2 cent
79 Sledujících
947 Sledujících
5.0K+ Označeno To se mi líbí
419 Sdílené
Vše
Nabídky
Zobrazit originál
🚀 Jak může Render profitovat z "železného hladomoru AI"
1. Přímý přístup k GPU výkonu: Síť nabízí alternativu k centralizovaným cloudovým poskytovatelům (jako jsou AWS nebo Google Cloud), poskytující přístup k distribuované síti tisíců GPU po celém světě.
2. Strategické zaměření na AI: Původně vytvořená pro 3D renderování, síť aktivně rozšiřuje svou činnost do oblasti výpočtů pro AI. Byly spuštěny speciální programy (např. Dispersed Compute Subnet) pro provádění úloh AI inferencí.
3. Ekonomická efektivita: Decentralizovaný model může nabídnout konkurenceschopnější ceny ve srovnání s tradičními cloudovými službami, což je kriticky důležité při vysoké poptávce po GPU.
4. Tokenomika se "spalováním" (Burn-and-Mint): Část tokenů RENDER, které se používají k platbě za služby sítě, je bez možnosti návratu spálena. Při vzrůstající poptávce po výpočtech to vytváří deflační tlak na nabídku tokenu.
5. Partnerství a implementace: Partnerství s firmami z oblasti zábavy a akademickými institucemi dokazují skutečnou poptávku a praktickou použitelnost sítě.
1. Přímý přístup k GPU výkonu: Síť nabízí alternativu k centralizovaným cloudovým poskytovatelům (jako jsou AWS nebo Google Cloud), poskytující přístup k distribuované síti tisíců GPU po celém světě.
2. Strategické zaměření na AI: Původně vytvořená pro 3D renderování, síť aktivně rozšiřuje svou činnost do oblasti výpočtů pro AI. Byly spuštěny speciální programy (např. Dispersed Compute Subnet) pro provádění úloh AI inferencí.
3. Ekonomická efektivita: Decentralizovaný model může nabídnout konkurenceschopnější ceny ve srovnání s tradičními cloudovými službami, což je kriticky důležité při vysoké poptávce po GPU.
4. Tokenomika se "spalováním" (Burn-and-Mint): Část tokenů RENDER, které se používají k platbě za služby sítě, je bez možnosti návratu spálena. Při vzrůstající poptávce po výpočtech to vytváří deflační tlak na nabídku tokenu.
5. Partnerství a implementace: Partnerství s firmami z oblasti zábavy a akademickými institucemi dokazují skutečnou poptávku a praktickou použitelnost sítě.
Zobrazit originál
Vypadá to, že restart GeForce RTX 3060 je spojen s nedostatkem paměti, kvůli kterému mohou poslední generace grafických karet výrazně vzrůst v ceně nebo úplně zmizet z výkladů obchodů. Partneři Team Green byli již informováni o rozhodnutí společnosti, avšak jejich reakce zatím neznáme. Zatím nejasné je také, které konkrétní modifikace budou znovu uvedeny na trh. Připomeňme, že verze s 8 GB paměti kdysi způsobila negativní reakci veřejnosti. Navíc, aby zaujala současné uživatele, musí být „nová“ grafická karta dostatečně přitažlivá v ceně.
Zobrazit originál
Uživatelé ze Spojených států a Anglie masově přecházejí na zastaralou platformu AM4 kvůli vysokým cenám DDR5.
Paradoxně, ale procesor Ryzen 7 5800X, který AMD vydala v roce 2020, v současnosti vede žebříček nejpopulárnějších CPU na britském Amazonu. Spolu s tím, jeho aktualizovaná verze ve formě Ryzen 7 5800XT pronikla do čtyřky nejvíce nakupovaných "kamenů" na Amazon US.
Oba procesory jsou založeny na zastaralé architektuře Zen 3 pět let staré, což z pohledu počítačového trhu představuje obrovský časový úsek. Navíc platforma AM4, na které jsou založeny Ryzen 5000. série, v září příštího roku oslaví své desáté výročí.
