Vysoké náklady na umělou inteligenci se stávají velkým problémem pro startupy. Podle zpráv z Wall Street Journal firmy jako Notion vidí, jak jim AI funkce ukusují až 10 % z marží zisku, a to jen kvůli základním nástrojům. Velké jazykové modely, jako ty od OpenAI nebo Anthropicu, vyžadují obrovské výdaje na trénink a provoz, a tyto náklady neklesají, jak mnozí doufali. Místo toho se zvyšují, protože modely jsou složitější a potřebují více výpočetní síly na každou interakci s uživatelem.
Firmy zabývající se generativní umělou inteligencí samy trpí obrovskými ztrátami. OpenAI v roce 2024 ztratilo 5 miliard dolarů (přibližně 115 miliard Kč), zatímco Anthropic přišlo o 5,3 miliardy dolarů (přibližně 122 miliard Kč). Tyto ztráty pokračují i letos, hlavně kvůli nákladům na výpočetní výkon pro trénink a inferenci, což je proces generování výstupů při každém požadavku. Startupy, které staví na těchto modelech, platí vysoké částky jejich poskytovatelům, kteří zase platí cloudovým gigantům jako Amazon, Google nebo Microsoft. Ani ti zatím nevykazují zisky z prodeje AI výpočetního výkonu.
Náklady na inferenci neklesají, naopak rostou s rostoucí složitostí modelů. Celý ekosystém – od startupů přes poskytovatele modelů až po cloudové firmy – bojuje s rentabilitou. Jediná cesta k přežití může být přenášení plných nákladů na uživatele, což ale naráží na odpor, protože hodnota pro koncové zákazníky nemusí odpovídat vysokým cenám.
Hlavní poskytovatelé a jejich ceny
Mezi největší hráče patří OpenAI s modely ChatGPT. Jejich cenový model je založený na tokenech (tokeny jsou jednotky textu) nebo předplatném. Cena je kolem 0,03 dolaru (přibližně 0,69 Kč) za 1000 vstupních tokenů a 0,06 dolaru (přibližně 1,38 Kč) za výstupní. Předplatné ChatGPT Pro nebo enterprise verze může dosáhnout 200 dolarů (kolem 4600 Kč) měsíčně nebo více. Trend směřuje k prémiovým plánům pro profesionály a firmy.
Anthropic nabízí rodinu modelů Claude 3 s cenovým modelem na tokenech přes API (rozhraní pro programování aplikací) a vrstvovými předplatnými na Claude.ai. Předplatné Claude Max a Claude Pro se pohybuje mezi 20 až 200 dolary (460 až 4600 Kč) měsíčně. V srpnu 2025 zavedli nové týdenní limity na používání pro Claude Pro a Max, které ovlivní méně než 5 % předplatitelů podle jejich dat. To pomáhá s kontrolou nákladů a předvídatelností v jejich SaaS (software jako služba) nabídce. Silnou stránkou je dlouhé kontextové okno a zaměření na bezpečnost.
Google s Gemini přes Vertex AI používá předplatné plus cenu za znaky nebo tokeny. Gemini Advanced začíná na 20 dolarech (460 Kč) měsíčně, zatímco enterprise verze Gemini Ultra dosahuje až 250 dolarů (5750 Kč) měsíčně. Výhodou jsou rychlé modely Gemini 2.5 Flash, optimalizované na výkon a cenu.
Mistral AI nabízí model založený na používání s konkurenčními sazbami: kolem 0,40 dolaru (9,2 Kč) za milion vstupních tokenů a 2 dolary (46 Kč) za milion výstupních. Jejich modely jsou téměř na úrovni GPT a jsou otevřeně publikované pro snadnou integraci.
DeepSeek z Číny poskytuje otevřené modely s nízkými náklady na infrastrukturu. DeepSeek V3 byl trénován za pouhých 6 milionů dolarů (asi 138 milionů Kč), což je desetina odhadované ceny GPT-4. To je alternativa pro rozpočtově omezené firmy.
Proč náklady rostou?
Používání AI exploduje, firmy ji nasazují do reálných aplikací od virtuálních asistentů po automatizované procesy. Průměrný měsíční výdaj na AI na organizaci vzrostl ze 63 tisíc dolarů (1,45 milionu Kč) v roce 2024 na 85,5 tisíce dolarů (1,97 milionu Kč) v roce 2025, což je nárůst o 36 %. Téměř polovina firem teď utrácí přes 100 tisíc dolarů (2,3 milionu Kč) měsíčně za AI infrastrukturu nebo služby.
Trénink a provoz velkých modelů vyžaduje špičkové čipy a datová centra. Nejnovější AI čipy od AMD zdražily o 67 %, z 15 tisíc dolarů (345 tisíc Kč) na 25 tisíc dolarů (575 tisíc Kč). Google zvýšil roční investice do infrastruktury na 85 miliard dolarů (1,96 bilionu Kč), hodně z toho jde na AI kapacitu.
Talent v AI je extrémně drahý. Meta nabízí některým kandidátům smlouvy za 100 milionů dolarů (2,3 miliardy Kč). Tyto náklady se nepřímo promítají do cen pro koncové uživatele.
Předplatné modely se mění na základě používání, což vede k nepředvídatelným účtům. Mnoho firem čelí neočekávaným přeplatkům, zvlášť při integraci AI do produktů pro zákazníky.
Skryté riziko a otevřené modely jako řešení
Navzdory rostoucím rozpočtům jen 51 % firem sleduje návratnost investic do AI. Ostatní riskují přeplácení bez pochopení, co funguje. Skryté náklady zahrnují integraci, podporu vývojářů, licenční poplatky nebo přeplatky za kvóty.
Jedním řešením jsou otevřené jazykové modely. Nabízejí nulové poplatky za používání, plnou přizpůsobení, rostoucí kvalitu a podporu ekosystému jako Hugging Face nebo LangChain. Modely jako Mistral 7B, Meta LLaMA 3, DeepSeek V3 nebo Yi-1.5 podporují kontext až 128 tisíc tokenů a jsou vhodné pro velké objemy dat bez nepředvídatelných nákladů.
Tyto modely vyhovují firmám s technickými týmy, které chtějí vyhnout se závislosti na proprietárních systémech. Nejsou ideální pro netechnické týmy nebo aplikace vyžadující špičkovou přesnost jako GPT-4 Turbo nebo Claude Opus.
Jak zvládnout náklady na AI
Vyberte správný model pro úkol – lehčí jako Mistral nebo Claude Haiku stačí pro mnoho případů za zlomek ceny. Modelujte spotřebu tokenů a odhadujte náklady před škálováním. Nastavte rozpočty a upozornění pro sledování v reálném čase. Sledujte inovace v otevřených modelech, které se rychle zlepšují.
Zdroje: wsj.com a bitskingdom.com
