Try our cookiesAlza.cz a. s., Company identification number 27082440, use cookies and other data to ensure the proper functioning of the website and, with your consent, also, among other things, to personalize advertising and the content of our websites. By clicking on the “I understand“ button, you agree to the use of cookies and the transfer of data regarding the behavior on the website for displaying targeted advertising on social networks and advertising networks on other websites.
We use 8 categories of cookies on our website:
Technical cookies
These are strictly necessary for the functioning of the website and the features you choose to use. Without them, our website would not work; you wouldn't be able to log in to your user account, for example.
Functionality cookies
These cookies allow us to remember your basic choices and improve the user experience. These include remembering your preferred language or allowing you to stay logged in permanently.
Social media cookies
These cookies allow us to easily link you to your social media profile and, for example, allow you to share products and services with your friends and family.
Content personalisation
These cookies allow us to show you content and ads according to the information we have about you to best meet your needs. This includes what content you have viewed, or on what device you are accessing our website.
Non-personalised advertising
These cookies allow us to show you general ads for products and services.
Personalised advertising
Thanks to these cookies, we and our partners can offer you relevant products and services based on your purchases, your shopping behaviour and your preferences.
Audience metrics
These cookies allow us to optimise our site for your convenience based on how you use it. The aim is to remember or anticipate your choices. This includes, for example, the use of features, their location, or the behaviour on the page.
By giving your consent to the processing of cookies, functionality and analytical cookies will be installed on the device you use to browse the website (click on the "I understand" button for both categories, or you can select only one of the categories by clicking on the "Settings" button). We always install technical cookies on your device, even without your explicit consent, because without them our website would simply not work.
You can revoke your consent to the processing of cookies. In connection with our company's cookie processing, you also have the following rights: the right to access cookies, delete, modify, supplement and correct them, restrict processing and the right to lodge a complaint with the Office for Personal Data Protection. Read more about your rights.
V červnu 2026 došlo ve světě digitálních služeb k bezprecedentní události: americká vláda nařídila Anthropicu, aby zablokoval přístup k modelům Fable 5 a Mythos 5 všem cizím státním příslušníkům, a ten je plošně vypnul – mnoho evropských firem i jednotlivců se tak poprvé setkalo s rizikem, které bylo dosud pouze teoretické: u cloudové AI nezáleží jen na kvalitě a ceně modelu, ale také na tom, na čí infrastruktuře běží a kdo má pravomoc ji vypnout.
Proč Anthropic vypnul Fable 5 a Mythos 5?
Oficiálním důvodem byla národní bezpečnost – podle amerických úřadů se objevil způsob, jak obejít ochranná opatření modelu a dostat se k jeho nejcitlivějším schopnostem, zejména v kybernetické oblasti. Pozornost ale budí forma zásahu: nešlo o plošné stažení kvůli vadě, ale o exportní příkaz mířený na cizí státní příslušníky. To napovídá, že USA začínají s nejvýkonnějšími modely zacházet jako se strategickou technologií, kterou je třeba upřít cizím aktérům – podobně jako dříve u pokročilých čipů.
Obě strany navíc líčí věc jinak a přístup k modelům je zatím jen pozastavený, ne nutně natrvalo. Jisté je hlavně jedno: že se to vůbec stalo.
AI model, ke kterému přistupujete přes internet. Běží na serverech poskytovatele – OpenAI, Anthropic, Google a dalších – a platíte za jeho používání.
Nevyžaduje vlastní hardware, ale vaše data při každém dotazu opouštějí vaše zařízení a míří na cizí infrastrukturu.
Co je lokální AI model?
AI model nainstalovaný a spuštěný přímo na vašem hardwaru. Data nemusejí opouštět vaši síť, pokud je tak systém navržený.
Platíte jednorázově za hardware a průběžně za jeho provoz – ne za každé použití modelu. Nevyžaduje stálé připojení k internetu ani souhlas s podmínkami externího poskytovatele.
Proč některé modely smíte provozovat sami (open-weight)?
Některé modely jsou tzv. open-weight: jejich parametry jsou veřejně dostupné ke stažení a podle konkrétní licence je můžete spustit na vlastním hardwaru. Příklady: Llama (Meta), Mistral nebo Qwen. Právě díky tomu je můžete provozovat lokálně, mimo cloud.
Výkonu úplné špičky zatím nedosahují, ale na běžné, rutinní úlohy – klasifikaci, shrnutí, vyhledávání ve vlastních datech – bohatě stačí.
Co je TCO kalkulačka?
Nástroj pro výpočet celkových nákladů na vlastnictví (z angl. Total Cost of Ownership). Zahrnuje pořizovací cenu hardwaru, energie, správu a odpisy.
Umožňuje porovnat jednorázovou investici do vlastní techniky s průběžnými náklady na placení cloudu a zjistit, kde leží váš bod zlomu.
