Umelá inteligencia je príliš drahá. To je zlá správa pre veľké AI laboratóriá a možno aj pre celú svetovú ekonomiku. Na scéne sa však objavuje nová generácia startupov, ktoré firmám pomáhajú využívať túto technológiu inteligentnejšie a lacnejšie. Zároveň sa orientujú na otvorené čínske modely a súperia s miliardovými hráčmi, ako sú OpenAI a Anthropic.
Koncom roka 2024 Yu Liu, spoluzakladateľ spoločnosti Heidi, s prekvapením zistil, že za najnovšie modely od OpenAI, Anthropic a Googlu, ktoré poháňali jeho startup na zaznamenávanie poznámok pre lekárov, míňa až tri milióny dolárov mesačne. „Dosahovali sme dobré tržby, ale keď som od nich odpočítal účty za umelú inteligenciu, takmer nám nezostávala žiadna marža,“ hovorí Liu.
Liu spočiatku tieto absurdne vysoké náklady ignoroval. Očakával, že laboratóriá vyvíjajúce umelú inteligenciu znížia ceny, keď bude poskytovanie inteligentných služieb lacnejšie a dostupnejšie. Nestalo sa tak. Naopak, účty sa naďalej kopili. V polovici roka 2025 mu už došla trpezlivosť.
Obrátil sa na ďalší startup, kalifornskú spoločnosť Fireworks so sídlom v San Mateu, ktorá spoločnosti Heidi pomohla vytvoriť vlastnú, lacnejšiu umelú inteligenciu s využitím 280 otvorených modelov dostupných na platforme Fireworks. Na rozdiel od drahých hotových modelov veľkých amerických laboratórií môžu vývojári ovplyvňovať fungovanie týchto modelov tým, že ich zásobujú dátami. Vytvárajú tak modely prispôsobené vlastným potrebám, ktoré znižujú náklady.
Liu tvrdí, že presunutím 95 percent pracovnej záťaže svojho startupu na špecializované modely s otvorenými váhami znížil mesačný účet za umelú inteligenciu takmer o 90 percent. Pre jeho podnikanie, ktoré v apríli dosiahlo tržby 4,1 milióna dolárov, ide o významnú úsporu. Prinieslo to aj ďalšie výhody. Kým štandardnému modelu trvalo v čase špičky 25 sekúnd, kým vytvoril prepis nahrávky, vlastný model spoločnosti Heidi to dokázal takmer okamžite.
Vysoké účty za umelú inteligenciu sa stali aktuálnou témou amerického firemného prostredia. Počas posledných niekoľkých rokov dávali spoločnosti zamestnancom jediný pokyn: využívajte umelú inteligenciu čo najviac. Motivácia sa však začala deformovať. Pri hodnotení pracovného výkonu sa odmeňovali zamestnanci, ktorí míňali veľké množstvo drahých tokenov – štandardnej jednotky používania umelej inteligencie. Na interných rebríčkoch medzi sebou zamestnanci posadnutí bonusmi, označovaní ako „tokenmaxxeri“, súťažili o tituly ako „tokenová legenda“ či „AI boh“.
Potom prišiel účet.
Uber podľa známeho prípadu minul celý svoj rozpočet na umelú inteligenciu na rok 2026 už za štyri mesiace, a to pri používaní programátorského nástroja Claude Code od spoločnosti Anthropic. Amazon údajne minul 1,8 milióna dolárov na projekt s Claude, ktorý sa napokon nikdy nespustil. Salesforce očakáva, že tento rok zaplatí spoločnosti Anthropic za jej služby až tristo miliónov dolárov. „Nie je to udržateľné,“ hovorí Kay Zhu, technologický riaditeľ spoločnosti Genspark, ktorá vyvíja nástroje umelej inteligencie pre pracovníkov s odbornými znalosťami.
