Kdo to dělá: firmy, modely, peníze

Kdo dnes určuje směr AI

Když se řekne umělá inteligence, mnoho lidí si nejspíš vybaví konkrétního chatbota v prohlížeči. Současná AI je však mnohem širší svět. Patří do něj výzkumné laboratoře, které vyvíjejí nejvýkonnější modely, cloudové firmy budující obří datová centra, výrobci specializovaných čipů, investoři, státy, univerzity, open-source komunita i stále silnější konkurence z Číny.

Směr vývoje AI proto neurčuje jedna firma ani jeden produkt. Vzniká ze soutěže, spolupráce i napětí mezi mnoha hráči: těmi, kdo modely vymýšlejí, kdo je dokážou provozovat, kdo je financují, kdo je regulují a kdo je zpřístupňují ostatním.

Špička trhu je zatím převážně americká. Tempo vývoje dnes udávají především OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta a xAI. Tyto firmy ovlivňují nejen technické možnosti modelů, ale také ceny, očekávání investorů a představu veřejnosti o tom, co by moderní AI měla umět. Jejich systémy píšou texty, programují, analyzují dokumenty, vytvářejí obrázky, pracují s hlasem i videem a postupně se mění v nástroje, které dokážou samy používat další software.

Vedle nich rychle sílí čínské firmy, zejména DeepSeek, Alibaba Qwen, Baidu, ByteDance, Tencent, Moonshot AI a Zhipu AI. Ty ukazují, že vývoj AI už není jen americkým příběhem: stále víc se stává globálním závodem o nejlepší modely, nejlevnější provoz a nejrychlejší nasazení do praxe.

Z evropské strany se v tomto závodě nejvýrazněji prosazuje francouzský Mistral AI, který od roku 2023 staví otevřené modely a působí jako jediná evropská laboratoř srovnatelná s americkou špičkou. Vedle něj sílí i státem podporované iniciativy, například konsorcium OpenEuroLLM pracující na otevřeném jazykovém modelu pro všechny jazyky EU včetně češtiny. Evropa přesto zatím za USA i Čínou zaostává v investicích, výpočetních kapacitách i tempu, jakým nové modely přicházejí na trh.

Důležité je také rozlišovat, jak jsou modely lidem zpřístupněné. Některé modely jsou uzavřené. To znamená, že je můžeme používat v aplikaci, v prohlížeči nebo přes rozhraní pro jiné programy, ale samotný model zůstává na serverech firmy. Nevidíme do jeho vnitřního nastavení, neznáme přesně texty a data, na kterých byl trénován, a nemůžeme si ho sami stáhnout a spustit. Takto fungují například GPT, Claude, Gemini nebo Grok.

Jiná situace je u modelů s otevřenými vahami. „Váhy" — v 1. kapitole jsme jim říkali parametry, jde o totéž — si lze zjednodušeně představit jako obrovskou síť čísel, v nichž je uložené to, co se model během tréninku naučil. Když jsou tyto váhy zveřejněné, mohou si je lidé nebo firmy stáhnout a model provozovat na vlastním počítači nebo serveru — pokud na to mají dostatečně výkonnou techniku. Do této skupiny patří například některé modely z řad Llama, DeepSeek, Qwen nebo Mistral.

Ani tady však „otevřený" automaticky neznamená plně open source. Někdy jsou veřejně dostupné jen samotné váhy modelu, ale už ne trénovací data, přesný postup tréninku nebo licence dovolující libovolné použití. Model tedy může být částečně otevřený, ale ne úplně svobodný v tom smyslu, v jakém se obvykle mluví o open-source softwaru.

Celý obor tak stojí na napětí mezi dvěma přístupy. Uzavřené modely bývají na špičce výkonu, lépe se komerčně kontrolují a firmy je mohou rychleji bezpečnostně upravovat. Otevřené modely dávají větší svobodu vývojářům, univerzitám, firmám i státům, ale zároveň se po zveřejnění hůře regulují. Jakmile jsou jednou váhy venku, nikdo je nemůže jednoduše „vypnout".