Co znamená compliance v kontextu AI?
Soulad s právními a regulačními požadavky. V kontextu AI jde zejména o GDPR a sektorovou regulaci – v bankovnictví, zdravotnictví nebo energetice.
Pokud zákon zakazuje posílat určitá data do zahraničního cloudu, compliance je binární blokátor: ne otázka ceny, ale zákonnosti.
Nejlepší AI model byl zakázán. Co to říká o cloudové závislosti?
Fable 5 byl v provozu příliš krátce, aby ho firmy stihly ve větším měřítku nasadit. Událost ale upozornila na vzorec, který v cloudovém AI panuje obecně: drtivá většina každodenní rutinní práce běží na drahých špičkových modelech, jejichž výkon tato práce vůbec nevyužije. Lokální AI nabízí smysluplnou odpověď: přesunout opakující se agendu mimo cloud, snížit náklady a cloudové modely nasazovat jen tam, kde jejich výkon skutečně rozhoduje.
Z toho neplyne „přestaňte používat cloud AI" o nic víc než „bojte se ChatGPT". Plyne z toho něco praktičtějšího: příležitost posílit odolnost vlastních procesů a zároveň ušetřit. Cloudové modely typu Claude nebo ChatGPT pak dávejte tam, kde pro vás mají reálnou přidanou hodnotu.
Ne každá úloha potřebuje špičkový AI model
Špičkové AI nástroje jsou skvělé na těžké věci – složitější rozbory, kreativní práci, úkoly, kde rozhoduje hloubka a kde se vyplatí mít to nejlepší, co trh nabízí. Jenže drtivá většina toho, co běžně potřebujete, žádnou špičku nevyžaduje. Sem patří úlohy jako:
shrnout dlouhý dokument nebo článek do pár vět
roztřídit a označit e-maily
najít konkrétní informaci ve vlastních souborech a poznámkách
připravit první verzi textu, který stejně budete upravovat
odpovědět na otázku, která se pořád dokola opakuje
Tady nerozhoduje genialita modelu, ale množství a pravidelnost. A přesně takovou práci dnes zvládnou i lokální modely – tedy AI, která běží mimo cloud, na hardwaru, který ovládáte vy.
i
I ta nejšpičkovější laboratoř na světě řeší spoustu úplně banálních úkolů, na které jednodušší model bohatě stačí. Volba „lokální AI, nebo špička" tak není o tom, jak velký hráč jste – je o tom, jakou úlohu zrovna řešíte.
Klíčová otázka tedy nezní „lokální, nebo cloud?", ale „jakou úlohu zrovna řeším?". Není to o tom přesunout všechno k sobě – je to jednoduché pravidlo: poslat každou úlohu tam, kam patří. Těžké a výjimečné věci nechte špičce v cloudu; vyplatí se a na vlastní pěst byste je jen těžko zvládli. Tu rutinní, opakovanou práci – které je objemově nejvíc – má smysl nechat běžet na jednodušším a levnějším modelu mimo cloud.
Lokální AI? Ušetříte a nikdo vám ji nevypne
Tohle rozdělení dává smysl ze dvou na sobě nezávislých důvodů. Nejde o jeden hlavní a jeden do počtu – oba stojí samy o sobě.
Přestanete přeplácet. Za jednoduchou, opakovanou práci platíte cenu za nejlepší model na trhu – i když z jeho schopností využijete jen zlomek. Když tahle rutina běží na jednodušším modelu mimo cloud, platíte jen za to, co reálně potřebuje. Drahou špičku pak nasadíte tam, kde opravdu přidává hodnotu, místo abyste ji rozmělnili na tisíce drobností.
A zároveň budete držet víc karet ve vlastní ruce. To, co běží u vás, vám nikdo zvenčí nevypne, nezdraží ze dne na den ani nezruší změnou podmínek. Tohle není o strachu – je to prostě rozumná pozice. Část toho, co používáte, máte plně ve svých rukou, a ta událost z června 2026 je jen názorná připomínka, proč to dává smysl. Co zůstane v cloudu, tam zůstane vědomě, protože se to vyplatí – ne proto, že jste neměli na vybranou.
Rozumná míra digitální soběstačnosti
Jakmile začnete přemýšlet o závislosti na cizí technice, dá se snadno sklouznout do paniky: co když nám vypnou nejen AI, ale i cloud, databáze nebo rovnou operační systém? Tady je dobré dát si pokoj.
Na takový scénář se nepřipravujte. Byla by to katastrofa tak rozsáhlá, že příprava na ni by stála víc, než kolik unesete – a stejně byste si ji koupili leda pár hodin navíc. Takové věci nejsou starost jednotlivce ani jedné firmy, ale státu.