Dá sa to však pochopiť. Spoločnosti znepokojuje tempo pokroku, a preto sa predbiehajú v zavádzaní umelej inteligencie – vybavujú ňou zamestnancov a zároveň ju začleňujú do svojich produktov. „Nechcú brzdiť,“ hovorí Matt Murphy, partner investičnej spoločnosti Menlo Ventures. Zároveň však musia čeliť vysokým nákladom, ktoré sú s tým spojené. Umelá inteligencia je zo svojej podstaty drahá, pretože spotrebúva obrovské množstvo zdrojov – grafické procesory (GPU), elektrickú energiu, vodu aj nehnuteľnosti. A to všetko stojí obrovské peniaze. Výstavba jediného dátového centra s kapacitou jedného gigawattu môže stáť viac ako 40 miliárd dolárov.
V Spojených štátoch sa v súčasnosti buduje viac ako 1 500 dátových centier, ktorých celkové náklady dosahujú 2,3 bilióna dolárov. „Výrazne to mení štruktúru nákladov na podnikanie,“ hovorí Lin Qiao, generálna riaditeľka a spoluzakladateľka spoločnosti Fireworks. Pre firmy, ktoré vyvíjajú produkty využívajúce umelú inteligenciu, sa to môže stať vážnym problémom v momente, keď sa rozrastú zo stoviek na tisíce a následne na milióny používateľov. „Keď dosiahnete súlad produktu s trhom, jedným z možných scenárov je, že sa rozrastiete až do bankrotu,“ hovorí Qiao.
Spoločnosť Gartner predpovedá, že globálne výdavky na umelú inteligenciu dosiahnu tento rok 2,6 bilióna dolárov, čo predstavuje dve percentá svetového HDP. V auguste uzavrela Nvidia dohodu so šiestimi veľkými hráčmi z Wall Street vrátane spoločností Blackstone a Goldman Sachs, ktorej cieľom je zabezpečiť financovanie umelej inteligencie vo výške päťsto miliárd dolárov.
Prečo firmy hľadajú lacnejšie modely
Mesačné výdavky na umelú inteligenciu na jedného zamestnanca v 70-tisíc amerických firmách v období od septembra 2023 do augusta 2026.
Horné 1 %: 0 – 8 000 dolárov (september 2023 – august 2026).
Horných 10 %: 0 – 800 dolárov (september 2023 – august 2026).
Medián: 0 – 15 dolárov (september 2023 – august 2026).
Zdroj: Ramp
– mesačné výdavky na umelú inteligenciu na jedného zamestnanca v 70-tisíc amerických firmách v období od septembra 2023 do augusta 2026.
Horné 1 %: 0 – 8 000 dolárov (september 2023 – august 2026)
Horných 10 %: 0 – 800 dolárov (september 2023 – august 2026)
Medián: 0 – 15 dolárov (september 2023 – august 2026)
Zdroj: Ramp
Všetko stojí na jednom predpoklade: že dopyt bude takmer neobmedzený a dostatočne veľký na to, aby sa všetky tieto investície vyplatili. Spoločnosti OpenAI a Anthropic spolu získali od investorov rizikového kapitálu 310 miliárd dolárov. Tieto peniaze potrebujú, pretože vývoj a prevádzka ich produktov umelej inteligencie sú mimoriadne drahé. Rastú rýchlo a ich tržby za posledných 12 mesiacov sa odhadujú približne na 25 miliárd dolárov u každej z nich. Ani zďaleka to však nestačí na pokrytie ich výdavkov.
„Firmy ani len netušia, koľko míňajú na každé jedno zadanie. A keby to vedeli, zhrozili by sa,“ hovorí Anastasios Angelopoulos, generálny riaditeľ spoločnosti Arena, ktorá prevádzkuje platformu hodnotiacu modely podľa ich výkonu a ceny. V čase, keď do budovania infraštruktúry prúdia bilióny dolárov, vyvoláva zúrivá snaha firiem znižovať náklady na umelú inteligenciu otázku: bude napokon dopyt dostatočne veľký na to, aby sa ekonomická matematika najvýkonnejších laboratórií umelej inteligencie vyplatila?
