Když dnes mluvíme o umělé inteligenci, představíme si nové modely, které píšou prodejní e-maily, generují obrázky nebo programují software. Jenže za tímto zdánlivě nehmotným světem bitů a tokenů se skrývá něco mnohem prozaičtějšího: největší infrastrukturní a průmyslový závod v historii lidstva.

Pokud si dnes jako firma chceme koupit enterprise úložiště, osadit servery paměťmi RAM nebo pořídit nové výpočetní kapacity, narážíme na řadu problémů. Dodací lhůty se prodlužují z týdnů na měsíce, ceny komponent letí raketově vzhůru a dostupnost klíčových technologií je nejistá. Mnoho lidí se ptá „Proč jsou paměti tak drahé?“.

Firemní IT oddělení, ale i běžní spotřebitelé dnes nesoutěží jen s jinými firmami v oboru. Soutěží s hyperscalery – giganty jako Microsoft, Google, Amazon, OpenAI, Meta a SpaceX – kteří skupují globální produkci křemíku, mědi a elektřiny v takovém měřítku, že přetvářejí samotné základy technologického průmyslu.

V tomto článku se podíváme na fyzickou realitou AI revoluce, od křemíkových waferů až po gigawatty elektřiny a ukážeme si, proč se doba levného IT hardwaru nenávratně uzavírá.

Obsah článku

Dodavatelský řetězec AI: Cesta od písku k „tokenu“

Abychom pochopili, proč nemůžeme jednoduše „objednat více serverů“, musíme nejprve pochopit fyzický svět výroby polovodičů. Nejde o montážní linku, kde stačí přidat další směnu. Jde o jeden z nejkomplexnějších výrobních procesů, jaké lidstvo zná.

Krok 1: TSMC a křemíkové úzké hrdlo výroby čipů

Vše začíná u křemíkových waferů – tenkých destiček, na kterých se vyrábějí čipy. TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company) není jen „továrna na čipy“. Je to ekosystémová služba, která umožňuje existenci celého moderního digitálního světa.

Situace je napjatá. Jak uvedl Natarajan Ramachandran z Broadcomu: „Vidíme, že TSMC naráží na limity výrobní kapacity. Ještě před několika lety bych kapacitu TSMC popsal jako ‚nekonečnou‘. Dnes je to úzké hrdlo, které v roce 2026 dusí celý dodavatelský řetězec.“

Výroba AI čipu, jako je například architektura Blackwell od Nvidie, není jen o vyleptání tranzistorů. Jde o extrémní komplexitu, která zahrnuje nejmodernější litografické stroje EUV (extrémní ultrafialové záření) od ASML, které stojí stovky milionů dolarů a jsou samy o sobě technologickým zázrakem.

TSMC očekává, že globální trh s polovodiči překročí do roku 2030 hranici 1,5 bilionu dolarů, přičemž umělá inteligence a vysoce výkonné výpočty (high-performance computing) budou tvořit 55 % tohoto trhu. Kapacita pro nejmodernější 2nm a A16 čipy má růst mezi lety 2026-2028 tempem 70 % ročně, což ale pro ambice technologických gigantů není dostačující.

Krok 2: Pokročilé pouzdření čipů (Advanced Packaging)

Samotná výroba GPU představuje pouze část procesu. Neméně důležitou roli hrají technologie pokročilého pouzdření (advanced packaging), které umožňují propojit výpočetní čip s vysokorychlostními pamětmi HBM prostřednictvím křemíkového interposeru. Právě zde vstupuje do hry technologie CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate).

Interposer je mezivrstva, která umožňuje extrémně rychlou komunikaci mezi procesorem a pamětí. Bez tohoto fyzického spojení by velké jazykové modely (LLM) zkolabovaly na latenci – data by se prostě nestihla přesouvat dostatečně rychle.

TSMC × AI poptávka

Jak rychle AI zvyšuje tlak na kapacity TSMC

Vybrané údaje převedené na násobek růstu oproti výchozímu roku. Největší skok ukazuje pokročilé pouzdření CoWoS, které je klíčové pro AI čipy s HBM pamětí.

Poznámka: CoWoS je dopočítáno z CAGR „více než 80 %“ za období 2022–2027, tedy jako minimální odhad 1,85 ≈ 18,9×. Kapacita 2nm/A16 je dopočítána z 70% CAGR za období 2026–2028, tedy 1,72 ≈ 2,9×.

