Software se napíše jednou a prodává napořád. Umělá inteligence se platí při každém dotazu – a právě tam se rozhoduje, jestli je to bublina

Do umělé inteligence teče v roce 2025 tolik peněz, že se pro srovnání musí sahat po celých ekonomikách. Jen čtyři největší američtí provozovatelé cloudu – Amazon, Alphabet, Microsoft a Meta – proinvestovali za jediný rok do datacenter a výpočetní infrastruktury téměř 400 miliard dolarů, a na rok 2026 plánují částku ještě o polovinu vyšší, k šesti stům miliardám. K tomu je nutné připočíst závazky, které rozměry běžné firemní investice opouštějí docela: program Stargate, za nímž stojí SoftBank, OpenAI a Oracle, deklaroval půl bilionu dolarů na výstavbu deseti gigawattů výpočetní kapacity. Přecenění, jaké provází ty, kdo do sázky vstoupili včas, dokládá jediné číslo – podíl Microsoftu v OpenAI má dnes hodnotu kolem 135 miliard dolarů, tedy zhruba dvacet sedm procent celé firmy.

Trh se u těchto čísel chová, jako by návratnost byla otázkou trpělivosti, ne pochybnosti. A právě tady je namístě obezřetnost. Předpoklad, že se jednou postavené zaplatí opakovaným prodejem, platí u softwaru samozřejmě – u umělé inteligence nikoli. Rozdíl mezi těmito dvěma větami je jádrem celé debaty o tom, zda je dnešní boom novou érou, nebo bublinou.

Náklad, který nezmizí po napsání

Klasický software je z ekonomického hlediska téměř zázračná věc. Napíše se jednou a pak se prodává znovu a znovu, přičemž obsloužit desetitisícího zákazníka stojí prakticky totéž co prvního, tedy skoro nic. Mezní náklad každé další prodané kopie se blíží nule, a právě proto dosahují softwarové firmy typu SaaS hrubých marží běžně v pásmu šedesáti až osmdesáti procent a výše. Tuto ekonomiku popsal už před lety fond Andreessen Horowitz ve své dnes kanonické eseji o rozdílu mezi byznysem umělé inteligence a tradičním softwarem – a ten rozdíl se od té doby jen prohloubil.

Umělá inteligence totiž jednu velkou nákladovou položku navíc nese pořád. Každý jednotlivý dotaz, každá vygenerovaná odpověď spotřebuje výpočetní výkon a energii – provoz modelu, odborně inference, není jednorázová investice do napsání, ale opakující se platba za každé použití. Podle téže analýzy vydávají firmy postavené na AI na cloud a výpočet často čtvrtinu tržeb i více a jejich hrubé marže se pohybují kolem padesáti až šedesáti procent, tedy citelně pod softwarovým standardem. Nejde o detail účetnictví, ale o odlišnou konstrukci celého podnikání. Software se prodává; umělá inteligence se provozuje.

Jak daleko ten rozdíl jde, ukazuje hospodaření firem, které jsou dnes na špici. Anthropic, tvůrce modelu Claude, měl podle interních projekcí, o nichž informoval server The Information, ještě v roce 2024 hrubou marži hluboko v záporu – kolem minus devadesáti čtyř procent. Jinými čísly řečeno: prodával svou službu zhruba za polovinu toho, co ho stálo ji poskytnout. Firma sama počítá s tím, že se marže zvedne na padesát procent v roce 2025 a na sedmdesát sedm procent v roce 2028, jenže to je plán, ne stav. OpenAI zase za samotný výpočet, který si pronajímá od Microsoftu, zaplatila podle uniklých dokumentů za rok 2025 zhruba 17,2 miliardy dolarů. To není náklad na vývoj příštího modelu – to je účet za to, že ten dnešní vůbec běží a odpovídá uživatelům.

Korektiv, který se tu nabízí, není, že by technologie nefungovala. Funguje. Jde o to, že se neprodává jako software, nýbrž jako drahá služba, kterou špičkoví hráči zatím poskytují pod cenou vlastních nákladů. A dokud provoz stojí tolik co dnes, není zisk odloženou jistotou, ale otevřenou otázkou.

Kolik teče dovnitř a kolik se vrací

Poctivá odpověď na otázku „vyplatí se to?" začíná u rozlišení, které většina titulků stírá – co je ověřené číslo, co firemní projekce a co takzvaná self-reported metrika, kterou si firma počítá sama a nikdo ji neaudituje. U soukromých firem, jako jsou OpenAI a Anthropic, spadá přitom skoro každé nosné číslo do jedné z posledních dvou kategorií, protože žádná z nich není veřejně obchodovaná a nemusí zveřejňovat ověřené výkazy.

