SpaceX a 40 mld. $ na čipy, Tencent Hy4 a banky blokující AI agenty

Nejzajímavější číslo dne nepatří žádnému modelu, ale bankéřům: Goldman Sachs a Apollo se podle Bloombergu snaží rozprodat investorům kusy zhruba 40miliardového financování AI čipů pro SpaceX. Čtyřicet miliard dolarů na hardware pro firmu, kterou si většina lidí spojuje s raketami. Já v tom vidím jasný signál, že infrastruktura pro AI se přesouvá z rozpočtů technologických firem do světa strukturovaného financování. Čipy se tu chovají jako letadla nebo energetické bloky: pořídí se na dluh, rozdělí se do balíčků a prodají se těm, kdo chtějí stabilní výnos. Otázka, kterou si nikdo nahlas neklade, zní, co se stane s hodnotou takového kolaterálu, až se za dva roky objeví nová generace čipů.

Apropos infrastruktura: zatímco Západ řeší, kdo zaplatí čipy, Tencent ukázal, co se dá s výpočetním výkonem dělat. Jeho nový model Hunyuan Hy4 nabízí pokročilé vizuální porozumění a poprvé také umí ovládat počítač. Společnost ho řadí mezi přední open-source modely světa. Stojí za zmínku, že schopnost ovládat počítač už není exkluzivní doménou několika amerických laboratoří. Zda je Hy4 skutečně na špičce, nebo jen blízko ní, zatím nevím, na to bych si počkal na nezávislé testy. Pro vývojáře je ale důležitější něco jiného: další open-source model, který umí vidět obrazovku a klikat, snižuje cenu stavby agentů a zvyšuje tlak na uzavřené nabídky.

Agenti ostatně přicházejí i do firemní reality. Adobe zpřístupnil svého CX Enterprise Coworkera, agentního asistenta pro řízení zákaznické zkušenosti, přímo v ChatGPT a Claude. Považuji to za zajímavější tah, než se může zdát. Adobe nestaví vlastní uzavřenou zahradu, kam by zákazníky lákal, ale přijde tam, kde už jejich pracovníci tráví čas. Distribuce se tak odehrává uvnitř cizích AI platforem a ty se pomalu mění v jakési operační systémy pro firemní software. Kdo v tomto uspořádání drží vztah se zákazníkem, to je podle mě otevřená otázka.

Pod těmito byznysovými příběhy se přitom táhne méně viditelné téma důvěry. Nový audit zkoumá, jak spolehlivé je používání jazykových modelů jako soudců klinických textů, a upozorňuje, že dosavadní důkazy jsou většinou omezené. Já to považuji za znepokojivé: model hodnotící výstup jiného modelu v medicíně je přesně ten typ zkratky, která je lákavě levná a snadno se škáluje. Souvisí s tím i výzkum, který vkládá „myšlenky“ přímo do modelů, aby zjistil, zda umějí zpozorovat vlastní vnitřní stavy. Introspekce AI je zatím spíš zajímavá otázka než praktický nástroj, ale pokud bychom někdy chtěli věřit tomu, co nám model říká o vlastním uvažování, musíme nejdřív vědět, kde ta schopnost končí.

Na závěr mi z dnešního dne zůstává napětí mezi dvěma rychlostmi. Peníze, čipy a agenti se pohybují závratně, ověřování spolehlivosti za nimi pokulhává. Kdo z toho vyjde jako první: ten, kdo postaví nejvíc, nebo ten, komu budou lidé skutečně věřit?