Obvykle se nadšenci snaží vyhnout nákupu starého hardwaru, protože není výrazně levnější než nový a může mu významně ustupovat výkonem. Nicméně v podmínkách, kdy ceny DDR5 vzrostly o 200% a více, jsou uživatelé nuceni masově migrovat na soket AM4, který podporuje dostupnější paměť DDR4.
Paradoxně, ale procesor Ryzen 7 5800X, který AMD vydala v roce 2020, v současnosti vede žebříček nejpopulárnějších CPU na britském Amazonu. Spolu s tím, jeho aktualizovaná verze ve formě Ryzen 7 5800XT pronikla do čtyřky nejvíce nakupovaných "kamenů" na Amazon US.
Oba procesory jsou založeny na zastaralé architektuře Zen 3 pět let staré, což z pohledu počítačového trhu představuje obrovský časový úsek. Navíc platforma AM4, na které jsou založeny Ryzen 5000. série, v září příštího roku oslaví své desáté výročí.
Obvykle se nadšenci snaží vyhnout nákupu starého hardwaru, protože není výrazně levnější než nový a může mu významně ustupovat výkonem. Nicméně v podmínkách, kdy ceny DDR5 vzrostly o 200% a více, jsou uživatelé nuceni masově migrovat na soket AM4, který podporuje dostupnější paměť DDR4.
Zobrazit originál
🔮 Perspektivy na rok 2026 a dále
Podle údajů vedoucího venture kapitálového fondu a16z čeká kryptoindustrii bouřlivý rozvoj v následujících oblastech:
· AI agenty jako základ nové finanční infrastruktury internetu.
· Stabilní mince jako základní výpočetní vrstva.
Podle údajů vedoucího venture kapitálového fondu a16z čeká kryptoindustrii bouřlivý rozvoj v následujících oblastech:
· AI agenty jako základ nové finanční infrastruktury internetu.
· Stabilní mince jako základní výpočetní vrstva.
Zobrazit originál
⚡️ Přesměrování těžebních zařízení z Bitcoinu na umělou inteligenci
To je jasný ukazatel toho, kam se trh vyvíjí:
· Ekonomická výhodnost: Výpočty umělé inteligence přinášejí 2 až 5krát větší výnos na kilowatthodinu než těžba Bitcoinu. K roku 2027 se očekává přesun 20 % výkonu těžebních zařízení Bitcoinu na umělou inteligenci.
· Skutečné kroky firem: Velké těžební společnosti (Core Scientific, Bitfarms) oznámily postupné zastavení těžby Bitcoinu a přechod na rozvoj infrastruktury umělé inteligence.
To je jasný ukazatel toho, kam se trh vyvíjí:
· Ekonomická výhodnost: Výpočty umělé inteligence přinášejí 2 až 5krát větší výnos na kilowatthodinu než těžba Bitcoinu. K roku 2027 se očekává přesun 20 % výkonu těžebních zařízení Bitcoinu na umělou inteligenci.
· Skutečné kroky firem: Velké těžební společnosti (Core Scientific, Bitfarms) oznámily postupné zastavení těžby Bitcoinu a přechod na rozvoj infrastruktury umělé inteligence.
Zobrazit originál
🧠 Jak umělá inteligence již mění kryptoindustrii
· Autonomní obchodování a analýza: Umělá inteligence analyzuje zprávy a sociální sítě v reálném čase pro obchodování a předpovídá, jak informace ovlivní ceny.
· Bezpečnost a efektivita: Algoritmy strojového učení detekují podezřelou činnost a zároveň pomáhají optimalizovat těžbu a snížit náklady na energii.
· Smart kontrakty nové generace: Umělá inteligence může být využita k vytváření, testování a ověřování chybově bezpečných smart kontraktů, čímž zvyšuje spolehlivost protokolů.
