Kolik vlastně zákazníci platí za umělou inteligenci? Ne kolik se nainvestuje do čipů a datacenter, ale kolik reálných peněz vydělala. Přesně na tuhle otázku doteď nikdo neuměl odpovědět. Tým kolem Azeema Azhara z Exponential View zveřejnil zprávu, která tuto záležitost objasňuje. Za posledních dvanáct měsíců utratili lidé a firmy za generativní AI přes 110 miliard dolarů.
Většina debaty o AI se točila kolem nabídky. Čipy, energie, voda a gigantické haly datacenter. O nabídce víme dost. Poptávka byla mlha tiskových zpráv a kulatých čísel, která nikdo neuměl srovnat dohromady. Problém má dvě příčiny. Nejvíc peněz teče do soukromých firem typu Cursor nebo ElevenLabs, které nemají povinnost cokoli zveřejňovat. A velké veřejně obchodované společnosti svoje AI tržby schovávají uvnitř větších segmentů, takže je z výkazů nevyloupnete.
Druhý problém je ještě zákeřnější. Tentýž dolar si totiž nárokuje hned několik firem najednou. Poskytovatel cloudu, tvůrce modelu i firma s aplikací nad ním. Když utratíte dolar u Anthropicu za Claude a Anthropic pošle padesát centů Amazonu, aby ho obsloužil, snadno z toho uděláte dolar a půl. Reálně ale zákazník zaplatil jen jeden dolar.
Složité počítání
Autoři proto zvolili jednoduché pravidlo. Počítají dolar, který utratil koncový zákazník, a nepřičítají ho znovu, když putuje dodavatelským řetězcem. Když aplikace vybere sto dolarů, z toho pošle šedesát tvůrci modelu a ten dalších třicet za hosting, do reportu jde sto dolarů. Ne sto devadesát.
Model stojí na datech z víc než tisícovky firem. Každá tržba má svůj zdroj: výkazy, auditované účty, přepisy z konferenčních hovorů, důvěryhodné reportáže. Tam, kde se tržby soukromé firmy objeví v účtech veřejné, to autoři dohledali přes cloud. OpenAI se takhle dá zachytit přes Azure, Anthropic přes Bedrock. Uniklé informace a vlastní vyjádření firem dostaly skóre podle toho, nakolik se jim dá věřit.
Vznikl tak finanční model položku po položce namísto odhadu. To je rozdíl mezi „trh by mohl mít hodnotu X" a „tahle firma reálně vybrala tolik".
Tržby konečně dohnaly účet za hardware
V prvním čtvrtletí 2026 dosáhly globální tržby z AI, mimo Čínu, zhruba 25 miliard dolarů. Odpisy datacenter a čipové infrastruktury za stejné období autoři odhadli na 21 miliard. Poprvé, vlastně podruhé v řadě, peníze přicházející dovnitř přesáhly náklady na opotřebení budov a hardwaru. Jinými slovy: stroj se začíná vyplácet.
Pozor ale, marže jsou velmi slabé. Odpisy spolykají většinu tržeb a samotné čtvrtletní odpisy zdaleka nepokrývají všechny historicky nasčítané investice, natož aby zbylo na zdravý zisk. Azhar a jeho kolegové to shrnují: velké, ale pořád malé. A pořád brzy. I pro firmy, které do AI sypou nejvíc, je to v účetnictví zaokrouhlovací chyba. Uber utratí kolem 1500 dolarů na jednoho inženýra, což výsledkem sotva hne.
Levnější tokeny? Tržby porostou dál
Tady se hodí zbourat jeden rozšířený omyl. Spousta lidí čeká, že jak budou ceny AI padat, tržby celého odvětví splasknou. Report ukazuje, že šipka míří přesně opačně.
Každých deset procent, o které cena klesne, přitáhne dvanáct až osmnáct procent víc spotřebovaných tokenů. Celkové útraty tedy stoupají, i když cena za jednotku padá. Není to nový jev. William Stanley Jevons popsal totéž už v roce 1865 na uhlí. Zlevníte surovinu, lidé jí spotřebují víc, ne míň. Kdo tedy čeká, že levnější AI sníží tržby, ten se plete.
Zpráva přichází ještě s jednou věcí. Posílá token do důchodu jako měřítko hodnoty. Jako fakturační jednotka je v pořádku, ale měřit jím inteligenci je nesmysl. Počítat tokeny, abyste změřili chytrost modelu, je jako počítat stránky, abyste změřili kvalitu knihovny. Autoři místo toho navrhují token vážený kvalitou. Ten zohledňuje, kolik z vyprodukovaných tokenů se reálně dostane k uživateli jako viditelný výstup, a jak schopný model za ním stojí. Surový objem versus skutečná užitečnost. To je velký rozdíl.
Nedostatky ve zprávě
Číslo 110 miliard je spíš spodní hranice. Autoři totiž schválně nechali stranou několik velkých věcí. Nepočítají vnitřní přínos AI u Mety nebo Googlu, třeba když doporučovací systémy zvednou tržby z reklamy. Nepočítají úspory, které velkým technologickým firmám přinášejí interní nástroje. Vynechávají profesní služby a systémovou integraci. A nezahrnují Čínu. Pokud globální tržby mimo Čínu dělají kolem 25 miliard za čtvrtletí, čínské tržby sedí někde navrch a tady je nikdo nezměřil.
Jinými slovy, skutečná ekonomika AI je nejspíš ještě větší, než ukazuje titulní číslo.
Rychleji než internet i mobil
Když srovnáte tempo růstu s předchozími technologickými vlnami, AI roste zhruba třikrát rychleji než kdysi internet nebo mobilní telefony ve stejné fázi. Zároveň je celé odvětví pořád malé. Proti americkému HDP jsou tržby z AI stále jen zaokrouhlovací chyba. Firmy zatím většinou míří na efektivitu a šetření nákladů, i když se ta skladba pomalu mění. Hodně společností se posunulo za fázi pokusných projektů, ale teprve se učí AI naplno škálovat a zabudovat do svého fungování.
Azhar v rozhovorech s vedením firem napříč Evropou i Spojenými státy, od průmyslu přes pojišťovny po farmacii, slyší pořád totéž. Hodlají do AI investovat víc. A polovina oslovených šéfů věří, že na tom, jestli AI zvládnou, visí jejich vlastní židle.
Zdroj: intelligence.exponentialview.co