Veď existujú výrazne lacnejšie alternatívy k drahým najmodernejším modelom od OpenAI a Anthropic. Čínske spoločnosti ako DeepSeek, Alibaba, MiniMax a Moonshot kedysi zaostávali za veľkými americkými laboratóriami, v poslednom čase ich však dobehli. A ich modely sú mimoriadne lacné. Model Kimi K3 od spoločnosti Moonshot dokáže vygenerovať 1 500 strán textu (750-tisíc slov) za 15 dolárov, čo je menej ako tretina z 50 dolárov, ktoré si Anthropic účtuje za rovnakú úlohu prostredníctvom modelu Fable 5. Model Qwen 3.8-Max od Alibaby dokáže navrhnúť úvodnú stránku webovej stránky za 12 centov. Model GPT 5.6 Sol od OpenAI zvládne rovnakú úlohu za viac ako trojnásobnú cenu.
Rastúce náklady na zamestnancov
Náklady na pracovnú silu sú v ére umelej inteligencie menej predvídateľné, hovorí Alex Atallah, spoluzakladateľ spoločnosti OpenRouter: „Náklady na zamestnanca sú dynamická veličina, ktorá sa v priebehu času mení v závislosti od modelov a zdrojov, ktoré sa rozhodne využívať.“
Prechod na modely s otvoreným zdrojovým kódom je v plnom prúde. Spoločnosť Coinbase znížila svoje výdavky na umelú inteligenciu približne o polovicu tým, že jednoduché úlohy, ako napríklad základné programovanie, presmerovala na lacnejšie čínske modely. DoorDash teraz zveruje menej náročné úlohy, ako je kontrola kódu, okrem iného modelu Kimi K2.6 od spoločnosti Moonshot, zatiaľ čo najvýkonnejší model od Anthropic si necháva na zložitejšie zadania. Generálny riaditeľ Airbnb Brian Chesky označil model Qwen od Alibaby za „rýchly a lacný“ a využíva ho v chatbote spoločnosti určenom na zákaznícku podporu.
V auguste spoločnosť OpenRouter so sídlom v New Yorku, ktorej softvér umožňuje vývojárom prístup k stovkám modelov umelej inteligencie, oznámila, že 55 percent tokenov spracovaných prostredníctvom jej softvéru smerovalo do čínskych modelov. Začiatkom roka 2025 to bolo len 4,5 percenta. „Realita je taká, že v súčasnosti pochádzajú najlepšie otvorené modely z Číny,“ hovorí Matan Grinberg, generálny riaditeľ startupu Factory, ktorý vyvíja nástroje na programovanie s využitím umelej inteligencie. Dodáva však, že aj domáce modely s otvorenými váhami, ako napríklad Nemotron od Nvidie, sú „celkom dobré“.
Americké laboratóriá sa takejto tvrdej konkurencii neprizerajú so založenými rukami. V júli OpenAI znížila ceny svojich modelov strednej a nižšej výkonnostnej triedy až o 80 percent a Anthropic uviedol modely, ktoré stoja polovicu toho, čo jeho najvýkonnejšie modely. Vo všeobecnosti ceny tokenov od začiatku roka klesli približne o 70 percent. „Všetci by sme mali vítať každé posilnenie konkurencie medzi modelmi, pretože to znamená, že všetci získame najlepšiu možnú skúsenosť za najnižšiu cenu,“ hovorí Grinberg. „Keby otvorené modely neexistovali, nemyslím si, že by OpenAI znížila ceny až tak výrazne.“
Aj pri lacnejších tokenoch môžu náklady prudko narastať s tým, ako sa umelá inteligencia stáva výkonnejšou. Najlepšie dnešné modely už nie sú len chatboty, ktoré odpovedajú na otázky. Nástroje ako Claude Code spúšťajú desiatky, ba až stovky agentov, ktorí spolupracujú pri riešení problémov, dlhšie „premýšľajú“ a spotrebúvajú pritom oveľa viac tokenov.