· Dецентraлизovaný obchod: AI agenty spojí poptávku a nabídku na decenteralizovaných obchodních platformách, automatizují platby a logistiku.
· Autonomní obchodování a analýza: Umělá inteligence analyzuje zprávy a sociální sítě v reálném čase pro obchodování a předpovídá, jak informace ovlivní ceny.
· Bezpečnost a efektivita: Algoritmy strojového učení detekují podezřelou činnost a zároveň pomáhají optimalizovat těžbu a snížit náklady na energii.
· Smart kontrakty nové generace: Umělá inteligence může být využita k vytváření, testování a ověřování chybově bezpečných smart kontraktů, čímž zvyšuje spolehlivost protokolů.
· Dецентraлизovaný obchod: AI agenty spojí poptávku a nabídku na decenteralizovaných obchodních platformách, automatizují platby a logistiku.
Zobrazit originál
💡 Co rozlišuje realitu umělé inteligence od "hype"?
AI není dočasný trend, protože:
· Poskytuje měřitelné výsledky: Jeho hodnota se odhaduje v procentech k globálnímu HDP, snížení nákladů a růstu produktivity.
· Mění trh práce: Nezaměňuje celé profese, ale transformuje až 60 % pracovních míst ve vysoce rozvinutých zemích, což vyžaduje od zaměstnanců nových dovedností.
· Je propojen s daty a infrastrukturou: Jeho implementace vyžaduje významné investice do shromažďování a zpracování dat, což dělá změny hlubokými a systémovými.
Na rozdíl od spekulativních trendů (např. "filozofie bitcoinu") je AI užitečný nástroj hluboce integrovaný do firemních procesů pro řešení konkrétních úkolů a dosažení měřitelného zisku.
AI není dočasný trend, protože:
· Poskytuje měřitelné výsledky: Jeho hodnota se odhaduje v procentech k globálnímu HDP, snížení nákladů a růstu produktivity.
· Mění trh práce: Nezaměňuje celé profese, ale transformuje až 60 % pracovních míst ve vysoce rozvinutých zemích, což vyžaduje od zaměstnanců nových dovedností.
· Je propojen s daty a infrastrukturou: Jeho implementace vyžaduje významné investice do shromažďování a zpracování dat, což dělá změny hlubokými a systémovými.
Na rozdíl od spekulativních trendů (např. "filozofie bitcoinu") je AI užitečný nástroj hluboce integrovaný do firemních procesů pro řešení konkrétních úkolů a dosažení měřitelného zisku.
Zobrazit originál
oblastech
Umělá inteligence již mění práci celých odvětví ekonomiky. Zde je několik příkladů jejího praktického využití:
Průmysl a výroba
· Předpovědní údržba: Analýza dat ze senzorů pro předpovídání poruch, snížení neočekávaných výpadků.
· Kontrola kvality: Systémy počítačového vidění pro automatické zjišťování vad.
· Digitální dvojníci: Virtuální kopie procesů pro optimalizaci provozních režimů a spotřeby energie.
Finanční sektor
· Analýza a automatizace: Analýza smluv, předpovídání rizik, chatboty pro zákazníky.
· Podpora investořů: 33 % soukromých investořů v Rusku v roce 2025 již používalo umělou inteligenci pro tvorbu strategií.
Logistika a obchod
· Optimalizace dodacích řetězců: Předpovídání poptávky a automatizace správy zásob.
· Personalizace: Analýza chování zákazníků pro tvorbu individuálních nabídek.
Energetika
· Zvyšování efektivity: Rozdělování zátěže, řízení generace, integrace obnovitelných zdrojů.
Umělá inteligence již mění práci celých odvětví ekonomiky. Zde je několik příkladů jejího praktického využití:
Průmysl a výroba
· Předpovědní údržba: Analýza dat ze senzorů pro předpovídání poruch, snížení neočekávaných výpadků.
· Kontrola kvality: Systémy počítačového vidění pro automatické zjišťování vad.
