TLDR: Vypuštění ChatGPT 5.0 provázela řada problémů a až 80 % firem z AI nemá užitek. Stále častěji se stran dnešní generace AI modelů (zejména LLM) mluví o výrazném nadhodnocení poskytovatelů a „ekonomické bublině”, která je potenciálně řádově horší než ta hypoteční z roku 2008. 

Po několika letech euforie, kdy se generativní mašiny prezentovaly jako univerzální řešení prakticky všeho od zákaznické podpory po strategické rozhodování, se letos ukázalo, že realita má poněkud menší afinitu ke slibům pro investory.

AI samože nezmizela, ale ani nepokročila v dobytí světa – a to je pro řadu investorů i manažerů nepříjemné překvápko!

„Co se všecko stalo?“

Uvedení ChatGPT 5.0 mělo být dalším velkým skokem vpřed, jenže místo triumfálního pochodu přišlo spíše mrzení nad stagnací. Náklady zůstávají vysoké, přínos často neurčitý a slibovaná „AI transformace“ se v praxi smrskla na shrnutí e-mailů. Vzhledem k enormním nákladům na datová/výpočetní centra se to furt jeví jako poněkud drahý špás. A k tomu DeepSeek naznačil, že cena za AIčka může být i o dost nižší…

Stále častěji se objevují data, podle nichž drtivá většina firem z AI reálně netěží. Projekty končí ve fázi pilotů, nadšení vyprchá a místo zvýšení produktivity přichází frustrace z nespolehlivých výstupů a nutnosti lidské kontroly. AI může být asi pro řadu úkonů fajn pomocník, ale je velmi špatným zaměstnancem, pokud má pracovat bez dozoru.

Což logicky stále víc vede k debatě o ekonomické bublině. Hodnota většiny, ne-li všech AI firem a startupů je postavena na očekávání budoucí dominance spíš než na současných příjmech. Přirovnání k hypoteční krizi roku 2008 se tak objevuje čím dál častěji – a hrozí, že v příštím roce půjde o víc než jen historické srovnání…

„No a ono to růst dál nebude?“

Nevím, kdybych věděl, kupoval bych akcie! Technologicky se ale jeví, že současná generace velkých jazykových modelů má své limity. Zlepšení jsou spíše inkrementální než revoluční, rostoucí velikost modelů naráží na náklady i dostupnost kvalitních dat a sliby o obecné umělé inteligenci se odsouvají do neurčité budoucnosti.

Dalším problémem je, že AI začíná trénovat sama sebe. Čím víc syntetického obsahu zaplavuje internet, tím víc klesá nálada lidských uživatelů, ale taky o to větší je riziko, že se modely učí z vlastních výstupů – čímž se zhoršuje kvalita dat i výsledků.

Tenhle efekt, někdy označovaný jako „kolaps modelů“, naznačuje, že současná cesta nemusí být dlouhodobě udržitelná bez zásadní změny přístupu.

Z pohledu firem se taky ukazuje, že AI není univerzální řešení, ale velmi úzce specializovaný nástroj. Tam, kde jsou procesy jasně definované a data kvalitní, funguje dobře. Jakmile se ale dostane do otevřených, komplexních nebo kreativních úloh, začne selhávat způsobem, který je drahý, těžko predikovatelný a reputačně riskantní.

„Takže to zmizí?“

To asi ne – internet taky přežil Dot Com bublinu. Rok 2025 nepůsobí jako konec AI, ale jako konec iluzí. Technologie tu zůstane, jen se přesouvá z titulků do zákulisí, kde bude muset obhájit svou cenu stejnými metrikami jako každá jiná investice. Méně „změníme svět“, více „funguje mi to na pár operací, když to ještě pak zkontroluju“.

Historie technologií ukazuje, že skutečně užitečné věci většinou přicházejí až poté, co splaskne první bublina. Tož jen doufejme, že ono splasknutí sebou v plamenech nevezme i celou ekonomiku!

[Ladislav Loukota]

Vědátor vznikl jako spinoff spolku studentů a popularizátorů vědy UP Crowd, dnes jej provozuje spolek Hyperion Media. Krom různých autorů projekt jako šéfredaktor vede Ladislav Loukota – kontaktní mail je [email protected]