Skutečný důvod, proč OpenAI drasticky zlevňuje – a není to jen kvůli Anthropicu

OpenAI tedy neútočí z pozice síly. Je to reakce na ztracenou tržní pozici, ne velkorysé gesto .

Když se z „rychlosti“ stane „účet k zaplacení“

Sam Altman, šéf OpenAI, na nedávné akci otevřeně přiznal, že náklady na AI se pro firemní zákazníky staly „obrovským problémem“ . Alexander Embiricos, který v OpenAI vede firemní divizi, to popsal pro TechCrunch ještě barvitěji:

„Ještě před šesti měsíci se mě zákazníci ptali: 'Co to dokáže? Je to dost dobré?' Dneska už se na to neptá vůbec nikdo. Dneska se ptají: 'Proč tolik utrácíme? Jaký v tom máme přehled? Jak to můžeme kontrolovat?'“ .

A není divu. Altman prozradil, že jeden z firemních „power userů“ OpenAI spotřebuje měsíčně 100 miliard tokenů, což při korporátních cenách vychází na 100 až 300 tisíc dolarů měsíčně (2,3 až 6,9 milionu korun) . Altman sice říká, že by chtěl AI účtovat „jako elektřinu“ – kolik spotřebujete, tolik zaplatíte –, jenže pro finanční ředitele velkých firem je to noční můra, když ten účet nekontrolovatelně roste .

Mýtus jménem „tokenmaxxing“

Abychom pochopili hloubku krize, musíme si vysvětlit fenomén „tokenmaxxingu“. Je to postup, kdy firmy i jednotlivci začali měřit produktivitu práce s AI podle počtu spotřebovaných tokenů. Čím víc jich spálíte, tím produktivnější jste. Zní to absurdně, ale stalo se to nepsaným standardem v Silicon Valley během let 2025 a 2026.

The New York Times popsal případ inženýra z OpenAI, který za jediný týden zpracoval 210 miliard tokenů. V Amazonu zase někteří zaměstnanci vytvářeli AI agenty, aby plnili „naprosto nesmyslné nebo zbytečné úkoly“ jen proto, aby si udrželi vysoké statistiky spotřeby tokenů .

Jenže data se neúprosně obrátila proti tomuto trendu:

• Faros AI analyzoval data od 22 000 vývojářů napříč 4 000 týmů a zjistil, že sice vzrostl počet dokončených úkolů (o 34 %) a větších celků (o 66 %), ale současně stoupl počet chyb na vývojáře o 54 %, průměrná doba kontroly kódu se prodloužila pětinásobně a takzvaná „fluktuace kódu“ (kód, který se brzy po napsání musí přepsat nebo smazat) vyskočila o neuvěřitelných 861 % v prostředích s vysokým nasazením AI .
• Původní míra převzetí AI kódu ve výši 80–90 %, kterou manažeři oslavovali, se ukázala jako fata morgána. Když výzkumníci sledovali kód v následujících týdnech, reálná míra jeho přijetí klesla na 10–30 %. Zbytek byl skrytý technický dluh .
• Jellyfish zjistil, že 10 % největších uživatelů Claude Code spotřebovalo desetkrát víc tokenů než průměrný vývojář, ale vytvořili jen dvojnásobek výstupu . A náklady na jeden schválený požadavek na změnu kódu (tzv. pull request) vyskočily z 0,28 dolaru (asi 6,50 Kč) při mírném použití AI až na 89 dolarů (přes 2 000 Kč) při intenzivním nasazení .

Problém se netýká jen vývojářů. Zpráva Boston Consulting Group „Global AI at Work 2026“, která oslovila téměř 12 000 řadových zaměstnanců, zjistila, že 42 % pravidelných uživatelů AI ušetří 8 hodin týdně – tedy celý pracovní den. Jenže 66 % z nich zároveň uvedlo, že nedostali žádné nebo jen minimální instrukce, co s tímto ušetřeným časem dělat. Polovina pak přiznala, že nejsou měřitelně produktivnější než předtím .

Provozní ředitel Uberu Andrew Macdonald otevřeně přiznal, že se firmě nedaří spojit nárůst produktivity jednotlivců s celofiremním dopadem .

Ředitel zákaznické péče ServiceNow Chris Bedi to shrnul asi nejvýstižněji: „Je to skoro jako měřit úspěch restaurace podle množství potravin, které nakoupí, a ne podle toho, kolik spokojených hostů z ní odchází. Za ty tokeny někdo musí zaplatit účet.“ .

Blížící se IPO a past zaměnitelnosti

Celá situace je o to napínavější, že OpenAI i Anthropic se podle všeho chystají na burzu . A právě to dělá z cenové války extrémně riskantní strategii. Agresivní snižování cen přímo stlačuje marže v okamžiku, kdy obě firmy potřebují dokázat investorům, že jejich byznys model je udržitelný. Pokud jim klesnou ceny, ale nikoli obrovské náklady na výpočetní výkon nutný k trénování a provozu modelů, může se ziskovost vzdálit ještě víc .

Je tu ale ještě hlubší obava investorů. Průzkum mezi 200 manažery, který v březnu a dubnu 2026 provedla agentura Wakefield Research, zjistil, že 79 % z nich má menší či větší obavy z „vendor lock-in“ – tedy ze závislosti na jednom dodavateli AI . A tady se ukazuje zásadní problém: když je výstup jednoho AI modelu pro daný úkol zhruba stejně kvalitní jako výstup konkurence a přechod přes API rozhraní není nijak složitý, mohou firemní zákazníci přejít k levnější variantě prakticky ze dne na den.

Éra AI „sněz, co můžeš“ končí . To, co se rodí na jejím místě, připomíná spíš komoditní trh, kde přežije ten, kdo má nejnižší náklady. A plán OpenAI zlevnit je ve své podstatě přiznáním, že jejich produkt sám o sobě není natolik výjimečný, aby si udržel prémiovou cenu, když zákazníci začnou počítat každý token.