· Digitální dvojníci: Virtuální kopie procesů pro optimalizaci provozních režimů a spotřeby energie.
Finanční sektor
· Analýza a automatizace: Analýza smluv, předpovídání rizik, chatboty pro zákazníky.
· Podpora investořů: 33 % soukromých investořů v Rusku v roce 2025 již používalo umělou inteligenci pro tvorbu strategií.
Logistika a obchod
· Optimalizace dodacích řetězců: Předpovídání poptávky a automatizace správy zásob.
· Personalizace: Analýza chování zákazníků pro tvorbu individuálních nabídek.
Energetika
· Zvyšování efektivity: Rozdělování zátěže, řízení generace, integrace obnovitelných zdrojů.
Zobrazit originál
Umělá inteligence se stala novou realitou pro celou průmyslovou oblast. Toto potvrzuje ne předpovědi, ale aktuální statistiky implementace a měřitelné ekonomické výsledky.
📊 Praktická hodnota umělé inteligence v průmyslu
Umělá inteligence přináší skutečnou hodnotu pro podnikání:
· Optimalizace procesů: Implementace analýzy a předpovědní údržby umožňuje snížit doby zastavení zařízení o 30–50 % a zvýšit životnost strojů o 20–40 %.
· Konkrétní příklady: Na železárách systémy umělé inteligence pomohly vydělat dalších 180 milionů rublů a zvýšit výrobní výkonnost o 3,4 %.
· Široká implementace: Podle údajů Světového měnového fondu se umělá inteligence dotkne přibližně 40 % všech pracovních míst po celém světě. V roce 2024 již 65 % dotázaných firem používalo generativní umělou inteligenci.
📊 Praktická hodnota umělé inteligence v průmyslu
Umělá inteligence přináší skutečnou hodnotu pro podnikání:
· Optimalizace procesů: Implementace analýzy a předpovědní údržby umožňuje snížit doby zastavení zařízení o 30–50 % a zvýšit životnost strojů o 20–40 %.
· Konkrétní příklady: Na železárách systémy umělé inteligence pomohly vydělat dalších 180 milionů rublů a zvýšit výrobní výkonnost o 3,4 %.
· Široká implementace: Podle údajů Světového měnového fondu se umělá inteligence dotkne přibližně 40 % všech pracovních míst po celém světě. V roce 2024 již 65 % dotázaných firem používalo generativní umělou inteligenci.
Zobrazit originál
🔷 Umělý inteligence (UI)
· Podstata: Užitečný nástroj
· Hodnota: Řeší konkrétní praktické úkoly
· "Realita": Pracuje s daty fyzického světa
· Příklady dopadu: Diagnóza nemocí, bezpilotní doprava, generování obsahu
🔶 Kryptoměny (Bitcoin/Ethereum)
· Podstata: Sociálně-filozofický experiment
· Hodnota: Založena na kolektivní dohodě
· "Realita": Vytváří novou digitální realitu
· Příklady dopadu: Dецентrální finance (DeFi), NFT, digitální zlato
🛠 UI: Nástroj pro transformaci stávající reality
Hodnota UI je nezpochybnitelná a měří se jeho praktickou užitností. Integruje se do našeho každodenního života a řeší konkrétní úkoly:
· Podstata: Užitečný nástroj
· Hodnota: Řeší konkrétní praktické úkoly
· "Realita": Pracuje s daty fyzického světa
· Příklady dopadu: Diagnóza nemocí, bezpilotní doprava, generování obsahu
🔶 Kryptoměny (Bitcoin/Ethereum)
· Podstata: Sociálně-filozofický experiment
· Hodnota: Založena na kolektivní dohodě
· "Realita": Vytváří novou digitální realitu
· Příklady dopadu: Dецентrální finance (DeFi), NFT, digitální zlato
🛠 UI: Nástroj pro transformaci stávající reality
Hodnota UI je nezpochybnitelná a měří se jeho praktickou užitností. Integruje se do našeho každodenního života a řeší konkrétní úkoly:
Zobrazit originál
Umělá inteligence je jev jiného druhu než bublina kolem bitcoinu. Založená na poptávce po skutečné výrobní síle (výpočetních výkonů), mění globální datovou infrastrukturu i infrastrukturu práce a vytváří strukturální nedostatky, které budou určovat vývoj technologií na několik let dopředu.