OpenAI: od neziskové mise k éře ChatGPT

OpenAI vznikla v prosinci 2015 v San Franciscu. Založili ji Sam Altman, Elon Musk, Ilya Sutskever, Greg Brockman a další lidé z technologického prostředí. Původně šlo o neziskovou organizaci s misí „vyvíjet AGI, která bude bezpečná a přinese prospěch lidstvu" a s přislíbenou podporou ve výši 1 mld. USD. Tento ideální začátek se brzy střetl s realitou: vývoj velkých modelů začal být mimořádně drahý — vyžadoval špičkové výzkumníky, obrovské množství dat a stále větší výpočetní výkon. Elon Musk z OpenAI odešel v roce 2018; jako důvod se uváděl střet zájmů s Teslou i napětí se Samem Altmanem. V roce 2019 proto OpenAI vytvořila „capped-profit" entitu — komerční dceřinou společnost s omezeným ziskem pro investory. Do ní Microsoft nejprve investoval 1 mld. USD a později svoji podporu navýšil na více než 13 mld. USD (leden 2023). ^[3]

Zlom přišel v listopadu 2022, kdy OpenAI vypustila ChatGPT — webové rozhraní nad modelem GPT-3.5. Během dvou měsíců získal 100 milionů uživatelů a stal se jednou z nejrychleji rostoucích spotřebitelských aplikací v historii (překonal TikTok i Instagram). ^[4] Právě tento okamžik se obvykle bere jako začátek „veřejné AI éry": miliony lidí si poprvé vyzkoušely, že model dokáže odpovídat v běžném jazyce, vysvětlovat pojmy, psát e-maily, shrnovat texty i programovat.

V březnu 2023 následoval GPT-4, výrazně schopnější a multimodální model. V květnu 2024 přišel GPT-4o, označovaný jako „omni", protože pracoval s textem, obrazem a zvukem v jednom modelu. V srpnu 2025 OpenAI uvedla GPT-5 — flagship s pokročilým reasoningem (postupné myšlení před odpovědí, vyvinuto z předchozího o1 / o3 modelu) ^[14]. 23. dubna 2026 přišel GPT-5.5 a 5. května 2026 jeho varianta GPT-5.5 Instant, která se stala defaultním modelem v ChatGPT. Podle OpenAI měla na vysokorizikových promptech z práva, medicíny a financí o 52,5 % nižší míru halucinovaných tvrzení než GPT-5.3 Instant. ^[13]

OpenAI ale není jen příběhem technologického úspěchu. V listopadu 2023 proběhl dramatický „OpenAI Board Coup" — představenstvo neziskové matky odvolalo Sama Altmana z funkce generálního ředitele. Za 5 dní byl Altman vrácen, většina představenstva odešla a na veřejnost se dostal zásadní spor uvnitř firmy: jak rychle posouvat vývoj a jak velkou váhu dávat bezpečnostním opatřením.

Napětí pokračovalo i v roce 2024. OpenAI opustili klíčoví bezpečnostní výzkumníci včetně Ilyi Sutskevera (zakládajícího člena, který sehrál v puči proti Altmanovi významnou roli) a Jana Leikeho (vedoucího týmu Superalignment). Sutskever v červnu 2024 spoluzaložil Safe Superintelligence Inc. s Danielem Grossem a Danielem Levym. V září 2024 firma získala 1 mld. USD při valuaci 5 mld., v dubnu 2025 navýšila o další 2 mld. USD při valuaci 32 mld. USD — a to bez jakéhokoli veřejně dostupného produktu (symptomatický příklad horké AI bubliny). Leike přešel do Anthropicu. ^[5]

OpenAI je tak symbolem celé AI éry: začala s neziskovou misí, stala se globálním technologickým lídrem, přitáhla obrovský kapitál a zároveň zůstává příkladem toho, jak těžké je sladit rychlý vývoj, komerční tlak a bezpečnost.

Anthropic: bezpečnější alternativa k OpenAI

Anthropic vznikl v lednu 2021 jako přímý důsledek napětí uvnitř OpenAI. Založili ho sourozenci Dario a Daniela Amodei spolu s dalšími sedmi bývalými zaměstnanci OpenAI. Firma se od začátku profiluje jako „AI safety company" — společnost, která chce vyvíjet silné modely, ale s větším důrazem na bezpečnost, interpretovatelnost a řízení rizik.