OpenAI podle uniklých interních dokumentů utržila za rok 2025 kolem třinácti miliard dolarů. To je číslo, na kterém se různé zdroje shodnou. Rozcházejí se ale v tom, jak hluboká je ztráta: jedna sada dokumentů mluví o nákladech 34 miliard a provozní ztrátě téměř 21 miliard dolarů, druhá, o níž psal časopis Fortune, jen o celkových výdajích kolem 22 miliard, což by ztrátu srazilo k devíti miliardám. Který údaj je blíž pravdě, nelze zvenčí rozhodnout; shodují se však na tom podstatném, že firma prodělává mnoho miliard ročně. Vedení přitom hlásí prudký růst – roční tempo tržeb, odvozené z aktuálního měsíce, přeskočilo z šesti miliard na konci roku 2024 přes dvacet miliard o rok později a podle Bloombergu v létě 2026 přesáhlo čtyřicet. I tady je ovšem na místě opatrnost ve slovech: run-rate není roční výsledek, ale jeho odhad z jednoho dobrého měsíce, a počítá si ho firma sama.

Ještě výmluvnější je plán. Podle interních dokumentů, které rozebral Fortune, čeká OpenAI, že provozní ztráta dosáhne v roce 2028 zhruba tří čtvrtin ročních tržeb, že firma spálí do roku 2029 kumulativně asi 115 miliard dolarů a že se do kladného cash flow dostane až někdy kolem let 2029 a 2030. Přesto ji sekundární prodej akcií z podzimu 2025 ocenil na půl bilionu dolarů – skok z předchozích tří set miliard – a spolu s Anthropicem už podala důvěrnou žádost o vstup na burzu. Podobný oblouk opisuje Anthropic: jeho roční tempo tržeb vylétlo z přibližně jedné miliardy dolarů na začátku roku 2025 na více než pětašedesát miliard na konci července 2026, tedy více než sedminásobek za rok, a poslední oficiálně potvrzené ocenění z něj udělalo firmu za 183 miliard dolarů.

Souhrn těch čísel vypovídá o dvou věcech najednou. Tržby jsou reálné a rostou rychlostí, jakou trh dlouho neviděl. A zároveň jsou náklady tak vysoké a ztráty tak hluboké, že celá stavba stojí na jediném předpokladu – že provoz časem dost zlevní a poptávka dost naroste, aby se propast mezi vstupem a výstupem uzavřela dřív, než dojdou peníze a trpělivost investorů.

Na zdánlivém zdraví celého sektoru se přitom podílí i optický klam. Náklad jedné firmy je totiž tržbou druhé: oněch 17,2 miliardy dolarů, které OpenAI zaplatila za výpočet, se objeví jako příjem v účetnictví Microsoftu, jehož podíl v OpenAI zároveň nabobtnal na 135 miliard. Peníze kolují mezi hrstkou propojených hráčů – provozovatel modelu platí za cloud, poskytovatel cloudu vlastní kus provozovatele, výrobce čipů dodává oběma – a každý takový oběh nafoukne vykázané tržby, aniž by nutně vznikla nová hodnota u koncového zákazníka. Samo o sobě to není podvod, ale činí čísla o růstu hůř čitelnými: část toho, co vypadá jako poptávka trhu, je ve skutečnosti účtováním mezi spojenci na téže sázce.

Modely fungují, firmám se to zatím nevrací

Kdyby přitom platilo, že umělá inteligence už dnes hromadně šetří náklady těm, kdo ji nasazují, byla by ta propast jen dočasná nepříjemnost. Data ale zatím říkají něco jiného. Studie MIT z projektu NANDA, kterou v srpnu 2025 shrnul server Virtualization Review, zjistila, že navzdory třiceti až čtyřiceti miliardám dolarů, které podniky do generativní AI nalily, nezaznamenalo pětadevadesát procent organizací žádný měřitelný dopad na hospodářský výsledek. Hodnotu z nasazení těží jen každý dvacátý projekt.