Zobrazit originál
🔄 Jak umělá inteligence skutečně „převrací všechno“
Převrátka se děje ne na úrovni návštěvnosti, ale na úrovni základních změn:
· Transformace práce: Umělá inteligence se stává „digitálním kolegou“ — agentem, který plánuje a provádí úkoly, nikoli jen nástrojem. Předpokládá se zvýšení celkové pracovní produktivity ve Spojených státech a dalších rozvinutých zemích přibližně o 15 % při plném nasazení.
· Nová fáze vývoje: Pozornost se přesouvá od vytváření velkých modelů k vytváření inteligentních systémů a „superagentů“, kteří budou fungovat jako týmy.
· Změna investičního trendu: Investoři začínají sázet ne na „vzrušující“ demo projekty, ale na „nudnou AI“ — spolehlivou integraci do podnikových procesů, čistotu dat a skutečný zisk.
Převrátka se děje ne na úrovni návštěvnosti, ale na úrovni základních změn:
· Transformace práce: Umělá inteligence se stává „digitálním kolegou“ — agentem, který plánuje a provádí úkoly, nikoli jen nástrojem. Předpokládá se zvýšení celkové pracovní produktivity ve Spojených státech a dalších rozvinutých zemích přibližně o 15 % při plném nasazení.
· Nová fáze vývoje: Pozornost se přesouvá od vytváření velkých modelů k vytváření inteligentních systémů a „superagentů“, kteří budou fungovat jako týmy.
· Změna investičního trendu: Investoři začínají sázet ne na „vzrušující“ demo projekty, ale na „nudnou AI“ — spolehlivou integraci do podnikových procesů, čistotu dat a skutečný zisk.
Zobrazit originál
USA.
🛠️ "Železný hlad" a přestavba infrastruktury
Nedostatek výpočetních kapacit je přímým důsledkem explozivního růstu poptávky. To vedlo k neočekávanému jevu: těžaři bitcoinu se masově přesouvají na AI.
· Ekonomický důvod: Výpočty pro umělou inteligenci mohou přinášet až 25krát více příjmů na kilowatthodinu ve srovnání s těžbou bitcoinu.
· Příklady přechodu: Velcí hráči (Core Scientific, Bitfarms) oznámili přechod na infrastrukturu pro AI, prodali těžené bitcoiny pro financování tohoto přechodu.
· Strukturální nedostatek: Poptávka po výpočetních zdrojích překročila nabídku, vytvořila strukturální nedostatek, který nucuje odvětví hledat nové architektury (ASIC, kvantové procesory) a dělat důraz na efektivitu, nikoli jen na rozsah.
🛠️ "Železný hlad" a přestavba infrastruktury
Nedostatek výpočetních kapacit je přímým důsledkem explozivního růstu poptávky. To vedlo k neočekávanému jevu: těžaři bitcoinu se masově přesouvají na AI.
· Ekonomický důvod: Výpočty pro umělou inteligenci mohou přinášet až 25krát více příjmů na kilowatthodinu ve srovnání s těžbou bitcoinu.
· Příklady přechodu: Velcí hráči (Core Scientific, Bitfarms) oznámili přechod na infrastrukturu pro AI, prodali těžené bitcoiny pro financování tohoto přechodu.
· Strukturální nedostatek: Poptávka po výpočetních zdrojích překročila nabídku, vytvořila strukturální nedostatek, který nucuje odvětví hledat nové architektury (ASIC, kvantové procesory) a dělat důraz na efektivitu, nikoli jen na rozsah.