Hlavním produktem Anthropicu je Claude, dostupný jako chatbot i přes API. První Claude se objevil v roce 2023, následoval Claude 2 v červenci 2023 a Claude 3 v březnu 2024. Řada Claude 3 byla rozdělena do tří velikostí: Haiku, Sonnet a Opus. Později přišly verze Claude 3.5 (jaro 2024), Claude 4 (květen 2025) a celá řada Claude 4.x: Haiku 4.5 (15. října 2025), Opus 4.5 (listopad 2025), Opus 4.6 a Sonnet 4.6 (5., resp. 17. února 2026; Sonnet 4.6 přinesl 1M token kontext v betě) a nakonec Opus 4.7 (16. dubna 2026, aktuální flagship). Claude má v komunitě uživatelů pověst modelu, který je mimořádně silný v psaní, v práci s delšími dokumenty a v opatrnějších odpovědích v bezpečnostně citlivých situacích ^[6]. Pro Anthropic je to důležité i strategicky: firma se snaží odlišit od OpenAI nejen výkonem, ale také obrazem zodpovědnější laboratoře.

Financování Anthropicu ukazuje, jak drahá se tato soutěž stala. Google do firmy v roce 2023 vložil přes 2 mld. USD. Amazon v roce 2024 navýšil svoji investici na 4 mld. USD a stal se primárním cloudovým partnerem — modely Anthropicu běží mimo jiné na AWS a čipech Trainium. V dubnu 2025 Anthropic uzavřel kolo vedené Lightspeedem za 2 mld. USD při valuaci 60 mld. USD. V únoru 2026 následovala Series G ve výši 30 mld. USD při post-money valuaci 380 mld. USD. Vedle samotného chatbota nabízí Anthropic také Claude Code — agentický programovací nástroj pro terminál a vývojová prostředí. Tím se posouvá od běžného chatování k nástrojům, které mohou přímo zasahovat do práce programátorů.

Google DeepMind: výzkumný obr s vlastní infrastrukturou

Google má ve vývoji umělé inteligence mimořádně silnou pozici. Dlouhodobě disponuje jedním z nejlepších výzkumných týmů na světě, vlastním cloudem, obrovským množstvím dat, vlastními čipy a produkty, které používají miliardy lidí. Jeho role v AI je proto zásadní, i když veřejnou vlnu kolem ChatGPT nejprve zachytil pomaleji než OpenAI.

V roce 2014 Google koupil za 400 mil. GBP londýnskou firmu DeepMind, kterou založili Demis Hassabis, Shane Legg a Mustafa Suleyman. DeepMind proslul systémem AlphaGo, který v roce 2016 porazil mistra světa ve hře go, později systémem AlphaStar pro StarCraft II a především AlphaFoldem, který významně posunul řešení skládání bílkovin. V roce 2024 se práce spojená s AlphaFoldem promítla i do Nobelovy ceny za chemii.

Ještě důležitější pro dnešní jazykové modely byl ale článek „Attention Is All You Need", který Google publikoval v roce 2017. Představil architekturu transformer, na níž stojí prakticky všechny moderní velké jazykové modely. Paradox dnešní AI éry spočívá v tom, že právě Googleovi výzkumníci položili základ technologii, díky níž OpenAI dokázala vytvořit ChatGPT. ^[7]

V roce 2023 Google sloučil americký tým Brain s DeepMindem do organizace Google DeepMind, kterou vede Demis Hassabis. V prosinci 2023 vyšel Gemini 1.0, v únoru 2024 Gemini 1.5 s rekordním 1M kontextem, v prosinci 2024 Gemini 2.0 (multimodální), v roce 2025 Gemini 2.5 Pro s pokročilým reasoningem. Gemini 3 Pro vyšel 18. listopadu 2025 spolu s reasoning variantou Gemini 3 Deep Think (placený Ultra tier — žádný model „Gemini 3 Ultra" neexistuje), na začátku 2026 následoval Gemini 3.1 Pro. Na Google I/O 19. května 2026 Google ohlásil Gemini 3.5 Flash (rychlejší než frontier modely, lepší v agentických benchmarcích než Gemini 3.1 Pro) a Gemini 3.5 Pro (release následující měsíc), plus osobního agenta Gemini Spark.