TSMC uvádí, že kapacita pro CoWoS packaging poroste mezi lety 2022 až 2027 tempem přes 80 % ročně. I kdyby TSMC dokázalo vyrobit milion GPU čipů navíc, bez odpovídající kapacity pro pokročilé pouzdření se tyto čipy nikdy nedostanou do serverů. A kapacita CoWoS je vyprodaná na roky dopředu.

Krok 3: Paměti HBM

Přecházíme k pamětem, a zde se dostáváme k jednomu z nejzásadnějších problémů. Tradiční DDR paměti, které známe z běžných serverů a PC, jsou pro AI aplikace nedostatečné. Místo nich přichází HBM (High-Bandwidth Memory) – paměť s extrémní propustností, která je naprosto klíčová pro trénink i provoz AI modelů.

Fyzika problému: HBM se nevyrábí jako běžná paměť. Místo toho se na sebe vrství 8 až 12 křemíkových čipů, které se následně provrtají tisíci mikroskopickými měděnými spoji (technologie TSV – Through-Silicon Vias). Tento proces je nejen technologicky náročný, ale především nesmírně neefektivní z hlediska využití kapacity waferů.

Výroba 1 GB HBM paměti spotřebuje 3x až 4x více plochy waferu než výroba běžné enterprise nebo spotřebitelské RAM. To znamená, že když výrobci jako SK Hynix, Samsung nebo Micron přesunou své výrobní linky na HBM, automaticky ubírají kapacitu pro všechny ostatní typy pamětí.

Srovnání tržeb dodavatelů DRAM pamětí

Zdroj dat: TrendForce, červen 2026

SK Hynix v současnosti dominuje trhu s HBM s 58% podílem, následován Samsungem a Micronem (oba po 21 %). Tato trojka nyní rozhoduje o tom, kdo dostane paměti pro AI a kdo zůstane bez nich.

Krok 4: Od komponenty k racku

Když už jsou GPU a HBM paměti úspěšně spojeny do jednoho modulu, putují k výrobcům serverů – společnostem jako Dell, HPE, Supermicro, Oracle nebo různým OEM partnerům. Ale ani zde nekončí úzká místa.

Moderní AI servery vyžadují:

  • Síťové prvky s extrémní propustností (InfiniBand nebo 800G Ethernet)
  • Masivní napájecí kaskády, které dokážou dodat stabilní proud
  • Speciální chlazení, často kapalinové

A zde narážíme na další problém. Jak uvedl Broadcom, nejen čipy, ale i další komponenty dodavatelského řetězce jsou pod tlakem: „I když je v průmyslu více dodavatelů… rozhodně existují omezení v dodávkách laserů a tištěné spoje (PCB) se staly ‚neočekávaným‘ úzkým hrdlem. Doba dodání PCB pro optické transceivery se protáhla z 6 týdnů na 6 měsíců.“

Krok 5: Datacentrum – továrna na přeměnu energie a vody na inteligenci

Poslední krok v řetězci je datacentrum. A zde se dostáváme k možná nejzásadnější změně.

Běžný serverový rack ještě před několika lety měl příkon 3–5 kW. Dnešní AI rack vyžaduje 50 až 100 kW. To není jen „o něco více“ – to je dvacetinásobek.

Datacentra již nejsou jen „místnosti se servery“. Stávají se z nich průmyslové závody, které vyžadují:

  • Vlastní rozvodny vysokého napětí
  • Masivní vodní chlazení s odpařovacími věžemi
  • Gigawatty stabilní energie
Vizualizace datacentra

Podle Mezinárodní energetické agentury (IEA) spotřebovala datacentra v roce 2024 přibližně 415 TWh elektřiny (asi 1,5 % globální spotřeby). Do roku 2030 se očekává, že se tato spotřeba zdvojnásobí na 945 TWh, což bude představovat téměř 3 % celosvětové spotřeby elektřiny. Růst o 15 % ročně je více než čtyřikrát rychlejší než růst spotřeby ve všech ostatních sektorech dohromady.

A to není vše. Elektřina pro akcelerované servery (ty s AI čipy) roste tempem 30 % ročně, zatímco konvenční servery „jen“ o 9 % ročně.

Dopad AI na infrastrukturu

Globální spotřeba elektřiny v datových centrech

Vývoj a projekce do roku 2030 (v TWh). Zelená plocha jasně ukazuje, jak akcelerované servery pro umělou inteligenci přebírají otěže a stávají se hlavním tahounem energetické náročnosti.