Zobrazit originál
Národní horečka umělé inteligence nepřišla jen rychleji — ukázala se větší, základnější a vyvolala jedinečný „železný hlad“, který ukazuje, jak hluboce tato technologie mění infrastrukturu celého světa. Na rozdíl od bitcoinu byl poptávka po umělé inteligenci reálná a globální, nikoli spekulativní.
⚡️ Srovnání rozsahu a rychlosti
· Kapitalizace a růst: Prognózy trhu umělé inteligence do roku 2025 dosáhnou 254,5 miliardy USD s růstem na 435,9 miliardy USD do roku 2032. Trh těžby bitcoinu, pro srovnání, je odhadován na 3,3 miliardy USD do roku 2030.
· Cílová skupina a penetrace: Každý měsíc používá služby umělé inteligence více než 1 miliarda lidí, a téměř dvě třetiny firem využívá umělou inteligenci pro podnikové účely. Penetrační rychlost umělé inteligence na trhu práce je rychlejší než šíření osobních počítačů.
· Investice: Soukromé investice do umělé inteligence za deset let vzrostly 13krát a dosáhly 252,3 miliardy USD k roku 2024. V první polovině roku 2025 představovaly investice do infrastruktury umělé inteligence polovinu (1,2 %) růstu HDP Spojených států.
⚡️ Srovnání rozsahu a rychlosti
· Kapitalizace a růst: Prognózy trhu umělé inteligence do roku 2025 dosáhnou 254,5 miliardy USD s růstem na 435,9 miliardy USD do roku 2032. Trh těžby bitcoinu, pro srovnání, je odhadován na 3,3 miliardy USD do roku 2030.
· Cílová skupina a penetrace: Každý měsíc používá služby umělé inteligence více než 1 miliarda lidí, a téměř dvě třetiny firem využívá umělou inteligenci pro podnikové účely. Penetrační rychlost umělé inteligence na trhu práce je rychlejší než šíření osobních počítačů.
· Investice: Soukromé investice do umělé inteligence za deset let vzrostly 13krát a dosáhly 252,3 miliardy USD k roku 2024. V první polovině roku 2025 představovaly investice do infrastruktury umělé inteligence polovinu (1,2 %) růstu HDP Spojených států.
Zobrazit originál
🔄 Možné směry vývoje
Úplná zastavení pravděpodobně nepřijde, ale odvětví čekají změny:
· Optimalizace a hledání alternativ: Budou rozvíjeny technologie pro efektivnější využití zdrojů: komprese modelů, použití jednodušších umělých inteligencí pro konkrétní úkoly, optimalizace vybavení.
· Nové technologické architektury: Přijdou specializované procesory, které řeší problém jinak. Například čipy Cerebras WSE-3 s obrovskou integrovanou pamětí, které nezávisí na nedostatku HBM paměti a překonávají tradiční GPU při učení umělé inteligence.
· Přechod k cloudovým a suverénním řešením: Přístup k výkonné umělé inteligenci pro mnoho firem se může přesunout směrem k cloudovým službám. Zvyšuje se také zájem o „suverénní umělou inteligenci“ – vytváření národních nebo korporátních výpočetních center na kompaktním, ale výkonném vybavení (např. Cerebras CS-3) pro udržení kontroly nad daty.
Takže „shutdown“ není náhlý kolaps, ale postupné zpomalení tempa růstu a dostupnosti technologií umělé inteligence kvůli omezením dodávek hardwaru. Tato situace podněcuje hledání nových řešení a může změnit technologický obraz.
Úplná zastavení pravděpodobně nepřijde, ale odvětví čekají změny:
· Optimalizace a hledání alternativ: Budou rozvíjeny technologie pro efektivnější využití zdrojů: komprese modelů, použití jednodušších umělých inteligencí pro konkrétní úkoly, optimalizace vybavení.