Google má navíc jednu výhodu, kterou menší laboratoře nemají: vlastní ekosystém. Vlastní YouTube, jeden z největších video archivů světa, ze kterého trénuje modely pro video (Veo 2 představen prosinec 2024). Má Android, Gmail, Dokumenty, Vyhledávání, Mapy, cloud i vlastní čipy TPU. Proto je Google v AI nejen laboratoří, ale i infrastrukturou, distribučním kanálem a datovým zdrojem zároveň.

Meta: otevřené váhy jako strategická zbraň

Meta (mateřská firma Facebooku, Instagramu a WhatsAppu) zvolila opačnou strategii než OpenAI nebo Anthropic: své modely vydává veřejně pod open-weight licencí (Llama Community License). První LLaMA byl únik v únoru 2023 (původně jen pro výzkumníky), Llama 2 v červenci 2023 oficiálně otevřený pro komerční použití, Llama 3 v dubnu 2024 a Llama 4 byla oznámena 5. dubna 2025. Veřejně dostupné byly varianty Scout a Maverick, zatímco Behemoth byl prezentován jako učitelský model / preview, nikoli jako běžně vydaný model.

Llama je dnes nejstahovanější open-weight model — přes Hugging Face miliardy stažení. Pro Metu nejde jen o gesto vůči komunitě. Mark Zuckerberg tím sleduje i jasný strategický zájem: nechce být závislý na jiné firmě tak, jako byl Facebook v minulosti závislý na mobilních platformách Applu a Googlu. Otevřené modely zároveň posilují celý ekosystém vývojářů, kteří pak mohou stavět aplikace kompatibilní s technologickým směrem Mety. V roce 2025 Meta podle odhadů utratila za AI přes 40 mld. USD. ^[8]

Open-weight strategie má ale i méně viditelnou stránku: jakmile jsou váhy modelu jednou venku, nikdo už je nemůže „vypnout". Nelze opravit závažné chyby, jednoduše omezit škodlivé použití ani všechny kopie modelu odvolat — část jich už běží na soukromých serverech a v lokálních instalacích. To komplikuje pozdější regulaci a otevírá dveře pro deepfaky, dezinformační kampaně a další zneužití (kap. {level:podrobne|8}).

Proto je dobré u každého „otevřeného" modelu rozlišovat tři pojmy. Plný open source znamená otevřené váhy, kód, trénovací data a permisivní licenci. Open-weight znamená hlavně zveřejněné váhy, často bez úplných dat a s komunitní nebo komerčně omezenou licencí. Výzkumně dostupné modely jsou určeny jen pro akademický nebo omezený výzkum. Llama patří mezi open-weight modely s komunitní licencí; DeepSeek R1 a Mistral Large 3 jsou pod permisivními licencemi (MIT, Apache 2.0); Mistral Medium 3.5 má modifikovanou MIT licenci omezující velké komerční uživatele.

xAI, Mistral a další západní hráči

xAI založil Elon Musk v červenci 2023 jako konkurenci OpenAI, ze které odešel. Hlavním produktem je Grok, chatbot integrovaný do sociální sítě X (bývalý Twitter). Známý je „rebellious" tón modelu a menší ochota odmítat kontroverzní dotazy než některé jiné modely. xAI zároveň ukazuje, jak rychle se AI přesouvá od softwaru k obří infrastruktuře: v říjnu 2024 firma postavila v Memphisu datacentrum Colossus se 100 000 NVIDIA H100 GPU za 90 dní (rekord). V březnu 2025 byl xAI při fúzi s X oceněn na cca 80 mld. USD. V únoru 2026 následovalo sloučení se SpaceX při kombinované valuaci 1,25 bilionu USD (xAI ~250 mld., SpaceX ~1 bil.) — největší fúze v historii, motivovaná mimo jiné plánem na orbitální datacentra a kapitálovou podporou náročného provozu Groku ^[12]. Grok 3 vyšel v únoru 2025, Grok 4.1 byl oznámen v listopadu 2025 (následovník Grok 4).

