Klíčové zjištění: pro přibližně 90 % rutinních úkolů je výkon otevřených a uzavřených modelů srovnatelný . Hmatatelná výhoda uzavřených modelů existuje jen u nejužšího okruhu extrémně náročných benchmarků. Reálné nasazení to potvrzuje: například u generování kódu se rozdíl 10–15 % v testech smrskne na pouhých 2–5 % v praxi
.
Zatímco ještě v roce 2023 měly uzavřené modely náskok 12–18 měsíců, dnes je to podle Deutsche Bank a nezávislého výzkumu EpochAI jen 3–4 měsíce . Rychlost vydávání nových modelů se změnila zhruba ze 6měsíčního cyklu v roce 2024 na 72hodinový v prvním kvartálu 2026
. Každá výhoda je tak extrémně krátkodobá.
Deutsche Bank důrazně upozorňuje, že nejde o geografické rozdělení (např. USA vs. Čína). Komprese cen a výkonu je strukturální, celosvětový jev, který pohání open-weight modely ze všech koutů světa – čínský DeepSeek i Zhipu AI, americký Meta (Llama) a další . Zlom nastal podle banky s příchodem DeepSeek na začátku roku 2025, který staré geografické uvažování definitivně prolomil
.
Deutsche Bank vidí v této dynamice potenciál pro zásadní přecenění celého odvětví AI . Klíčové dopady:
Comments
0 comments