Zdroj dat: IEA (2025) , Global data centre electricity consumption, by equipment, Base Case, 2020-2030, Paris. Licence: CC BY 4.0

Kanibalizace trhu a drahé paměti díky „Memflaci“

Když rozumíme fyzikální realitě výroby AI hardwaru, můžeme se podívat na to, jak to dopadá na naše rozpočty.

Konec spotřebitelského a SMB trhu

Výrobci pamětí – Micron, Samsung, SK Hynix – vidí u HBM a AI orientovaných produktů marže, o kterých se jim v tradičních segmentech ani nesnilo. Logickým důsledkem je masivní přesun výrobních kapacit (wafer starts) výhradně do AI aplikací.

Příkladem je Micron a jeho dceřiná společnost Crucial. V prosinci 2025 oznámil Micron Technology, že opouští svůj spotřebitelský business Crucial – značku, která byla na trhu 29 let a byla synonymem pro kvalitní paměti pro koncové zákazníky.

Oficiální zdůvodnění Sumita Sadany, Chief Business Officer v Micronu: „Růst poháněný AI v datacentrech vedl k prudkému nárůstu poptávky po pamětech a úložištích. Micron přijal těžké rozhodnutí opustit spotřebitelský business Crucial, aby zlepšil dodávky a podporu pro naše větší, strategické zákazníky v rychleji rostoucích segmentech.“

Pokud taková firma, jako je Micron, obětuje 29 let budovanou značku a miliony koncových zákazníků, aby uspokojila hyperscalery (největší provozovatelé cloudových datových center, jako Amazon, Microsoft nebo Google), je jasné, že dochází k zásadním změnám.

Dopad na běžné IT (Procurement)

Co to znamená pro nás?

Enterprise SSD disky (NAND Flash) a serverové RAM mizí z trhu nebo drasticky zdražují.

Podle TrendForce:

  • Ceny konvenčních DRAM pamětí vzrostly v 1Q26 o 55–60 % mezi čtvrtletími
  • Ceny NAND Flash vzrostly o 33–38 % QoQ
  • Ceny serverových DRAM skočily o více než 60 % QoQ
  • Ceny klientských SSD vzrostly o více než 40 % QoQ

A co je možná ještě důležitější: Výrobci prakticky nepřidávají žádnou novou kapacitu pro ne-AI segmenty v roce 2026. Veškeré nové kapacity jdou do serverových aplikací.

Cenový vývoj trhu

Nejnižší spotové ceny DRAM a NAND za gigabajt

Srovnání cenového vývoje pamětí (v USD). Všimněte si dvou odlišných cenových měřítek – zatímco DRAM se pohybuje v jednotkách dolarů (levá osa), NAND Flash je v řádech desítek centů (pravá osa). Obě technologie ale zažívají exponenciální růst.

Celkové tržby hlavních 5 dodavatelů NAND Flash skočily v 1Q26 o 83,7 % mezi čtvrtletími na 38,9 miliardy dolarů. Samsung zaznamenal růst o 104,7 %, Micron o 96,7 %. Tyto firmy nevydělávají více, protože více prodávají. Mají vyšší zisky, protože drasticky zvedly ceny.

Změna pravidel nákupu

Dříve se hardware nakupoval na kvartální bázi, s možností reagovat na tržní výkyvy. Dnes se pravidla zcela změnila.

Hyperscaleři a velké AI laboratoře podepisují s TSMC a výrobci pamětí dlouhodobé kontrakty na 3 až 5 let. Samsung uvedl, že pracuje se zákazníky na přechodu na kontrakty této délky. Cílem je si zajistit kapacitu a chránit se proti výkyvům poptávky.

Co to znamená pro běžnou firmu? Dostáváme se na konec fronty. Místo dlouhodobých kontraktů musíme nakupovat na „spotovém“ trhu s prémiemi, které mohou být i několikanásobné. A protože kapacity jsou alokovány přednostně velkým hráčům, naše objednávky mohou být odkládány nebo rušeny.

Kdo platí účet? Energie a Geopolitika

Poslední dílek puzzle: energie. AI není jen o čipech a pamětech. Je to především o přeměně elektřiny na „inteligenci“. A zde se střetávají dva zcela odlišné přístupy – americký a čínský.