· Nové technologické architektury: Přijdou specializované procesory, které řeší problém jinak. Například čipy Cerebras WSE-3 s obrovskou integrovanou pamětí, které nezávisí na nedostatku HBM paměti a překonávají tradiční GPU při učení umělé inteligence.
· Přechod k cloudovým a suverénním řešením: Přístup k výkonné umělé inteligenci pro mnoho firem se může přesunout směrem k cloudovým službám. Zvyšuje se také zájem o „suverénní umělou inteligenci“ – vytváření národních nebo korporátních výpočetních center na kompaktním, ale výkonném vybavení (např. Cerebras CS-3) pro udržení kontroly nad daty.
Takže „shutdown“ není náhlý kolaps, ale postupné zpomalení tempa růstu a dostupnosti technologií umělé inteligence kvůli omezením dodávek hardwaru. Tato situace podněcuje hledání nových řešení a může změnit technologický obraz.
Zobrazit originál
📈 Důsledky pro trh a technologie
Důsledky tohoto nedostatku jsou již patrné a vytvářejí zpětnou vazbu, která může zpomalit pokrok:
· Růst cen a omezený přístup: Cena součástek stoupá. To koncentruje možnosti vývoje umělé inteligence v rukou velkých korporací, které si tyto náklady mohou dovolit, a omezuje přístup pro startupy a výzkumníky.
· Změna priority výrobců: Pro společnosti jako Nvidia výroba herních grafických karet se stala méně výhodnou. Podle údajů přesahuje příjem z datových center (51,2 miliardy USD) příjem z herního segmentu (4,3 miliardy USD) více než desetinásobně. Z toho vyplývá očekávání snížení výroby herních GPU o 30–40 % v roce 2026.
Důsledky tohoto nedostatku jsou již patrné a vytvářejí zpětnou vazbu, která může zpomalit pokrok:
· Růst cen a omezený přístup: Cena součástek stoupá. To koncentruje možnosti vývoje umělé inteligence v rukou velkých korporací, které si tyto náklady mohou dovolit, a omezuje přístup pro startupy a výzkumníky.
· Změna priority výrobců: Pro společnosti jako Nvidia výroba herních grafických karet se stala méně výhodnou. Podle údajů přesahuje příjem z datových center (51,2 miliardy USD) příjem z herního segmentu (4,3 miliardy USD) více než desetinásobně. Z toho vyplývá očekávání snížení výroby herních GPU o 30–40 % v roce 2026.
Zobrazit originál
🛑 Chybějící klíčové komponenty
· Paměť HBM: Nedostatek a náhlý nárůst poptávky po vysokorychlostní paměti (HBM) pro servery umělé inteligence. Výrobci (Samsung, SK Hynix, Micron) přesměrovávají kapacity na její výrobu, čímž snižují výrobu spotřebitelské operační paměti (DDR5) a SSD. V důsledku toho se například cena sady DDR5-6000 32 GB za tři měsíce zvýšila třikrát.
· Paměť HBM: Nedostatek a náhlý nárůst poptávky po vysokorychlostní paměti (HBM) pro servery umělé inteligence. Výrobci (Samsung, SK Hynix, Micron) přesměrovávají kapacity na její výrobu, čímž snižují výrobu spotřebitelské operační paměti (DDR5) a SSD. V důsledku toho se například cena sady DDR5-6000 32 GB za tři měsíce zvýšila třikrát.
Zobrazit originál
🔮 Závěr
Trh AI kryptoměn a nedostatek hardwarového vybavení jsou dvě strany technologického pokroku.
· Kryptoměny AI nabízejí dezentralizovanou alternativu pro výpočty, data a ekonomiku agentů.
· „Hlad po oceli“ je strukturální problém nabídky a poptávky, který podle odhadů bude v střednědobém horizontu trvat.
Oba trendy jsou vzájemně propojeny: nedostatek centrálních zdrojů může urychlit rozvoj dezentralizovaných alternativ v rámci
Trh AI kryptoměn a nedostatek hardwarového vybavení jsou dvě strany technologického pokroku.
