Čipová válka: Apple, OpenAI i Groq sázejí na vlastní AI křemík

Křemík je najednou nejzajímavější story v celém AI byznysu, ne modely. Apple tento týden představil čipy M6 a M5 Ultra s výrazným skokem ve výkonu, ale mnohem víc mě zaujala zpráva, že OpenAI si interně vyvíjí vlastní inferenční čip s krycím názvem Jalapeño. Pokud se to potvrdí, jde o další firmu z první ligy, která se snaží vymanit z závislosti na NVIDIA – po Google s TPU a Amazonu s Trainiem se přidává i největší spotřebitel GPU výpočtu na světě. To není detail pro inženýry, to je posun v mocenské rovnováze celého odvětví.

Důvod je prostý: inference, tedy samotný provoz už natrénovaných modelů, se stává dražší položkou než trénink. OpenAI obsluhuje stovky milionů uživatelů denně a každý dolar ušetřený na inferenci se násobí astronomickým objemem dotazů. Vlastní čip dává smysl i strategicky – NVIDIA si diktuje marže a dodací lhůty, a nikdo soběstačný v této velikosti si nechce nechat diktovat tempo vlastního růstu. Apropos výkon při nasazení – podobný příběh vyprávějí i čipy od Groq, o kterých se teď mluví jako o faktoru, který může rozhodnout, jestli budou AI agenti v praxi použitelní, nebo jen demo v prezentaci. Rychlost odezvy totiž u agentů, kteří musí v reálném čase plánovat a volat nástroje, není kosmetická vlastnost – je to rozdíl mezi produktem a hračkou.

A o agentech se teď mluví hodně, i mimo hardware. Salesforce hlásí růst byznysu s AI agenty přes 200 procent, což zní impozantně, ale sám dodávám otazník – firma zatím jasně neukázala, jak se to promítne do skutečných objednávek a účetních výsledků. Historie velkých technologických slibů nás učí, že mezi „růst tržeb o stovky procent“ a „reálný dopad na cash flow“ může být propast. Ostatně Info-Tech Research Group přišla se střízlivým pozorováním, které stojí za zapamatování: agentní AI často neselhává kvůli technologii, ale kvůli tomu, že firmy investují do špatných projektů se špatně nastavenými prioritami. To je věta, kterou by si měl přečíst každý, kdo teď plánuje firemní AI strategii na rok 2027 – problém není v modelech, je v tom, co si od nich lidé slibují.

Trochu jiný, ale příbuzný neklid přináší koncept takzvaného instrumentálního nástupnictví – tichého, postupného předávání rozhodovací moci AI systémům, bez jediného dramatického momentu, který by si někdo všiml. Startup Alice mezitím získal 140 milionů dolarů na ochranu AI modelů před krádeží a zneužitím, což ukazuje, že investoři už bezpečnost nevnímají jako nákladovou položku, ale jako samostatnou kategorii byznysu. Otázka, kterou si kladu, zní: budujeme infrastrukturu na ochranu modelů rychleji, než stíháme přemýšlet o tom, komu vlastně tu moc postupně předáváme?