Americký model: Lobbing, chamtivost a socializace nákladů

Ve Spojených státech naráží rozvoj datacenter na tvrdou realitu energetické infrastruktury.

Čekací lhůty na připojení k síti (interconnection queues) dosahují 5–7 let. To je pro firmy, které chtějí rychle nasadit AI kapacity, nepřijatelné. Jedním z “hrubých” řešení je obcházení sítě.

Příklad xAI a Mississippi:

Elon Musk’s xAI investoval více než 20 miliard dolarů do vybudování datacentra Colossus 2 v Southaven v Mississippi. Protože čekání na připojení k síti by trvalo příliš dlouho, firma instalovala 27 plynových turbín, které mají datacentru dodávat elektřinu přímo na místě.

Tyto investice se Muskovi vyplácí, protože aktuálně pronajímá výpočetní výkon celého Colossus 1 Anthropicu za 1.25 miliardy dolarů měsíčně. Překvapivě začal využívat výpočetní kapacitu SpaceX i Google, který má SpaceX platit 920 milionů dolarů měsíčně za kapacitu asi 110 tisíc Nvidia GPU a související infrastrukturu.

V dubnu 2026 podala NAACP (největší americká občanskoprávní organizace) žalobu na xAI, protože turbíny u Colossus 2 provozovala bez potřebných povolení podle Clean Air Act. Turbíny mají potenciál emitovat ročně více než 1 700 tun oxidů dusíku (NOx), 180 tun jemných částic a 19 tun karcinogenního formaldehydu.

Dopad na běžné firmy a domácnosti:

Tento „supercyklus“ AI funguje jako skrytá daň. Zvýšená poptávka po plynu pro generátory a kapacitní aukce sítě (například PJM) zvedají ceny elektřiny pro všechny ostatní odběratele. Zatímco hyperscaleři si staví vlastní zdroje, běžné firmy a domácnosti platí vyšší účty. Korporace si užívají úlevy na daních, vysávají zdroje a zanechávají negativní stopu na prostředí, zatímco jim jejich zisky platí nespokojení občané a malé a střední firmy.

AI a spotřeba energie

Celková spotřeba elektřiny datových center v USA

Historický vývoj (TWh) a odhadované rozpětí budoucích scénářů. Do roku 2016 byla spotřeba stabilní, ovšem s nástupem GPU akcelerátorů pro umělou inteligenci začala strmě růst. Do roku 2028 by datová centra mohla tvořit až 12 % celkové spotřeby USA.

Zdroj dat: LBNL / DOE – 2024 United States Data Center Energy Usage Report

Podle LBNL/DOE reportu spotřebovala americká datacentra v roce 2023 176 TWh. Scénáře pro rok 2028 předpokládají 325–580 TWh, což bude představovat 6,7–12 % americké spotřeby elektřiny.

Elon Musk vidí jako řešení budování datacenter ve vesmíru pomocí specializovaných satelitů, ale o tom někdy příště.

Čínský model: Státní plánování a UHV

Čína čelí odlišnému problému. Kvůli embargům na nejmodernější výkonné čipy (zákazu dovozu nejmodernějších AI čipů z USA, což se týká hlavně nVidia) nemůže soutěžit v hrubém výpočetním výkonu. Místo toho vsadila na „brutální sílu“ infrastruktury a státní plánování.

Klíčovým projektem je „East Data, West Computing“, spuštěný v roce 2022. Strategie spočívá v tom, že se obří AI farmy staví na pustém západě Číny (například v Ulanqab ve Vnitřním Mongolsku), kde jsou k dispozici:

  • Rozsáhlé solární a větrné farmy
  • Levná půda
  • Dostatek prostoru pro chlazení

Data se následně posílají přes tisíce kilometrů optických kabelů a UHV sítí (Ultra-High Voltage) zpět do průmyslových center na východě. Zpoždění při přenosu (latence) se podařilo snížit pod 36 milisekund, což bez problémů umožňuje automobilkám v Čchung-čchingu využívat obrovský 10,000 PetaFLOPS výpočetní výkon na dálku

AI a datová centra v Číně

Kumulovaná kapacita datových center v Číně

Vývoj kapacity v gigawattech (GW). Skládané sloupce ukazují tradiční datová centra a rostoucí podíl AI & HPC kapacity. Čára „Risked“ zobrazuje rizikově upravený scénář.

Poznámka: Hodnoty jsou v GW. Část hodnot je odečtená z grafu, proto mohou být mírně zaokrouhlené.