Evropskou protiváhou amerických firem je hlavně Mistral AI, francouzský startup založený v dubnu 2023 (Arthur Mensch, ex-DeepMind; Guillaume Lample a Timothée Lacroix, ex-Meta). Cílem je vybudovat evropskou alternativu k US oligopolu. Mistral vydal menší open-weight modely Mistral 7B a Mixtral 8×7B, později Mistral Large 3 (675 mld. parametrů / 41 mld. aktivních, MoE, Apache 2.0, vydán 2. prosince 2025) a Mistral Medium 3.5 (128 mld. parametrů, dense model, modifikovaná MIT licence, vydán 29. dubna 2026; v testu SWE-Bench Verified dosáhl 77,6 %).

Series C ze září 2025 (1,7 mld. EUR, post-money valuace ~11,7 mld. EUR) vedl nizozemský ASML s investicí 1,3 mld. EUR (cca 11% podíl) — strategický signál evropské polovodičové suverenity a největší akcionář Mistralu. Spolu s ASML se účastnili stávající investoři Andreessen Horowitz, Nvidia, DST Global, Bpifrance, General Catalyst, Index Ventures a Lightspeed. V Česku je Mistral často zmiňován jako symbol toho, že Evropa nemusí být jen zákazníkem amerických AI služeb.

Vedle těchto firem existuje širší okruh západních hráčů. Cohere z Kanady se zaměřuje hlavně na firemní B2B použití. AI21 Labs působí v Izraeli. Stability AI se proslavila modelem Stable Diffusion, ale v roce 2024 čelila finančním problémům. Inflection AI vytvořila chatbota Pi; v březnu 2024 Microsoft najal většinu jejího týmu včetně Mustafy Suleymana a licencoval technologii za přibližně 650 mil. USD. Formálně nešlo o akvizici, ale o tzv. „reverse acquihire" — oblíbený způsob, jak získat lidi a technologii bez klasického převzetí firmy a tím i bez plného antimonopolního dohledu. Hugging Face je klíčový open-source hub se sídlem v New Yorku a Paříži. Perplexity se zaměřuje na AI vyhledávání a v dubnu 2025 měla valuaci kolem 9 mld. USD.

Čínští hráči: DeepSeek, Qwen, Baidu a další

Čínský sektor generativní AI se od roku 2024 rychle snaží dohnat americkou špičku. Děje se to navzdory americkým exportním omezením na nejvýkonnější AI čipy (viz kap. {level:podrobne|3}). Čínské firmy proto hledají cesty, jak z menšího množství špičkového hardwaru dostat víc výkonu — optimalizací architektury, efektivnějším tréninkem a kombinací domácí infrastruktury s dostupnými čipy.

Největší pozornost získal DeepSeek, hangzhouský startup financovaný hedge fondem High-Flyer. V prosinci 2024 vydal DeepSeek V3 (671 mld. parametrů, architektura MoE, ~37 mld. aktivních parametrů), v lednu 2025 následoval DeepSeek R1 — reasoning model postavený nad V3 base a vydaný pod MIT licencí. R1 byl srovnáván s OpenAI o1 a stal se symbolem toho, že čínská laboratoř může konkurovat americkým špičkám i přes omezený přístup k nejlepším čipům.

Velký rozruch vyvolaly také uváděné náklady. Přímé trénovací náklady DeepSeek V3 byly v technické zprávě reportovány kolem 5,6 mil. USD. Toto číslo je kontroverzní, protože se týká jen samotného doběhu V3 a nezahrnuje předchozí výzkum, data ani neúspěšné pokusy. R1 podle DeepSeeku přidal přibližně 294 tis. USD na RL trénink. Přesto byl signál jasný: pokud lze výkonný model natrénovat řádově levněji, může to změnit ekonomiku celého oboru.

