Kdo platí za revoluci v oblasti umělé inteligence a kdo sklízí výnosy? Tato otázka zní jako soutěž mezi zeměmi. Jedná se však především o otázku tří různých rozvah: investora financujícího výpočetní výkon, společnosti, která vlastní výslednou infrastrukturu, a zákazníka, který využívá AI k vytváření něčeho hodnotného. Jejich výnosy se nemusí shodovat.
Účet je viditelný. Dividendu je těžší najít.
Podle Stanfordského indexu AI 2026 činily soukromé investice do umělé inteligence v roce 2025 přibližně 285,9 miliardy dolarů ve Spojených státech a 12,4 miliardy dolarů v Číně. Jedná se o srovnání zaznamenaných soukromých investic, nikoli všech čínských či amerických výdajů. Nezahrnuje důležité způsoby financování z veřejného sektoru a neměří společenskou návratnost.
Mezinárodní energetická agentura uvádí, že kapitálové výdaje pěti hlavních technologických společností v roce 2025 přesáhly 400 miliard dolarů a pro rok 2026 předpovídá další růst. Tyto údaje se týkají především, avšak ne výlučně, datových center. Nejedná se o čistý ukazatel investic do umělé inteligence. Náklady na datové centrum představují výdaj; z tohoto výdaje samotného nelze odvodit ani produktivitu uživatele AI, ani zisk vlastníka infrastruktury.
Americké společnosti neplatí pouze účty za všechny ostatní. Vlastní také vzorové podniky, distribuční kanály a velkou část výpočetní kapacity. Odhad společnosti Epoch AI přisuzoval na konci roku 2025 přibližně 71 % globálního výpočetního výkonu v oblasti umělé inteligence, měřeného v ekvivalentech H100, pěti velkým americkým hyperscalerům. Tento odhad vychází z neúplných údajů o vlastnictví a zvolené metriky ekvivalentní výpočetní kapacity; jedná se o odhad strategické koncentrace, nikoli zisku nebo kontroly nad každou složkou odvětví.
Čína za Amerikou nezaostává o jedno číslo
Nižší zaznamenaná celková částka soukromých investic v Číně není ani úplným měřítkem jejího financování, ani důkazem toho, že nemůže technologicky konkurovat. Čínské laboratoře publikují rozsáhlý výzkum modelů, včetně technického článku o DeepSeek-R1. Analýza technického výkonu provedená Stanfordskou univerzitou zjistila, že rozdíl ve výkonu modelů mezi USA a Čínou zůstal ve vybraných srovnáních v jednociferných hodnotách. Různá měřítka schopností, otevřenosti a načasování publikací mohou vést k odlišným popisům této mezery; žádné z nich samo o sobě neurčuje vítěze v oblasti komerčního nasazení.
Čína má také neobvykle rozsáhlou základnu průmyslové automatizace. Mezinárodní federace robotiky uvedla, že v roce 2024 připadalo na Čínu 54 % celosvětových instalací průmyslových robotů. Instalace robotů však neznamenají zavádění generativní AI. Naznačují však rozsah průmyslových systémů, do nichž by mohly být v budoucnu integrovány schopnosti AI.
Další otázkou jsou komerční výnosy. Analýza čínských společností zabývajících se umělou inteligencí, kterou v říjnu 2026 provedla společnost Epoch AI, popisuje napětí mezi širokým přijetím modelů s otevřenými váhami a cenovou silou společnosti, která je vycvičila. Šíření modelu může být technologickým úspěchem, přičemž původnímu vývojáři přinese relativně malé příjmy.
Levnější inteligence může pomoci jak kupujícím, tak dodavatelům
Analýza cen inferenčních modelů od společnosti Epoch AI dokumentuje velmi výrazný, avšak nerovnoměrný pokles nákladů na dosažení vybraných referenčních výkonnostních prahů. Klesající cena za danou schopnost ještě neznamená, že se celkový trh s umělou inteligencí zmenší. Pokud nižší ceny odemknou dostatečnou poptávku, mohou celkové výdaje na služby a infrastrukturu umělé inteligence nadále růst, i když se jednotlivé úkoly zlevní.
Stejně tak klesající jednotkové náklady nezaručují ziskovou investici. Majitelé stále čelí nákladům na energii, závazkům souvisejícím se sítí a nemovitostmi, finančním nákladům a nutnosti nahrazovat rychle stárnoucí hardware. Pokud si zákazníci přivlastní lví podíl na zisku, zatímco cenová konkurence brání dodavatelům v návratnosti kapitálových nákladů, může daná technologie transformovat ekonomiku, aniž by každá investice do infrastruktury byla úspěšná.