Podle Rystad Energy:

  • Čína měla koncem roku 2025 instalovánu kapacitu datacenter 32 GW
  • Za jediný rok 2025 připojila k síti přibližně 540 gigawattů (GW) nové kapacity, převážně větrných a solárních elektráren. Pro ilustraci, to je více nové energetické kapacity, než kolik vybudoval zbytek planety dohromady
  • Do roku 2030 má přibýt dalších 28 GW, celkem tedy 60 GW
  • Spotřeba elektřiny datacentry vzroste na 289 TWh (více než dvojnásobek)
  • Datacentra budou nejrychleji rostoucím zdrojem poptávky po elektřině s růstem 19 % ročně mezi 2025-2030

AI a HPC (High-Performance Computing) facility letos tvoří 39 % instalované kapacity, do roku 2030 to bude 48 %.

Všechny nové projekty v osmi národních computing hubech musí podle akčního plánu z roku 2025 odebírat alespoň 80 % elektřiny z obnovitelných zdrojů. Operátoři kombinují GEC (Green Electricity Certificates), přímý obchod se zelenou energií, připojení k offsite solárním a větrným farmám a onsite generaci.

B2B Dopad: Čína tím získává strukturální výhodu v ceně za jeden Joule výpočetního výkonu. Dlouhodobě to ovlivní globální ceny cloudových služeb a může dát čínským firmám konkurenční výhodu v provozu AI modelů. Čínské LLM modely jsou svými schopnostmi aktuálně pár měsíců za předními hráči jako OpenAI či Anthropic, ale je jen otázkou času, než budou dostatečně kvalitní na spolehlivou tvorbu kódu a práci agentů při nižších cenách za využití.

*Evropu v tomto článku řešit nebudeme, protože je aktuálně jen šnekem v závodě aut.

Doporučení pro IT Leadery

Kde nás to všechno nechává? Jak bychom měli jako IT leadři v B2B firmách reagovat na tuto novou realitu?

1. Přehodnoťte Lifecycle Management

Čekat s obměnou serverovny „až ceny klesnou“ je chyba. Ceny enterprise storage a RAM dolů nepůjdou, protože trh se strukturálně změnil. Výrobci nemají důvod přidávat kapacitu pro ne-AI segmenty, když mohou prodávat s vyššími maržemi hyperscalerům.

Výrobci sice staví nové továrny (např. Micron v USA), ty ale reálně najedou na plný výkon nejdříve koncem roku 2027 nebo v průběhu roku 2028. Do té doby bude nabídka fyzicky omezená.

Doporučení: Pokud potřebujete obnovit infrastrukturu, udělejte to nyní. Nečekejte. Každý měsíc prodlení znamená nejen vyšší ceny, ale také riziko nedostupnosti klíčových komponent.

2. Zaměřte se na inferenci, ne na trénink

Trénink velkých AI modelů je doménou hyperscalerů a firem s miliardovými rozpočty. Většina B2B firem nebude soutěžit v tom, kdo natrénuje větší model. Jejich reálný problém bude jiný: jak provozovat AI služby spolehlivě, bezpečně a za rozumné náklady.

Proto je pro firmy důležitější inference — tedy samotné používání modelů v provozu. U inference často nenarážíme jen na hrubý výkon GPU, ale na paměť: kolik se vejde do GPU paměti, jak rychle lze s daty pracovat a kolik souběžných požadavků systém zvládne.

Prakticky to znamená:

  • Nepoužívat zbytečně velké modely tam, kde stačí menší specializovaný model.
  • Testovat kvantizaci modelů, například 8bit nebo 4bit varianty, pokud zachovají požadovanou kvalitu odpovědí.
  • Hlídát délku kontextového okna. Dlouhé prompty a dlouhé historie konverzací výrazně zvyšují paměťové nároky.
  • Používat RAG a dobře připravené znalostní báze místo toho, aby se do promptu posílaly celé dokumenty.
  • Měřit cenu za dotaz, cenu za 1 000 tokenů, latenci a maximální souběžnost — ne jen pořizovací cenu GPU.
  • Zvažovat specializované inference akcelerátory nebo cloudové inference služby tam, kde nedává smysl vlastnit drahý GPU hardware.

Doporučení: Neplánujte AI infrastrukturu stylem „kupme nejsilnější GPU“. Plánujte ji podle konkrétního provozního scénáře: kolik uživatelů bude systém obsluhovat, jak dlouhé budou vstupy, jak rychlá má být odpověď a jaká je akceptovatelná cena jednoho dotazu.