· Kryptoměny AI nabízejí dezentralizovanou alternativu pro výpočty, data a ekonomiku agentů.
· „Hlad po oceli“ je strukturální problém nabídky a poptávky, který podle odhadů bude v střednědobém horizontu trvat.
Oba trendy jsou vzájemně propojeny: nedostatek centrálních zdrojů může urychlit rozvoj dezentralizovaných alternativ v rámci
Zobrazit originál
První pod útokem budou spotřebitelské flagmány. Je očekáváno, že cena GeForce RTX 5090, která na začátku roku 2025 činila 1999 dolarů, v roce 2026 může vzrůst na 5000 dolarů (asi 7,15 milionu vónů). Podobná situace se dotkne i řady Radeon RX 9000 od AMD. Společnosti plánují ne jednorázové zdražení, ale postupnou měsíční úpravu cen během několika měsíců, což ovlivní celou výrobní řadu.
Krizi cen se dotkne i korporátní segment. Oblíbený AI akcelerátor NVIDIA H200, jehož aktuální cena se pohybuje mezi 30 000 a 40 000 dolarů, bude dražší kvůli nárůstu ceny HBM3E o 20 %. Analytici z Counterpoint předpovídají, že ceny paměti ještě vzrostou o dalších 40 % do druhého čtvrtletí roku 2026, což nevyhnutelně povede ke zdražení AI serverů a datových center po celém světě.
Krizi cen se dotkne i korporátní segment. Oblíbený AI akcelerátor NVIDIA H200, jehož aktuální cena se pohybuje mezi 30 000 a 40 000 dolarů, bude dražší kvůli nárůstu ceny HBM3E o 20 %. Analytici z Counterpoint předpovídají, že ceny paměti ještě vzrostou o dalších 40 % do druhého čtvrtletí roku 2026, což nevyhnutelně povede ke zdražení AI serverů a datových center po celém světě.
Zobrazit originál
⚙️ Příčiny „železného hladu“ umělé inteligence
Nedostatek a růst cen komponent je způsoben následujícími faktory:
· Přesměrování výroby paměti: Výrobci (Samsung, SK Hynix, Micron) přesměrují kapacity na výrobu paměti HBM (High Bandwidth Memory), která je kritická pro servery s umělou inteligencí. Toto snižuje výrobu spotřebitelské operační paměti (např. DDR5), což způsobuje nedostatek a růst cen.
· Explodující poptávka po GPU: Trénink a spouštění složitých modelů umělé inteligence vyžaduje obrovské výpočetní výkon, což vedlo k masové poptávce po výkonných grafických procesorech ze strany datových center, což ovlivnilo i maloobchodní trh.
· Růst nákladů na komponenty: Zvýšení cen paměti a dalších součástek zvyšuje náklady na výrobu grafických karet a konečnou cenu pro spotřebitele.
· Důsledky pro spotřebitele: Očekává se další růst cen a omezení nabídky některých součástek.
Nedostatek a růst cen komponent je způsoben následujícími faktory:
· Přesměrování výroby paměti: Výrobci (Samsung, SK Hynix, Micron) přesměrují kapacity na výrobu paměti HBM (High Bandwidth Memory), která je kritická pro servery s umělou inteligencí. Toto snižuje výrobu spotřebitelské operační paměti (např. DDR5), což způsobuje nedostatek a růst cen.
· Explodující poptávka po GPU: Trénink a spouštění složitých modelů umělé inteligence vyžaduje obrovské výpočetní výkon, což vedlo k masové poptávce po výkonných grafických procesorech ze strany datových center, což ovlivnilo i maloobchodní trh.
· Růst nákladů na komponenty: Zvýšení cen paměti a dalších součástek zvyšuje náklady na výrobu grafických karet a konečnou cenu pro spotřebitele.
· Důsledky pro spotřebitele: Očekává se další růst cen a omezení nabídky některých součástek.
Přihlaste se a prozkoumejte další obsah