Globální zisk nepřichází automaticky
Je lákavé tvrdit, že země bez špičkových laboratoří mohou jednoduše dovážet levnou inteligenci a stát se největšími vítězi. To je možné u konkrétních firem a činností. Výzkum MMF týkající se „inteligentní propasti“ však tvrdí, že zásadní rozdíl může spočívat ve schopnosti přeměnit dostupnou technologii na trvalý nárůst produktivity: rozhodující roli nadále hrají lidský kapitál, organizační kapacity, infrastruktura a instituce. Jedná se o pracovní dokument a jeho model nepředstavuje pozorované globální rozložení budoucích zisků.
Druhý pracovní dokument MMF oceňuje čas, který v současné době ušetří umělá inteligence, na 2,7 bilionu dolarů ročně, vyjádřeno jako ekvivalent mzdových nákladů. Jedná se o užitečný ukazatel rozsahu. Nejedná se o realizovaný HDP, zisk společnosti ani peněžní výnos pro investory do datových center. Ušetřený čas je třeba odlišovat od dodatečných tržeb, zisků a obecné prosperity.
Vlivná terénní studie o využití umělé inteligence v zákaznické podpoře zjistila měřitelné zlepšení v počtu vyřešených případů za hodinu, zejména u méně zkušených pracovníků. To je důkaz omezeného provozního přínosu, nikoli důkaz, že stejné procento platí pro továrny, vlády nebo celé národní ekonomiky.
Tři pohledy, které by se neměly slučovat
První položkou je finanční výnos: hotovost, kterou si nakonec ponechají investoři financující čipy, datová centra a společnosti zabývající se umělou inteligencí, po odečtení provozních nákladů, odpisů a nákladů na financování. Druhým je hodnota pro výrobce: dodatečná produkce nebo snížení nákladů, které si ponechávají podniky využívající umělou inteligenci v reálných pracovních postupech. Třetím je spotřebitelský přebytek: výhody, z nichž těží uživatelé, aniž by se nutně projevily jako příjmy poskytovatele. Tyto veličiny se v běžné diskusi překrývají, ale odpovídají na různé otázky.
Tato struktura je přeshraniční. Americké firmy navrhují špičkové čipy, asijské firmy mnoho z nich vyrábějí, specializovaní dodavatelé poskytují vybavení, mezinárodní investoři financují projekty a zákazníci po celém světě služby využívají. Označit celou investiční částku za „americkou“ nebo celý dividendový výnos z rozšíření za „zahraniční“ znamená ignorovat jak vlastnické vztahy, tak hodnotové řetězce.
Nejsilnější námitka
Hypotéza, že uživatelé AI získají většinu zisků, se může ukázat jako mylná. Nedostatek vysoce kvalitního výpočetního výkonu, distribuční kapacity, proprietárních dat, integrační náklady a dlouhodobé smlouvy by mohly umožnit vlastníkům infrastruktury a platforem zachovat si marže. Klesající náklady by mohly stimulovat poptávku, kterou nabídka nedokáže uspokojit. I firmy, které si služby AI nakupují, by mohly mít potíže s reorganizací práce a udržením úspor.
Druhá námitka směřuje opačným směrem: některé z nejčastěji opakovaných čísel se týkají investičních závazků, hrubých výnosů nebo referenčních cen, nikoli auditované čisté tvorby hotovosti. Důkazy zatím nepotvrzují ani to, že investiční bublina v oblasti AI praskne, ani to, že dnešní projekty přinesou atraktivní výnosy. Prognózy pro období 2027–2030 zůstávají scénáři, nikoli jistými výsledky.
Zkouška pro nadcházející roky
U každé významné investice do AI si položte otázku, kdo je vlastníkem aktiva, jaký opakující se peněžní tok přináší po odečtení provozních a kapitálových nákladů, kdo model začleňuje do produktivní práce a jaký měřitelný zisk konečný uživatel skutečně získá. Sledujte každý účet samostatně, napříč zeměmi i v čase.
Revoluce v oblasti umělé inteligence může odměnit její tvůrce, investory, uživatele nebo nějakou kombinaci všech tří. Nejzavádějící odpovědí je považovat technický úspěch, úspěch investorů a všeobecnou prosperitu za stejný výsledek.
Zdroj a stav: 12. října 2026. Upraveno podle českého eseje poskytnutého autorem „Kdo zaplatí revoluci v oblasti AI – a kdo na ní skutečně vydělá?“, ze dne 10. října 2026. Údaje o investicích a výpočetním výkonu jsou odhadované hodnoty, nikoli srovnatelné ukazatele národního blahobytu nebo zaručených výnosů. Pracovní dokumenty MMF nevyjadřují oficiální politiku MMF. Rozlišení tří účtů představuje analytický rámec. Veřejné posouzení důkazů bylo dokončeno pro verzi 1 určenou k publikaci; doprovodné posouzení důkazů je k dispozici v rámci veřejného šetření. Nebyly zaznamenány žádné opravy.