3. Rezervujte hardware s předstihem 12–18 měsíců

Doba, kdy jsme si mohli objednat servery a dodat je do čtvrt roku, je pryč. Hardware se dnes musí rezervovat s předstihem 12–18 měsíců, podobně jako se ve stavebnictví rezervuje beton a ocel.

Doporučení:

  • Vytvořte dlouhodobé plány IT infrastruktury na 3–5 let dopředu
  • Navazujte strategická partnerství s dodavateli, ne jen transakční vztahy
  • Zvažte dlouhodobé kontrakty, které vám zajistí kapacitu
  • Diverzifikujte dodavatelský řetězec – nespoléhejte na jednoho dodavatele

Doporučení: Přestaňte plánovat hardware jako operativní nákup a začněte ho řídit jako strategickou kapacitu. Kritickou infrastrukturu plánujte na 3–5 let dopředu, rezervujte klíčové komponenty s dostatečným předstihem a budujte vztahy s dodavateli dříve, než budete hardware akutně potřebovat.

4. Počítejte s energetickými náklady

Při plánování AI projektů nezapomínejme na energetickou náročnost. AI rack s příkonem 100 kW není jen otázkou pořizovacích nákladů, ale především v provozních nákladů na elektřinu a chlazení.

Doporučení:

  • Počítejte PUE (Power Usage Effectiveness, efektivitu využití energie) svého datacentra
  • Zvažte umístění serverů v externích v datacentrech s lepším PUE (hyperscaleři dosahují 1,04–1,07)
  • Plánujte energetickou kapacitu stejně pečlivě jako výpočetní

Doporučení: Nepočítejte pouze pořizovací cenu serverů a GPU. U AI infrastruktury plánujte celkové provozní náklady včetně elektřiny, chlazení, kapacity racků a dostupného příkonu. Energetická připravenost se stává stejně důležitou jako samotný výpočetní výkon.

5. Sledujte geopolitický vývoj

Dostupnost hardwaru už není jen otázkou ceny a technologického pokroku. Stále více ji ovlivňují exportní kontroly, sankce, obchodní války a snaha jednotlivých států získat kontrolu nad strategickými technologiemi.

To se netýká jen nejvýkonnějších AI čipů. Dopady mohou postupně zasáhnout i servery, síťové prvky, storage, paměti, výrobní kapacity a servisní podporu. Technologie, která je dnes běžně dostupná, může být za několik měsíců omezená, dražší nebo dostupná jen přes jiné distribuční kanály.

Pro IT leadery to znamená, že geopolitiku nelze vnímat jako vzdálené téma z titulků. Je to provozní riziko, které může ovlivnit dostupnost infrastruktury, kontinuitu služeb i cenu dlouhodobých projektů.

Doporučení:

  • Nespoléhejte se na jediného výrobce, distributora nebo region.
  • U kritických komponent mějte připravené alternativní konfigurace.
  • Při výběru technologií zohledňujte nejen výkon a cenu, ale také dostupnost, servisovatelnost a riziko budoucích omezení.
  • Sledujte, zda se vaše AI a datacentrové projekty neopírají o komponenty, které mohou být předmětem exportních kontrol.
  • U dlouhodobých projektů počítejte se scénářem, že některý hardware bude později nedostupný nebo výrazně dražší.

Doporučení: Budujte infrastrukturu s větší odolností vůči výpadkům trhu. V době geopolitické fragmentace není největším rizikem jen to, že hardware zdraží. Větším rizikem může být, že ho v klíčový okamžik vůbec neseženete.

Závěrečné slovo

Éra levného IT hardwaru skončila. Ne dočasně, ne cyklicky – ale strukturálně a pravděpodobně navždy. AI revoluce není jen o softwaru a datech. Je to obrovský průmyslový projekt, který přetváří globální dodavatelské řetězce, energetickou infrastrukturu a geopolitickou rovnováhu.

Jsme svědky moderního kapitalismu a nového AI imperialismu. Je třeba akceptovat, že pokrok má svůj daň a aktuální ceny a dostupnost hardwaru jsou bohužel nový standard.

Zdroje

Chcete být informováni o nových článcích na blogu Solutia?

Sledujte aktuální novinky a trendy z IT světa na našem profilu.

Sledovat na LinkedIn