Umelá inteligencia môže vytvárať nový druh nedostatku. Zach Pandl, šéf výskumu spoločnosti Grayscale, vo svojej najnovšej analýze tvrdí, že „compute“ – teda výpočtová kapacita potrebná na prevádzku AI – sa stáva novým vzácnym digitálnym zdrojom. Jeho argument je pomerne jednoduchý: dopyt po AI službách môže rásť prakticky okamžite, no nové dátové centrum, elektráreň, prenosová sieť alebo výrobná linka na špičkové čipy sa nedá postaviť zo dňa na deň. Ak bude spotreba výpočtového výkonu rásť rýchlejšie než jeho fyzická ponuka, hodnota infraštruktúry, ktorá tento výkon vlastní alebo zabezpečuje, môže podľa Grayscale zostať vysoká.
Najväčším motorom tejto zmeny nemajú byť obyčajné chatboty, ale AI agenti. Klasický chatbot dostane otázku, spracuje kontext a vygeneruje odpoveď. Agent môže tú istú úlohu rozdeliť na desiatky krokov, opakovane čítať dokumenty, prehľadávať web, volať externé nástroje, kontrolovať vlastné výsledky a pri chybe skúšať ďalší postup. Každý takýto krok znamená ďalšie tokeny a ďalší výpočet. Pandl preto pracuje s odhadom, že typický agentický workflow môže spotrebovať približne 5- až 50-násobok tokenov oproti jednoduchej interakcii s chatbotom. Podobnú dynamiku vidia aj ďalšie analýzy: Cisco uvádza pri agentických systémoch odhad približne 5- až 30-násobnej spotreby tokenov a Goldman Sachs prirovnáva niektoré agentické úlohy k desať-, dvadsať- či päťdesiatnásobne väčšiemu chatbotovému dotazu.
To vytvára zaujímavý paradox. Cena jedného milióna tokenov pri AI modeloch postupne klesá, pretože nové čipy, optimalizácie a menšie modely znižujú jednotkové náklady. Celková spotreba však môže rásť ešte rýchlejšie. Je to podobné ako pri lacnejšom dátovom prenose: ak jednotková cena klesne, ľudia často začnú službu používať oveľa viac. J.P. Morgan upozorňuje, že najnáročnejšie AI úlohy už dnes dokážu spotrebovať desiatky násobkov tokenov oproti jednoduchému chatbotovému promptu. Goldman Sachs zase odhaduje, že agentická AI by mohla do roku 2030 zvýšiť globálnu tokenovú spotrebu približne 24-násobne oproti dnešným úrovniam.
Pre investorov preto Grayscale nepozerá iba na firmy, ktoré vytvárajú samotné AI modely. Pandlova téza smeruje k celej vrstve fyzickej infraštruktúry: GPU a ďalším akcelerátorom, pamätiam, dátovým centrám, elektrickým sieťam, výrobcom energie a cloudovým službám. Digitálny dopyt môže rásť exponenciálne, no fyzická infraštruktúra má tvrdé limity. Vybudovanie nového dátového centra môže trvať roky, pripojenie k elektrickej sieti môže byť ešte pomalšie a výrobu najpokročilejších čipov kontroluje iba malý počet spoločností. Práve tento rozdiel medzi takmer okamžitým rastom softvérového dopytu a pomalým rastom fyzickej ponuky označuje Grayscale za hlavný zdroj budúcej vzácnosti compute.
Zaujímavé je, že táto téza sa čoraz viac prepája aj s kryptomenami. Decentralizované siete skúšajú vytvárať trhy, na ktorých možno prenajímať GPU výkon, úložisko alebo ďalšie výpočtové zdroje a platiť za ne tokenmi. Grayscale dlhodobo sleduje projekty prepájajúce blockchain s umelou inteligenciou, no samotný rast potreby compute neznamená, že automaticky porastie hodnota každého AI tokenu alebo kryptoprojektu. Najväčšiu časť dopytu dnes stále obsluhujú tradiční výrobcovia čipov, hyperscaleri a prevádzkovatelia dátových centier.
Pandlova myšlienka preto nie je tvrdením, že výpočtový výkon sa stane novým Bitcoinom. „Vzácne digitálne aktívum“ používa skôr ako ekonomickú analógiu: čím viac AI práce spoločnosť deleguje na stroje, tým väčší dopyt vzniká po reálnych fyzických zariadeniach, ktoré túto digitálnu prácu vykonávajú. Ak sa AI agenti stanú bežnou súčasťou kancelárií, programovania, zákazníckej podpory, výskumu a ďalších oblastí, jeden používateľ už nebude generovať len niekoľko otázok denne. Na jeho pozadí môžu bežať desiatky agentov, ktoré pracujú nepretržite a spotrebúvajú tokeny bez toho, aby ich človek vôbec videl.
Práve tu sa bude rozhodovať, či sa Pandlova téza naplní. Výkon AI čipov rastie, cena inference klesá a modely sa stávajú efektívnejšími, čo môže časť tlaku na infraštruktúru zmierňovať. Na druhej strane, ak rast používania agentov prekoná tempo týchto úspor, celková potreba výpočtovej kapacity môže napriek lacnejším tokenom ďalej prudko rásť. V takom prípade sa najcennejšou časťou AI boomu nemusí stať len inteligencia samotná, ale aj elektrina, kremík a dátové centrá, ktoré ju udržujú v chode.
⚠️ Tento článok nie je finančné poradenstvo. Pákové obchodovanie s derivátmi nesie mimoriadne vysoké riziko straty investovaného kapitálu. Pred akýmkoľvek investičným rozhodnutím odporúčame konzultáciu s nezávislým finančným poradcom.