Jenže tady je třeba číst přesně, aby závěr nesklouzl do laciné skepse. Bariérou podle autorů studie není kvalita samotných modelů – ty jsou dobré. Problém je organizační: firmy neumějí AI zabudovat do svých procesů tak, aby se přínos projevil v číslech. Rozdíl mezi „technologie nefunguje" a „firmy ji zatím neumějí zpeněžit" rozhoduje, protože každý z těch dvou výroků míří k jinému výhledu. První by znamenal, že jde o slepou uličku. Druhý znamená, že jde o otázku času – a právě čas je tu tou nejdražší proměnnou. Návratnost totiž zaostává za tempem, jakým do sektoru teče kapitál, a dokud podnik z umělé inteligence netěží zisk a firma ji provozuje pod cenou, platí rozdíl mezi náklady a výnosem někdo jiný. Nejčastěji investor, který věří, že se poměry obrátí.

Levné čínské modely nejsou konkurence, ale tlak na marži

Do této už tak napjaté rovnice vstoupil na začátku roku 2025 hráč, který zpochybnil samotný nákladový předpoklad amerického boomu. Čínská firma DeepSeek uvedla model, jehož trénink podle vlastní technické zprávy spotřeboval jen 2,788 milionu hodin na čipech H800, což při ceně dva dolary za hodinu odpovídá pouhým 5,576 milionu dolarů. Proti miliardám, které do svých modelů sypou američtí lídři, to znělo jako zázrak za hubičku.

Jenže to číslo je třeba brát s velkou rezervou, a to hned ze dvou stran. Sám DeepSeek ve zprávě výslovně píše, že do částky nezapočítal předchozí výzkum ani experimenty s architekturou, algoritmy a daty – jde tedy jen o cenu závěrečného tréninkového běhu, ne o cenu modelu. Konzultační firma SemiAnalysis, jak referoval server TechSpot, navíc odhadla, že reálná investice DeepSeeku do serverů dosáhla řádu 1,6 miliardy dolarů a že firma měla přístup ke zhruba padesáti tisícům výkonných čipů. Čínská nákladová výhoda je tedy nepochybně reálná, ale představa „špičkového modelu za šest milionů" je zavádějící.

Podstatnější než tréninkový účet je ovšem cena, za kterou tyto modely nabízejí svůj provoz. DeepSeek účtoval při uvedení svého modelu zhruba o šestadevadesát procent méně než srovnatelný americký model od OpenAI – práce, která u amerického dodavatele stála sto dolarů, vyšla u čínského na necelé čtyři. Nejde přitom o ojedinělý výkyv. Cena za takzvaný milion tokenů, tedy jednotku, kterou se provoz jazykových modelů měří, dlouhodobě padá závratným tempem. Doložil to každoroční report Stanford AI Index: cena dotazu spadla na modelu úrovně GPT‑3.5 z dvaceti dolarů za milion tokenů v listopadu 2022 na sedm centů v říjnu 2024, což je více než dvěstěosmdesátinásobné zlevnění za rok a půl. Výzkumné pracoviště Epoch AI dokládá, že cena za dosažení dané úrovně schopností klesá řádově, v rozpětí devíti- až devítisetnásobku ročně, byť dodává varování, že nejrychlejší poklesy jsou z poslední doby a není jisté, že vydrží.

Na první pohled je klesající náklad dobrá zpráva – vždyť právě zlevnění provozu má být tím, co jednou marže amerických firem zachrání. Jenže právě tady se ta úvaha obrací proti sobě: s náklady padá i cena, kterou lze za službu účtovat. Když otevřený čínský model, který si kdokoli stáhne a provozuje sám, umí skoro zadarmo totéž co placená americká špička, marže nemá kde vzniknout. Zlevňování inference tak není jen úlevou na straně nákladů, ale zároveň tlakem na straně výnosů – a není předem jasné, která z těch dvou sil zvítězí. Jak citlivě trh na zpochybnění nákladového předpokladu reaguje, ukázal jediný den. Když se zpráva o DeepSeeku rozšířila, srazila 27. ledna 2025 akcie Nvidie o sedmnáct procent a smazala 589 miliard dolarů tržní hodnoty – největší jednodenní propad hodnoty jedné firmy v historii. Trh v tu chvíli nesázel proti technologii, ale proti předpokladu, že zůstane drahá, a tím i zisková pro ty, kdo ji dnes prodávají.

Obranou proti tomuto tlaku je vlastní infrastruktura. Google, který provozuje své modely Gemini i modely Anthropicu na vlastních čipech TPU, které nemusí s marží kupovat od Nvidie, drží v ruce páku, kterou konkurence bez vlastního křemíku nemá. Sedmá generace jeho čipu podle firmy nabízí desetinásobný špičkový výkon oproti starší generaci v5p. Kdo si výpočet pronajímá, je vydán napospas ceně, kterou si účtuje někdo jiný; kdo si ho vyrábí, má o jednu velkou položku nákladů větší kontrolu.

