Nekonečný závod o rychlejší umělou inteligenci není jen o větším výpočetním výkonu. Jde o odstranění úzkých hrdel a změnu architektury – jako je stavba pyramidy: to, co z dálky vypadá hladce, je ve skutečnosti řada ostrých bloků. Po desetiletí se technologický průmysl řídil Moorovým zákonem, ale růst dosáhl plošiny. Nyní další fáze vývoje AI závisí na latenci, nejen na hrubé síle.
Hrubá výpočtová plošina
V prvních dnech výpočetní techniky docházelo k exponenciálnímu nárůstu hustoty tranzistorů, což mělo za následek zvýšení výkonu procesoru. To se ale zpomalilo a pozornost se přesunula na grafické procesory (GPU), které propaguje Jensen Huang z Nvidie. Nicméně i GPU mají své limity. Současné generativní modely umělé inteligence narážejí na zeď. Růst se nezastaví; on změní. Jak říká Dario Amodei z Anthropic: “Exponenciála pokračuje, dokud neskončí.”
Klíčem nyní není jen více počítání, ale jak se tento výpočet používá. Nvidia si to uvědomuje: jejich nedávný Rubin zdůrazňuje důležitost technik MoE (Mixture of Experts), které umožňují levnější a efektivnější odvození modelu.
Zpoždění krize a řešení Groq
Hlavní překážkou dnes není trénování masivních modelů, ale výstup – rychlost, s jakou umělá inteligence dokáže zpracovat informace a produkovat odpovědi. Uživatelé nechtějí čekat, až si AI rozmyslí. Zde vstupuje do hry Groq. Jejich architektura LPU (Language Processing Unit) je navržena pro bleskurychlou inferenci, která eliminuje překážky šířky pásma paměti, které trápí GPU při zpracování složitých problémů uvažování.
Představte si agenta AI, který potřebuje otestovat svou práci vygenerováním 10 000 interních „myšlenkových žetonů“, než zareaguje. Na standardním GPU to trvá 20–40 sekund. Na Groq se to stane za méně než 2 sekundy. Tato rychlost otevírá možnosti uvažování v reálném čase.
Další krok Nvidie: akvizice nebo integrace?
Pro Nvidii není akvizice nebo hluboká integrace s Groqem jen o rychlejších čipech. Jde o vyřešení problému „čekání, až si robot myslí“ a vytvoření dominantního softwarového ekosystému. GPU byly všestranným nástrojem pro umělou inteligenci, ale odvození vyžaduje jiný přístup.
Nvidia již ovládá ekosystém CUDA, jeho největší aktivum. Tím, že by to zabalili do hardwaru Groq, by v podstatě zablokovali konkurenci a nabídli jedinou skutečnou end-to-end platformu pro trénink a provozování AI. V kombinaci s dalším modelem s otevřeným zdrojovým kódem (jako je DeepSeek 4) by to vytvořilo nabídku, která konkuruje dnešním předním modelům v ceně, výkonu a rychlosti.
Žebřík pokroku
Růst AI není hladká křivka. Jde o sérii průlomů, které překonávají konkrétní úzká místa. Nejprve jsme potřebovali rychlejší výpočty (GPU). Poté hlubší učení (transformace architektur). Nyní potřebujeme rychlejší logiku (LPU od Groq).
Jensen Huang dokázal, že je ochoten narušit své vlastní produktové řady, aby zůstal na špici. Přijetím Groq by Nvidia nezískala pouze čip; umožnilo by to budoucnost inteligence v reálném čase. Závod už není o hrubé síle: je o efektivitě, architektuře a schopnosti poskytovat odpovědi teď.