„Počet spotrebovaných tokenov v skutočnosti rastie rýchlejšie, než klesá cena za token,“ hovorí Zhu zo spoločnosti Genspark. Jeho startup so sídlom v Palo Alte po prechode na čínske modely s otvoreným zdrojovým kódom míňa o 50 percent menej na úlohy, ako je vytváranie snímok prezentácií v PowerPointe. „Ľudia povedia ‚ahoj‘ a model Fable im za to naúčtuje päť dolárov,“ dodáva Angelopoulos. „Je to šialené.“
V reakcii na túto situáciu vzniká skupina startupov, ktoré pomáhajú firmám využívať umelú inteligenciu efektívnejšie. Riešenia siahajú od smerovačov, ktoré inteligentne presmerúvajú požiadavky umelej inteligencie k lacnejším modelom, až po agentov, ktorí nenápadne bežia na notebookoch zamestnancov a sledujú ich výdavky na umelú inteligenciu. Jeden výskumník dokonca pracuje na úplne novej architektúre umelej inteligencie, ktorá spotrebúva menej zdrojov a inšpiráciu čerpá z mozgu drobného škrkavkovitého červa.
„Firmy si začínajú uvedomovať, že nás čaká veľmi jasná budúcnosť, v ktorej sa inteligencia stane najväčšou položkou prevádzkových nákladov každého podniku v oblasti znalostnej práce,“ hovorí 34-ročný Alex Atallah, generálny riaditeľ a spoluzakladateľ spoločnosti OpenRouter.
Startupy, ktoré pomáhajú firmám šetriť
Spomedzi týchto nových hráčov dokázala štvorročná spoločnosť Fireworks azda najviac využiť zúfalú snahu amerických firiem dostať výdavky na umelú inteligenciu pod kontrolu. Jej softvér pomáha približne 10-tisíc firemným zákazníkom – medzi ktorými sú Uber, Shopify, Upwork a DoorDash, ako aj známe startupy Cursor, Cognition a Harvey – vytvárať špecializované modely umelej inteligencie na základe vlastných interných dát a s využitím lacnejších, často čínskych modelov. Výsledkom nie je len zníženie nákladov. Firmy získavajú aj podrobnejšiu kontrolu nad tým, ako ich modely fungujú.
Vývojári môžu pomocou niekoľkých riadkov kódu a platobnej karty experimentovať s akýmkoľvek otvoreným modelom na svete, dolaďovať ho a prevádzkovať. Nemusia sa obávať, či sa dostanú k drahým a veľmi žiadaným GPU, ani nanovo navrhovať hardvér tak, aby na ňom nové modely fungovali efektívne. O všetko sa postará Fireworks.
Podľa odhadov Forbesu dosiahli tržby spoločnosti v roku 2025 približne 250 miliónov dolárov. Jej ocenenie za posledných deväť mesiacov vzrástlo štvornásobne na 17,5 miliardy dolárov. Z 50-ročnej Qiao sa tak stala nová miliardárka. Jej odhadovaný šesťpercentný podiel má hodnotu jednej miliardy dolárov.
Qiao vyrastala v čínskom Čcheng-tu, meste známom predovšetkým svojimi veľkými pandami. Jej matka pracovala ako účtovníčka a otec ako strojný inžinier, ktorý navrhoval nákladné lode. V roku 2000 prišla do Spojených štátov, kde na Kalifornskej univerzite v Santa Barbare začala doktorandské štúdium informatiky. Po pôsobení v spoločnostiach IBM a LinkedIn strávila sedem rokov v Mete, kde sa podieľala na vývoji PyTorchu. Tento populárny nástroj s otvoreným zdrojovým kódom má dve miliardy stiahnutí a bol použitý aj pri vývoji ChatGPT.