Při zveřejnění R1 dne 27. ledna 2025 ztratila NVIDIA za jediný den ~589 mld. USD tržní hodnoty — největší jednodenní propad tržní kapitalizace jediné firmy v historii USA — ze strachu, že AI nebude potřebovat tak drahý hardware v takovém rozsahu, jak se předpokládalo. V roce 2026 následoval DeepSeek V3.1 (vylepšení V3) a další iterace.

• Alibaba Qwen — řada open-weight modelů Qwen 2.5, Qwen 3.5 / Qwen 3.6 (2026, MoE, silné kódování a 128K kontext). Dominantní v Číně i v JV Asii. Multimodální varianty Qwen-VL.
• Baidu Ernie — Baidu je čínský Google. Ernie 4.0 přišel v roce 2023; Ernie 4.5 byl uveden v březnu 2025 jako multimodální model a později zveřejněn jako open-source / open-weight rodina pod Apache 2.0. Dostupný jak přes Baidu cloud, tak ke stažení.
• ByteDance Doubao — TikTokova mateřská firma. Doubao (Beanbao) je čínský konzumní chatbot. V USA TikTok pod tlakem na zákaz, ByteDance globální AI strategie zatím nejasná.
• Tencent Hunyuan — pro WeChat a hry. Spíše B2B.
• 01.AI (Yi modely) — startup Kai-Fu Leeho. Otevřené i zavřené modely.
• Moonshot AI (Kimi) — populární čínský chatbot s dlouhým kontextem.
• Zhipu AI (GLM) — spinout z Tsinghua University, ChatGLM modely.

Hardware: proč je NVIDIA tak důležitá

Hardwarová vrstva AI patří k nejziskovějším oblastem současné ekonomiky. Moderní modely se netrénují na běžných počítačích, ale na obrovských clusterech specializovaných akcelerátorů. Právě tady má klíčovou roli NVIDIA, která ovládá přibližně 80–90 % trhu s GPU pro AI training. Její čipy H100, H200 a B100 / Blackwell (2024) se staly základní infrastrukturou AI boomu. Jedna H100 stojí cca 30 000 USD a datacentrum s tisíci kusy znamená investici za stovky milionů dolarů. NVIDIA proto roste mimořádným tempem: tržby v Q4 fiskálního roku 2024 přesáhly 22 mld. USD/čtvrtletí (oproti 6 mld. v Q4 2022). Tržní hodnota firmy překročila 3 biliony USD a NVIDIA se stala jednou z nejcennějších firem světa. ^[9]

Výhoda NVIDIE není jen v samotných čipech, ale také v softwarovém ekosystému — platforma CUDA je pro vývojáře, výzkumníky i firmy dlouhodobě standardem. AMD se snaží konkurovat s GPU MI300X a MI350, ale dohání nejen výkon, nýbrž i celý ekosystém knihoven, nástrojů a optimalizací. Intel v AI zaostává. Velcí cloudoví hráči se proto snaží o vlastní čipy: Google používá TPU (Tensor Processing Unit) — interně i k pronájmu v cloudu, v roce 2025 už sedmá generace. Amazon má Trainium (pro Anthropic) a Inferentia. Microsoft představil Maia 100 (2024). Apple má v M-čipech a iPhonech Neural Engine, zaměřený hlavně na efektivní běh menších modelů přímo na zařízení. Cílem všech těchto snah je jediné: snížit závislost na NVIDIA a zlevnit provoz AI.

Peníze: fundamentální změna, nebo bublina?

AI je dnes nejen technologický, ale i investiční fenomén. Globální soukromé investice do AI v roce 2025 dosáhly přibližně 345 mld. USD (Stanford AI Index 2026); generativní AI z toho tvořila téměř polovinu. Rizikový kapitál (VC) okolo 100 mld. USD představoval přes 30 % všech VC investic světa. Pro srovnání: v roce 2020 šlo asi o 30 mld. USD. Spor o to, zda jde o trvalý fundamentální posun nebo bublinu ve stylu dot-com éry, dělí investiční komunitu. ^[1][2]

