje rizika OpenAI přístupu – energetická náročnost a závislost na čipech od Nvidia mohou vést k bottleneckům. Pokud Anthropic uspěje, posílí trend k post-training technikám jako fine-tuning a distillation, což democratizuje AI vývoj. V širším kontextu to ovlivní investice: efektivita může přilákat kapitál k menším hráčům a zmírnit hype kolem nekonečného scalingu, který zatím nedosáhl AGI. Kriticky řečeno, zatímco OpenAI vede v hypeu, Anthropicův pragmatismus může ukázat reálnější cestu k udržitelnému pokroku.
Zdroj: 📰 CNBC