V septembri 2022 odišla z Mety spolu s piatimi kolegami a založila spoločnosť Fireworks. (Siedmy spoluzakladateľ prišiel z Googlu.) Eric Vishria, partner investičnej spoločnosti Benchmark, ktorý firme poskytol 25 miliónov dolárov v rámci investičného kola série A, sa vtedy rozhodol venovať ich stretnutiu 10 minút. Dnes spoločnosť rastie raketovým tempom. Ak by si Fireworks udržala júlové tempo rastu, za 12 mesiacov končiacich sa v júli 2027 by dosiahla tržby približne jednu miliardu dolárov.
Atraktívna ekonomika modelov s otvorenými váhami podporuje aj rast spoločnosti OpenRouter. Jej softvér rozdeľuje zadanie na sériu samostatných krokov a každý z nich automaticky odosiela jednému z päťsto otvorených alebo najmodernejších modelov, ktorý ho dokáže vykonať najefektívnejšie z hľadiska nákladov. Menej dôležité úlohy, napríklad vyhľadanie súboru v priečinku, smeruje na lacnejší model DeepSeek. Naopak, za to, aby Anthropic navrhol softvérovú architektúru nového produktu, sa môže oplatiť zaplatiť viac.
Vďaka zákazníkom, ako sú Zoom a Nvidia, prejde systémom OpenRouter každý týždeň sto biliónov tokenov.
Malé mozgy, veľké úspory
Výskumník Ramin Hasani vyvíja vysoko efektívne modely umelej inteligencie už viac ako 10 rokov. „Ako môžeme maximalizovať množstvo inteligencie v najmenšej výpočtovej jednotke?“ pýta sa. Najstaršie modely jeho startupu Liquid AI dokázali ovládať drony, obsluhovať roboty a parkovať autá už s použitím iba 12 uzlov, zatiaľ čo veľký jazykový model má viac ako bilión parametrov.
Tieto údaje poskytujú startupu jedinečný nadhľad nad tým, ako zamestnanci „hlasujú svojimi peniazmi“, hovorí Atallah, ktorý v roku 2017 predtým spoluzaložil trhovisko s NFT OpenSea. Smerovač jeho startupu analyzuje vzorce výdavkov za posledných sedem dní a na ich základe rozhoduje, ktorému modelu pridelí požiadavku. „Vzrušujúce na tomto smerovači je, že pri fungovaní využíva múdrosť davu,“ hovorí.
Atallah si už v roku 2023 uvedomil, že čoskoro budú existovať tisíce lacnejších a menších modelov. Upozornila ho na to skupina študentov zo Stanfordovej univerzity, ktorí vytvorili model s názvom Alpaca nadstavbou nad modelom Llama od Mety, a to len za šesťsto dolárov. „Zdalo sa nám, že naozaj potrebujeme dobrý spôsob, ako všetky tieto modely preskúmať.“
V auguste sa spoločnosť Stripe dohodla na kúpe OpenRouter za osem miliárd dolárov, uvádza osoba oboznámená s podmienkami transakcie. Atallah, ktorý vlastní viac ako 50 percent spoločnosti, by tak získal majetok v odhadovanej hodnote štyroch miliárd dolárov. Podľa toho istého zdroja mala spoločnosť tento rok smerovať k tržbám presahujúcim sto miliónov dolárov pri hrubej marži 90 percent.