Bublina, nebo jen předběhnutá návratnost?

Nashromážděná fakta si říkají o soud, a analýza, která by tady utekla k pohodlnému „na jednu stranu, na druhou stranu", by čtenáře zradila. Tábor, který mluví o bublině, není okrajový. Patří do něj sám Sam Altman, šéf OpenAI, který v srpnu 2025 řekl, že investoři jsou přehnaně nadšení a že „někdo přijde o závratné množství peněz"; financování některých začínajících AI firem přitom označil za nerozumné až šílené. Přidávají se instituce, které nemají ve zvyku plašit trhy: ředitelka Mezinárodního měnového fondu Kristalina Georgieva v říjnu 2025 varovala, že akciové valuace míří k úrovním z doby internetového nadšení před pětadvaceti lety, a Bank of England téhož dne uvedla, že vzrostlo riziko prudké korekce, „zejména u technologických firem zaměřených na umělou inteligenci". K tomu se řadí zjištění MIT o chybějící návratnosti v podnicích.

Proti nim stojí argument „tentokrát je to jinak", a není slabý. Na rozdíl od firem z vrcholu internetové horečky roku 2000, z nichž zisk vykazovala jen hrstka, dnešní lídři vydělávají skutečné peníze. Nvidia, jejíž čipy celý boom pohánějí, vykázala za svůj fiskální rok 2026 tržby přes 215 miliard dolarů při čisté marži kolem třiapadesáti procent. A tržní ocenění, ač napjaté, zůstává pod tehdejším vrcholem – index S&P 500 se počátkem roku 2026 obchodoval kolem třiadvacetinásobku očekávaných zisků, zatímco technologický index na jaře 2000 vyšplhal ke zhruba šedesátinásobku. Dnešní boom navíc podle MMF nestojí na vypůjčených penězích tak jako tehdy, což tlumí riziko, že by jeho splasknutí strhlo celý finanční systém.

Kde se tyto dva tábory potkávají, tam leží pravděpodobná pravda. Není to bublina ve smyslu podvodu – technologie funguje a firmy za ní mají reálné tržby, hotovost a zákazníky. Ale není to ani bezriziková nová éra. Je to koncentrovaná sázka na načasování: na to, že návratnost dorazí dřív, než ekonomika inference a levná čínská konkurence stlačí marže pod úroveň, při níž se ty stovky miliard investic vůbec mohou vrátit. Číslo, které tábor optimistů uvádí jako uklidnění – že valuace jsou „jen" nejnapjatější od dot-comů –, je totiž dvojsečné: nejnapjatější od dot-comů je pořád velmi napjaté. Rozdíl oproti roku 2000 není v tom, že by riziko zmizelo, ale v tom, že se přesunulo z otázky „funguje to?" na otázku „vrátí se to včas?".

Sázka, kterou drží i český střadatel

Tady debata přestává být záležitostí kalifornských laboratoří a začíná se týkat člověka, který o umělé inteligenci nikdy nespekuloval. Důvodem je koncentrace. Pětice největších amerických firem dnes tvoří kolem třiceti procent indexu S&P 500 – nejvyšší koncentrace za půl století. Znamená to, že i mírné zklamání u této hrstky titulů nezasáhne jen je, ale protáhne se celým indexem a přes něj i do portfolií všech, kdo ho drží. A drží ho pasivně, aniž o jednotlivých firmách rozhodují, miliony drobných investorů po celém světě.

Češi mezi ně patří víc, než se možná zdá. Podle Asociace pro kapitálový trh měli ke konci roku 2025 v podílových fondech 1,411 bilionu korun, přičemž devadesát procent tohoto objemu drží fyzické osoby, tedy běžní lidé, ne instituce. V akciových fondech leželo 342 miliard korun a značná část z nich putuje právě do globálních a amerických indexů, které jsou dnes tak silně nakloněné k technologickým gigantům. K tomu je nutné připočíst rostoucí oblibu indexových fondů kopírujících S&P 500 uvnitř penzijního spoření a nového dlouhodobého investičního produktu. Expozice vůči americkému technologickému sektoru se tak stala tichou součástí spořicích plánů, které si lidé zakládají na důchod, na bydlení, na děti.

