Článek
Kdo zaplatí za obří investice do AI? Američtí technologičtí giganti provozující rozsáhlou cloudovou infrastrukturu, například Amazon, Google, Microsoft, Meta a Oracle (tzv. hyperscaleři) — do ní podle odhadů investují gigantické částky. Aby to dávalo ekonomický smysl, musí tyto investice přinést odpovídající tržby a ziskovost. Intuitivně to ukazuje na nutnost bezprecedentního růstu tržeb v technologickém sektoru. Jenže tržby jedné firmy jsou výdajem někoho jiného: za AI služby musí někdo zaplatit.
Abychom zjistili, jak by se úspěch AI promítl do našich každodenních životů a jak velká by změna byla, projdeme čtyři kroky: řád investic, potřebné tržby, rozdělení účtu mezi spotřebitele a firmy a nakonec změny, které by firmám umožnily tyto výdaje ekonomicky obhájit. Pak se vrátíme k otázce: poznáme to i my?
Nejde o prognózu, ale o myšlenkový model: co by se muselo stát, aby se investice do AI vyplatily? Uváděná čísla vycházejí z níže citovaných zdrojů, z jejich dopočtů nebo zobecnění. Budu nutně výrazně zjednodušovat, aby bylo uvažování o podmínkách návratnosti srozumitelné i běžnému čtenáři.
1. Odhad investic: jak velký kapitál musí AI zhodnotit
Goldman Sachs odhaduje (GS: Tracking Trillions), že v letech 2026 až 2031, budou na AI vynaloženy kapitálové investice (capex) v částce 7,6 bilionů USD (7.600 miliard USD). Velikost investic sama o sobě neříká, zda se vyplatí. Pro další krok potřebujeme vědět, jaké příjmy mohou investovaná aktiva přinášet po dobu svého využití a jakou marži/zisk.
2. Odhad potřebných tržeb: co musí investice vydělat
Kolik musí AI vydělat, aby se investice vrátily? Samotné tržby nestačí. Návratnost investice (ROI) závisí na tom, zda příjmy pokryjí provoz infrastruktury, obnovu a opotřebení aktiv i požadovaný výnos kapitálu. Rozhoduje proto životnost zařízení, využití kapacity, provozní náklady a marže — tedy kolik z tržeb zbude po odečtení příslušných nákladů. Odhad potřebných tržeb je tak druhým krokem k posouzení návratnosti. Této otázce se věnuje řada zdrojů, například:
Ne každá tržba v AI znamená nový výdaj koncového zákazníka. Firmy v tomto ekosystému si prodávají služby také mezi sebou. Součet příjmů jednotlivých vrstev a tržeb hyperscalerů by proto mohl stejnou platbu započítat vícekrát. Pro naši úvahuje užitečnější sledovat roční výdaje koncových zákazníků mimo AI ekosystém za AI software a služby. Jejich potřebná výše závisí na očekávané návratnosti investice (ROI): čím vyšší výnos AI ekosystém požaduje, tím vyšší tržby musí získat.
Pro další úvahu zvolím modelovou částku 2 biliony USD ročních výdajů spotřebitelů a firem. Opírám se o propočty Goldman Sachs a studii Columbia Business School. Smyslem tohoto scénáře je představit si situaci, kdy hyperscaleři dosahují návratnosti investovaného kapitálu (ROIC) blížící se jejich historickým průměrům a dodavatelé AI softwaru marží bližších tomu, co dříve generoval softwarový sektor. Jediné správné číslo ale neexistuje: rozptyl odhadů je obrovský, zejména kvůli neznámé požadované návratnosti. Při návratnosti kolem 10 % by podle uvedených propočtů stačily tržby kolem 1 bilionu USD, při návratnosti kolem 50 % by šlo přibližně o 3,5 bilionu USD. Částka 2 biliony USD je tedy pracovní scénář, nikoli předpověď.
Jak velký trh si tím představujeme? Goldman Sachs uvádí (AI capex, required revenues …), že celosvětové výdaje na firemní a uživatelský software mají v roce 2026 dosáhnout 1,5 bilionu USD. Náš scénář 2 bilionů USD za AI tedy znamená roční výdaje dokonce vyšší než tento odhad výdajů na veškerý software. Jde o srovnání velikosti trhu, nikoli automaticky o stejně velký přírůstek nových výdajů.
3. Kdo to zaplatí: spotřebitelé a firmy
Pro další úvahu přijměme scénář 2 biliony USD ročních zákaznických výdajů. Nyní je třeba určit, odkud by tyto peníze přišly. Rozdělení mezi spotřebitele a firmy rozhoduje o tom, jaké využití AI musí vytvářet hodnotu.