• Argumenty pro trvalý růst: AI má reálné produktové dopady (programování, design, marketing, právní rešerše, zákaznická podpora), miliony platících uživatelů, viditelné zvýšení produktivity. Hyperscaleři ohlašují konkrétní výnosy z AI v cloudu. Tržby u dvojice lídrů rostou explozivně: Anthropic z přibližně 9 mld. USD run-rate koncem roku 2025 na ~30 mld. USD v dubnu 2026, OpenAI z ~13 mld. USD koncem 2025 na ~20 mld. USD na jaře 2026. AGI debata (kapitola {level:podrobne|13}) přitahuje obrovský kapitál v naději, že vítěz „bere vše". ^[15][16]
• Argumenty pro bublinu: OpenAI a Anthropic stále ztrátové — Anthropic v roce 2025 podle odhadů utratil kolem 10 mld. USD na inference a trénink proti ~5 mld. USD tržeb, podobný poměr platí u OpenAI. Ceny za API klesají rychleji než tržby rostou (DeepSeek R1 v lednu 2025 srazil ceny napříč trhem o 50–90 %). Velké podíly investic jdou do hardwaru (NVIDIA, datacentra), který ztrácí hodnotu rychleji než budovy. Investiční kola založená na očekávání „AGI do roku 2030" — pokud se tato očekávání nepotvrdí, bublina splaskne. ^[15]

Český a evropský rozměr

Pro českého čtenáře není tato kapitola jen přehledem světových firem. Otázka zní i takto: kdo bude určovat, jakou AI budeme používat v češtině, ve školách, ve firmách, ve veřejné správě a v demokratické debatě? Dnes jsme z velké části závislí na amerických službách. To samo o sobě není problém, pokud fungují dobře, jsou bezpečné a dostupné. Problém vzniká ve chvíli, kdy se klíčová infrastruktura přesune mimo evropskou kontrolu. Modely určují, jak se vyhledávají informace, jak se shrnují dokumenty, jak se automatizuje práce úředníků, jaké jazyky mají dobrou podporu a jaké hodnoty jsou zabudované v bezpečnostních pravidlech.

Čeština v nejlepších modelech funguje dobře, ale není samozřejmé, že tomu tak bude vždy a ve všech specializovaných oblastech. Pokud mají vznikat modely použitelné pro české právo, veřejnou správu, zdravotnictví, vzdělávání nebo vědeckou komunikaci, potřebují kvalitní česká data, testy, odborné týmy a infrastrukturu. Nestačí spoléhat na to, že globální modely „nějak" zvládnou i malý jazyk. Proto jsou důležité projekty jako OpenEuroLLM, snahy kolem evropských jazykových dat, národní infrastruktury i podpora otevřených modelů. Neznamená to, že Evropa musí nutně porazit OpenAI, Google nebo Anthropic ve všem — spíš to, že by neměla rezignovat na vlastní schopnost rozumět technologiím, provozovat je, kontrolovat je a přizpůsobovat je svým jazykům, institucím a právním pravidlům.

Shrnutí kapitoly

Současná AI není kouzlo ani izolovaný software. Je to průmyslový ekosystém tvořený modely, daty, čipy, datacentry, investory a politickými rozhodnutími. OpenAI spustila veřejnou AI éru ChatGPT. Anthropic se snaží být bezpečnější alternativou. Google DeepMind má výzkumnou hloubku a obrovskou infrastrukturu. Meta prosazuje open-weight strategii. xAI propojuje AI s Muskovým technologickým impériem. Mistral se snaží o evropskou alternativu. Čínské firmy, zejména DeepSeek a Qwen, ukazují, že americká dominance nemusí být trvalá.

Základní otázka pro občana proto nezní jen „který chatbot je nejlepší". Důležitější je ptát se: kdo model vlastní, kde běží, jak se financuje, kdo kontroluje jeho pravidla, jak dobře rozumí češtině a co se stane, když se z dnes levné služby stane drahá infrastruktura. AI bude v dalších letech stále víc připomínat elektřinu nebo cloud: nebude vidět, ale bude pod mnoha každodenními činnostmi. A právě proto záleží na tom, kdo ji dělá.