Zůstává tu ovšem poctivá mezera, kterou je třeba přiznat. Přesné číslo, kolik korun mají čeští drobní investoři konkrétně v produktech navázaných na S&P 500 nebo světové indexy, veřejná statistika nezachycuje – sleduje objem fondů podle jejich typu, ne podle podkladového indexu, a investice přes zahraniční brokery do ní systematicky nespadají. Expozici tedy nelze vyčíslit na korunu, jen doložit nepřímo: přes koncentraci indexů, přes objem akciových fondů a přes popularitu, které se americké indexy u českých střadatelů těší. To ale na povaze rizika nic nemění. Kdo drží široký americký nebo světový index, drží i tu koncentrovanou sázku na umělou inteligenci – ať už si to uvědomuje, nebo ne. Nejde tu o radu, co s tím dělat; jde o to, aby si člověk té sázky byl vědom, když už ji nese.

Co bude rozhodovat

Umělá inteligence tedy není ani zázrak, který se zaplatí sám, ani podvod, který zítra praskne. Je to nákladově náročná služba, do níž se vsadil bezprecedentní kapitál na základě předpokladu, že se dnešní ztráty promění v budoucí zisky dřív, než je rozmělní neúprosná ekonomika provozu a levná konkurence z Číny. Právě ten rozdíl oproti klasickému softwaru – že náklad nevzniká jednou při napsání, ale znovu při každém použití – z toho dělá sázku na čas, ne na trpělivost.

Jestli tu sázku vyhrají ti, kdo do ní vsadili stovky miliard, se ukáže na několika konkrétních místech, a žádné z nich není novou verzí modelu. Rozhodující bude, zda umělá inteligence začne podnikům, které ji nasazují, měřitelně vydělávat, a ne jen přibývat na fakturách za cloud – tedy zda se pětiprocentní menšina úspěšných nasazení, o níž mluví studie MIT, rozšíří ve většinu. Stejně tak bude záležet, jestli hrubé marže poskytovatelů vydrží tlak čínských cen, nebo jestli se závod ke dnu propíše až do jejich výsledovek. A nakonec půjde o to, zda provoz zlevní natolik, aby se rozdíl mezi cenou služby a cenou jejího poskytnutí obrátil v zisk – aniž by přitom zlevnila i sama cena, kterou si za ni lze účtovat. Teprve odpovědi na tyto otázky ukážou, jestli byla dnešní sázka prozíravá, nebo předčasná.

Pro českého střadatele z toho neplyne poplašný signál, ale ani důvod k lhostejnosti. Plyne z toho jediné: technologie, o níž se mluví jako o budoucnosti, je zároveň finanční sázkou přítomnosti – a nese ji, přes indexové fondy a penzijní spoření, i ten, kdo o žádné sázce na umělou inteligenci nikdy nerozhodl.

Fakta v kostce

• Kapitál do AI: čtyři největší američtí provozovatelé cloudu (Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta) proinvestovali v roce 2025 do infrastruktury téměř 400 miliard dolarů, na 2026 plánují kolem 600 miliard. Program Stargate deklaroval 500 miliard dolarů.
• Nákladový rozdíl: klasický software má po napsání téměř nulový mezní náklad a marže 60–80 %; AI platí drahý výpočet při každém použití, marže se drží kolem 50–60 % i pod nimi (Anthropic měl v roce 2024 hrubou marži kolem −94 %).
• OpenAI 2025: tržby kolem 13 miliard dolarů, hluboká ztráta (podle zdroje 9 až 21 miliard), za samotný výpočet zaplaceno Microsoftu 17,2 miliardy. Ocenění 500 miliard, podaná důvěrná žádost o vstup na burzu; run-rate v létě 2026 přes 40 miliard. Kladné cash flow firma plánuje až kolem let 2029–2030.
• Anthropic: roční tempo tržeb z ~1 miliardy na ~65 miliard dolarů za jediný rok; poslední potvrzené ocenění 183 miliard.
• Čínský tlak: DeepSeek deklaroval trénink za 5,6 milionu dolarů (jen závěrečný běh; reálná investice podle odhadu SemiAnalysis kolem 1,6 miliardy); jeho provoz je zhruba o 96 % levnější než u srovnatelného amerického modelu.
• Reakce trhu: zpráva o DeepSeeku srazila 27. 1. 2025 Nvidii o 17 % a 589 miliard dolarů – největší jednodenní propad hodnoty firmy v historii.
• Návratnost v podnicích: podle studie MIT nezaznamenalo 95 % organizací žádný měřitelný dopad generativní AI na hospodářský výsledek.
• Koncentrace a česká expozice: pětice největších firem drží ~30 % indexu S&P 500. Češi měli ke konci roku 2025 v podílových fondech 1,411 bilionu korun, 90 % objemu drží drobní investoři.