Gavin Baker je zkušený investor v technologickém sektoru, který se specializuje na umělou inteligenci (AI) a související technologie. Je známý svými hlubokými analýzami čipů, datových center a ekonomiky AI. V rozhovoru na podcastu Invest Like The Best s Patrickem O'Shaughnessym sdílel své poznatky o budoucnosti AI, včetně předpovědi, že další velká datová centra by mohla být umístěna ve vesmíru. Baker má dlouholeté zkušenosti s investicemi do firem jako jsou Nvidia a Google, často diskutuje o složitých tématech, jako jsou škálovací zákony v AI a ekonomické dopady nových čipů. Jeho minulost zahrnuje plány stát se lyžařským instruktorem nebo průvodcem na řece, ale nakonec se dostal k investování po četbě knih od Petera Lynche a Warrena Buffetta, což změnilo jeho životní dráhu.
Ekonomika AI a souboj čipů: Nvidia versus Google
Baker podrobně popisuje současný boj mezi Nvidií a Googlem v oblasti čipů pro AI. Nvidia vyvíjí GPU s architektůrou Hopper a Blackwell, zatímco Google má své TPUs (Tensor Processing Units). Podle Bakera je přechod z Hopper na Blackwell nejsložitější produktovou změnou v historii technologií. Racky s Blackwell čipy váží kolem 1360 kg (oproti 454 kg u Hopper) a spotřebovávají až 130 kW energie, což odpovídá spotřebě 130 amerických domácností. Tento přechod zahrnuje přechod na kapalinové chlazení a vyžaduje masivní změny v datových centrech, jako je posílení podlah nebo instalace nových zdrojů energie.
Baker zdůrazňuje, že Google má dočasnou výhodu díky svým TPU v6 a v7, které jsou levnější na výrobu tokenů (jednotek výpočtu v AI). Google podle něj "vysává ekonomický kyslík" z trhu tím, že nabízí služby s nízkými maržemi, což ztěžuje konkurenci menším firmám. Nicméně s příchodem Blackwell čipů od Nvidie v roce 2026 očekává Baker, že se situace otočí. První model trénovaný na Blackwell pravděpodobně přijde od xAI Elona Muska, protože tato firma staví datová centra nejrychleji. Baker přirovnává Blackwell k modernímu letounu F-35, zatímco starší TPU jsou jako starší F-4 Phantom.
Škálovací zákony a pokrok v AI
Baker vysvětluje, že pokrok v AI je řízen škálovacími zákony, které říkají, že více čipů a dat vede k chytřejším modelům. Gemini 3 od Google potvrdil, že tyto zákony stále platí pro předtrénink (pre-training). Nicméně v roce 2024 a 2025 by bez nových čipů pokrok stagnoval, ale "rozumové modely" (reasoning models) jako je o1 od OpenAI to zachránily. Tyto modely umožňují AI "přemýšlet" déle před odpovědí, což zvyšuje inteligenci bez potřeby lepšího hardwaru.
Podle Bakera se nyní AI posouvá od čisté inteligence k užitečnosti. Modely jako Gemini Ultra nebo Super Grok jsou už tak chytré, že běžný člověk rozdíl mezi nimi nepozná, pokud se neptá na složitá téma jako protokoly PCI Express versus Ethernet. Klíčové prvky užitečnosti jsou: obrovský kontext (například znalost vašich preferencí, jako východně orientovaný balkon pro ranní slunce podle Andrewa Hubermana), spolehlivost (žádné halucinace) a délka úkolů (od rezervace stolu po plánování celé dovolené pro rodinu). Baker předpovídá, že AI brzy ovládne úkoly s ověřitelným výsledkem, jako účetnictví (zda se knihy vyrovnají) nebo prodej (zda došlo k uzavření obchodu).
Vesmírná datová centra
Jedna z nejzajímavějších předpovědí Bakera je, že v příštích 3-4 letech uvidíme datová centra ve vesmíru. Z fyzikálního hlediska je vesmír ideální: sluneční energie je o 30 % intenzivnější a dostupná 24/7 bez baterií. Chlazení je zdarma – stačí namířit radiátor do temnoty vesmíru, kde je teplota blízko absolutní nule, což ale není až tak jednoduché, jak se může zdát, dle odborníků. Komunikace laserem ve vakuu je rychlejší než přes optické kabely na Zemi. Baker to spojuje s technologiemi jako je Starlink, kde jde dotaz z telefonu přímo k satelitu, což snižuje latenci oproti pozemským sítím.
Baker vidí spojení firem Elona Muska: Tesla (těla robotů Optimus), xAI (inteligence) a SpaceX (rakety a vesmírný computing). Vesmírná datová centra by mohla řešit limity na Zemi, jako nedostatek energie nebo chlazení, které je nejdražší částí pozemských center.
Ekonomické pasti pro softwarové firmy
Baker varuje před "smrtelnou pastí" pro tradiční softwarové jakými jsou například Salesforce nebo Adobe, které mají marže 80-90 %. AI vyžaduje masivní výpočty s maržemi jen 35-40 %, takže tyto firmy musí snížit marže, aby nabídly AI agenty, jinak je převálcují startupy. Microsoft je výjimkou, protože to dělá správně.
V geopolitice Baker říká, že čínské otevřené modely, například DeepSeek jsou "darem z nebes" pro Metu, která je používá k vylepšení svých modelů. Čína ale zaostává kvůli nedostatku výkoných čipů od Nvidie, které USA zakázaly vyvážet a následně i Čina zakázala jejich nákup. Baker považuje čínské omezení vývozu vzácných zemin za chybu, protože USA vyvíjí nové metody zpracování, což problém vyřeší rychleji.
Důkaz návratnosti investic do AI
Baker dokazuje, že investice do AI se vracejí, na základě veřejných firem. Velcí kupci specializovaných GPU pro AI mají vyšší návratnost investovaného kapitálu než před nárůstem výdajů na AI. Příkladem je firma C.H. Robinson, která se zabývá logistikou nákladní dopravy. Dříve trvalo 15-45 minut na cenovou nabídku a odpovídali jen na 60 % požadavků. S AI teď odpovídají na 100 % během sekund, což vedlo k růstu akcií o 20 % po čtvrtletních výsledcích. Baker zdůrazňuje, že AI pomáhá v ověřitelných úkolech, jako je zákaznická podpora nebo prodej.
Zdroj: theneuron.ai