Administratíva Donalda Trumpa zvažovala zákaz používania čínskych modelov v pozadí služieb amerických spoločností. Takýto zákaz by sa však ťažko presadzoval, keďže modely sú voľne dostupné na stiahnutie z otvoreného internetu. Stovky spoločností sa proti zákazu postavili s argumentom, že by zaostali za zvyškom sveta, ktorý buduje svoje riešenia na lacnejšej umelej inteligencii s otvoreným zdrojovým kódom. „Nie je to len riziko pre naše podnikanie,“ hovorí Qiao zo spoločnosti Fireworks. „Je to riziko pre celú americkú ekonomiku.“
Dôležité je, že Fireworks a OpenRouter uchovávajú americké dáta v Spojených štátoch. Startupy fungujú ako nárazník medzi čínskymi modelmi a americkými spoločnosťami. „Bez ohľadu na to, kde bol model vytvorený, sa v podstate stáva modelom Fireworks, pretože ho poskytujeme a prevádzkujeme my, nie nikto iný. Tieto dáta nikam inam neodchádzajú,“ hovorí George Hu, prezident spoločnosti Fireworks. Atallah dodáva, že každá práca smerovaná na čínske modely s otvorenými váhami môže byť spracovaná v dátových centrách mimo Číny, čím sa zabezpečí ochrana dát amerických firiem.
Keď sa umelá inteligencia vymkne spod kontroly
Aj keď všetko funguje správne, umelá inteligencia je drahá. Chyby sú však bežné. Agenti ponechaní v prevádzke na pozadí sa môžu vymknúť spod kontroly, odbočiť od zadania a nahromadiť účty v hodnote stoviek tisíc dolárov. Interný náborový agent spoločnosti Fireworks napríklad minul 24-tisíc dolárov za niekoľko dní, pretože bol nesprávne nastavený na režim „max mode“, v ktorom dlhšie „premýšľal“ a spotreboval viac tokenov. Shopify preto vytvoril takzvané ističe, ktoré zachytávajú agentov ponechaných omylom v prevádzke bez dozoru. „Obávame sa výdavkov, ktoré nedokážeme vysvetliť, pretože plytvanie je zvyčajne signálom, že niečo nefunguje,“ hovorí Farhan Thawar, vedúci oddelenia vývoja spoločnosti Shopify.
Keď jeden z vrcholových manažérov reklamnej spoločnosti začal používať nástroj Genspark na zaznamenávanie poznámok z porád s podporou umelej inteligencie, minul celý mesačný balík kreditov za niekoľko dní. Dôvod? Nástroj umelej inteligencie automaticky nahrával a sumarizoval osem hodín porád, na ktorých sa manažér každý deň zúčastňoval. Keď na problém upozornil, Genspark nahradil model iným, ktorý bol o tretinu lacnejší.
K takémuto plytvaniu dochádza vtedy, keď firmy nemajú možnosť sledovať, kam ich peniaze smerujú a čo za ne získavajú, hovorí Jyoti Bansal, generálny riaditeľ a spoluzakladateľ spoločnosti Harness. Startup so sídlom v San Franciscu predáva softvér, ktorý vyhľadáva problémy s kvalitou, bezpečnostné chyby a nedostatky v dodržiavaní predpisov v programovacom kóde. V máji Bansalov tím uviedol na trh agenta na riadenie nákladov na umelú inteligenciu. Ten beží na notebookoch zamestnancov a sleduje každý spotrebovaný token, náklady na jeden token aj to, či zamestnanci pomocou umelej inteligencie skutočne splnili úlohu, ktorú si stanovili. „Už len tým, že ľudia získajú prehľad o situácii, môžu začať veci napravovať,“ hovorí Bansal, ktorého majetok sa odhaduje na 2,3 miliardy dolárov.
Letecká spoločnosť United Airlines vyvíja vlastný interný systém na sledovanie výdavkov na umelú inteligenciu. Súčasťou sú aj schvaľovacie procesy s účasťou ľudí, ktoré majú udržať náklady pod kontrolou. Ratna Devarapalli, riaditeľ IT spoločnosti, hovorí, že rastúce ceny nástrojov, ako je Microsoft Copilot, a ich nadmerné používanie počas toho, ako sa s nimi ľudia učia pracovať, viedli k prudkému nárastu nákladov. „Je to aj návykové,“ hovorí. „Sedím doma a celé hodiny sa to snažím použiť na niečo.“
Startup Vercel, ktorý vyvíja nástroje pre programátorov, sídli v San Franciscu a patrí medzi zákazníkov Fireworks, chce, aby jeho inžinieri naďalej používali najvýkonnejšie špičkové modely. Zároveň však zaviedol limity ich používania. Otvorené modely žiadne takéto obmedzenia nemajú. Väčšina inžinierov teraz používa najvýkonnejšie modely na plánovanie a modely s otvorenými váhami na realizáciu úloh, hovorí technologický riaditeľ Malte Ubl. Zamestnanci Coinbase a ich manažéri pravidelne dostávajú prehľadné reporty o tom, koľko minuli na jednotlivé modely. „Nebránime vám v tom, aby ste míňali veľa, ale dávame vám jasne najavo, že budete musieť vysvetliť, prečo ste minulý týždeň minuli na nejaký model toľko peňazí,“ hovorí technologický riaditeľ Coinbase Rob Witoff.