Kolik by mohli zaplatit spotřebitelé? Uvažujme ilustrační cenu 20 USD měsíčně za prémiové AI předplatné, například ChatGPT, Claude nebo Gemini. Rozhodující je počet platících uživatelů. I kdyby si takové předplatné platila celá miliarda lidí na planetě, přineslo by to 240 miliard USD ročně. To není pevný strop spotřebitelského trhu: tento příklad zachycuje jen předplatné. Naznačuje však, proč by hlavní část účtu za AI musely v našem scénáři převzít firmy.
Pro názorný model použijme 80 % firmy a 20 % spotřebitelé, tedy 1.600 a 400 miliard USD ročně. Tento poměr opět není prognóza. Umožňuje však ukázat, co by převaha firemní poptávky znamenala. Z logiky podnikání plyne, že pokud většinu AI služeb skutečně nakoupí firmy, rozhodující nebude jen jejich ochota platit. Musí uvnitř svých procesů vytvořit přínosy, které tyto výdaje pokryjí. Tím se dostáváme k poslednímu kroku.
4. Co se musí odehrát ve firmách: přínosy musí pokrýt účty za AI
Ve scénáři 1.600 miliard USD firemních výdajů ročně nestačí nakoupit více asistentů. Firmy musí změnit způsob práce: část činností automatizovat, uvolněnou kapacitu využít a vytvořit úspory nebo dodatečný zisk. Návratnost tedy nevyplývá z pořízení technologie, ale z jejího ekonomického využití.
Pro ilustraci rozdělme přínosy potřebné k pokrytí těchto výdajů na dvě stejné větve po 800 miliardách USD: úspory nákladů a dodatečný zisk. Poměr 50:50 je modelový předpoklad, nikoli předpověď skutečného vývoje.
Nákladovou větev si lze představit přes úsporu lidské práce. Při průměrných ročních výdajích 100 tisíc USD na pracovníka odpovídá úspora 800 miliard USD ročně nákladům na 8 milionů pracovníků celosvětově. Pokud by firmy těchto úspor dosáhly během několika málo let výhradně rušením míst, šlo by o tento počet zrušených pozic. Úspora práce ale není automaticky totéž co propouštění: může znamenat i jinou náplň práce nebo využití uvolněné kapacity.
U růstové větve nestačí samotné dodatečné tržby; podstatné je, kolik z nich po odečtení souvisejících nákladů zbude. V tomto modelu by muselo zbýt 800 miliard USD. Jinak řečeno. Firmy musí vytvořit dodatečný zisk ve výši 800 miliard USD
Zda je možné dosáhnout tak rozsáhlých úspor práce a zda a jak mohou firmy vytvořit dodatečný zisk 800 miliard USD, je mimo rámec tohoto článku. Zde sledujeme velikost potřebných přínosů, nikoli předpověď toho, jak jich firmy skutečně dosáhnou.
Jaká je tedy odpověď na výchozí otázku?
Poznali bychom v každodenním životě, že se AI stala životaschopným byznys modelem? Pokud by se popsaný scénář naplnil, poznali bychom to především v práci a v tom, za co utrácíme.
Investiční odhady ukazují řád kapitálu, který musí AI zhodnotit; bez předpokladů o životnosti, nákladech, využití a maržích z nich ale nelze odvodit jedinou správnou výši tržeb ani ziskovosti. Přijmeme-li scénář 2 bilionů USD ročních zákaznických výdajů a převahu firemních plátců, musí firmy vytvořit odpovídající úspory a dodatečný zisk.
Tak rozsáhlá proměna by mohla zasáhnout život většiny lidí. Zejména ve větších firmách by mohla ohrozit řadu pozic: některá místa by zanikla, jiným by se zásadně změnila náplň. Ne každý by se dokázal snadno přizpůsobit a dopady by mohli pocítit i lidé, jejichž práce se přímo nezmění, prostřednictvím svých blízkých.
Druhá změna by se týkala toho, co kupujeme. Firmy by nám nabízely nové služby i produkty, které si dnes možná ani neumíme představit. V nákupním košíku by mohly přibýt položky jako předplatná, asistenti, agenti nebo roboti. Zda by zároveň relativně zlevnilo to, bez čeho se těžko obejdeme, z tohoto modelu nevyplývá — v to můžeme jen doufat.
Pod povrchem světové ekonomiky se dávají do pohybu síly, které mohou proměnit její krajinu. Mohou se vydat i jiným směrem, než dnes čekáme. Tento článek ale zkoumá scénář, v němž se investice do AI vyplatí. Pokud se naplní, změny nezůstanou pod povrchem: vystoupí do našich pracovišť, peněženek i každodenních životů.
Pozorujete už ve svém oboru nebo firmě tlak na úspory a efektivitu kvůli AI?