Soustřeďte se na rizika, která lze reálně a nákladově smysluplně ošetřit. Lokální AI do této kategorie spadá: nejčastější rutinní úlohy lze přesunout mimo cloud relativně levně a bez toho, abyste stavěli vlastní datacentrum. Naopak příprava na scénáře typu odstřižení Evropy od amerického cloudu nebo operačních systémů už smysl nedává. Jde o riziko státní, ne firemní.
!
Mimochodem právě tahle zdrženlivost je dobrý test: nabídka, která vám maluje konec světa a prodává řešení na všechno, vám neříká pravdu.
Vlastní AI: dnes stačí jeden výkonný počítač
Ještě donedávna znamenalo provozovat AI mimo cloud mít serverovnu, IT oddělení a rozpočet, který dával smysl jen velkým firmám. To už neplatí. Výkon, na kterém běžně spustíte schopný model, se dnes vejde do jednoho výkonného AI počítače – a vznikla i celá kategorie kompaktních hotových zařízení „all-in-one", navržených tak, abyste je nemuseli stavět ani spravovat jako server. Zapojíte a běží.
Pro člověka, který se o techniku zajímá, je to možná to nejpřekvapivější na celém příběhu: schopná AI dávno není jen vzdálená služba, ke které se připojujete. Je to čím dál dostupnější věc, kterou můžete provozovat sami.
Možná dnes používáte jen ChatGPT nebo Claude a tím to pro vás končí – a to je úplně v pořádku. Ale jakmile narazíte na práci, kterou děláte pořád dokola, je dobré vědět, že přesunout zrovna ji k sobě je dnes na dosah, ne sci-fi.
i
Jak výkonný počítač na lokální AI potřebujete?
Rozhoduje hlavně jedna věc – paměť grafické karty (VRAM), u počítačů Mac sdílená paměť. Ne takt procesoru, ne počet jader. Čím víc paměti, tím větší a chytřejší model se do ní vejde. Hrubé vodítko:
8–16 GB grafické paměti (běžná herní karta, např. řada RTX 4060–4080): menší a střední modely zhruba do 14 miliard parametrů – přesně ta třída, která utáhne rutinní úlohy z tohoto článku.
24–32 GB (RTX 4090 nebo 5090), případně Mac s 32–64 GB sdílené paměti: větší modely kolem 30 miliard parametrů, citelně schopnější.
Ty nejnáročnější modely (70 miliard parametrů a výš) chtějí dvě grafické karty, Mac se 128 GB paměti, nebo právě některé z hotových „all-in-one" zařízení typu NVIDIA DGX Spark 4TB.
Dobrá zpráva: na práci, o které je řeč – shrnování, třídění, hledání ve vlastních datech – si bohatě vystačíte s běžným výkonným počítačem. Nic exotického není potřeba.
Jak rozdělit práci mezi lokální AI a cloud
Neposílejte všechnu AI zátěž tam, kde platíte za schopnosti, které většina úloh vůbec nevyužije. Zároveň se ale nespoléhejte výhradně na infrastrukturu, kterou nemáte pod vlastní kontrolou. Rozumným řešením je postupný přesun nejčastější rutinní práce mimo cloud. Ušetříte na úlohách, pro které špičkový model nepotřebujete, a část klíčové kapacity budete mít plně ve svých rukou. Špičkovou AI si v cloudu nechte tam, kde skutečně přidává hodnotu.
Možná vás napadne, že taková úvaha nemá jasný konec. Na zahraniční, převážně americké infrastruktuře dnes nestojí jen špičková AI, ale také cloud, databáze, sítě a další vrstvy digitálního provozu. To je pravda. Právě proto je důležité určit rozumnou hranici. Lokální AI dává smysl tam, kde jde o riziko, které lze ošetřit relativně levně a reálně. Pojistit se proti všemu ostatnímu není ekonomicky proveditelné – a často by to ani nemělo praktický význam. Co je vám platné, že vám jako jedinému všechno běží dál, když se ekonomika kolem zhroutí? Rozumný přístup tedy nevychází z pohodlnosti, ale z výpočtu: ošetřit to, co se ošetřit vyplatí, a za zbytkem se nehnat.
Kde přesně leží hranice, za kterou se vlastní řešení finančně vyplatí, pomůže určit TCO kalkulačka. Právní, geopolitická a provozní rizika se ale vyčíslují hůře. Tam už nejde jen o cenu, ale hlavně o vaši toleranci k riziku spojenému se závislostí na cizí infrastruktuře.
Václav absolvoval ekonomický obor na VŠB-EKF, kde vedl seminář obchodního práva a spolupublikoval knihu o islámském bankovnictví. Již tehdy projevoval talent pro generování nápadů – od geniálních až po nesmyslné – ale vždy dokázal nadchnout své okolí. Po studiu pracoval jako metodik v SFŽP, aby vystřídal klidný život úředníka za řízení oddělení článků v Alze.