Čínsky boom lacnej umelej inteligencie
Percentuálny podiel tokenov, ktoré americké spoločnosti posielali čínskym laboratóriám umelej inteligencie v porovnaní s americkými modelmi, v rokoch 2025 až 2026.
Podiel amerických modelov na tokenoch.
Podiel čínskych modelov na tokenoch.
Obdobie: január 2025 – september 2026. Zdroj: OpenRouter.
Podiel čínskych modelov na tokenoch.
Obdobie: január 2025 – september 2026. Zdroj: OpenRouter.
Umelá inteligencia je drahá už zo svojej podstaty. Architektúra „transformer“, na ktorej sú založené ChatGPT, Claude aj všetky tieto čínske otvorené modely, je v podstate „akt násobenia“, vysvetľuje Ramin Hasani, generálny riaditeľ a spoluzakladateľ spoločnosti Liquid AI. Čím viac informácií cez ňu prechádza, tým je jej prevádzka drahšia.
Čo ak by však existoval efektívnejší spôsob trénovania modelov? Hasani strávil 11 rokov ako výskumník, najprv na Viedenskej technickej univerzite a potom na Massachusettskom technologickom inštitúte (MIT), hľadaním takéhoto riešenia. Prekvapivú odpoveď našiel v mozgu drobného škrkavkovitého červa s názvom C. elegans, ktorý spracúva informácie podobne ako ľudský mozog. Hasani pri skúmaní nervových signálov tohto červa objavil matematický proces založený na sčítaní namiesto násobenia.
Na základe tohto poznatku jeho bostonský startup, ktorý sa v roku 2023 oddelil od MIT, vyvíja takzvané tekuté neurónové siete. Tie spracúvajú dáta efektívnejšie a nepotrebujú drahé čipy umiestnené v dátových centrách. Hodnota startupu dosahuje 4,5 miliardy dolárov a Hasani vlastní odhadovaný 20-percentný podiel.
Modely spoločnosti Liquid AI sú natoľko malé, že môžu fungovať priamo na notebookoch a mobilných telefónoch. Ich prevádzka nevyžaduje žiadne náklady na hosting. Mercedes-Benz, jeden zo zákazníkov spoločnosti, plánuje využiť modely Liquid AI v hlasovom asistentovi vo svojich automobiloch určených pre severoamerický trh. „Firmy uvažujú nad tým, či môžu mať model s kvalitou na úrovni ChatGPT, ktorý bude fungovať priamo v ich aute na čipe za 60 dolárov,“ hovorí Hasani. Pre porovnanie, čipy od Nvidie stoja 50-tisíc dolárov za kus.
Zavádzanie umelej inteligencie je stále len na začiatku. Pred nami je nákladné obdobie pokusov a omylov. Ekonomika umelej inteligencie sa nepochybne zmení, keď veľké laboratóriá vstúpia do tvrdých cenových vojen. Jedno je však jasné: inteligencia sa stala trvalou položkou v súvahe a každý schopný finančný riaditeľ v Spojených štátoch bude hľadať spôsoby, ako tieto náklady riadiť.
Článok vyšiel na forbes.com a autorom je: Rashi Shrivastava
