Mooreův zákon (kontext) - Moore's Law (contextual)

Mooreův zákon (kontext) je praktické pozorování, že výpočetní hustota se historicky periodicky zdvojnásobovala, což dramaticky zvyšovalo kapacitu a dostupnost výpočtu – a tím i schopnosti AI. Dnes je tempo nerovnoměrné a k růstu výkonu přispívají nejen menší tranzistory, ale i specializované čipy, paralelizace, paměťová propustnost a software. Pro byznys to znamená, že schopnosti se zlepšují, ale s jinou dynamikou a jinými nákladovými profily, než bývalo zvykem.

Klíčové charakteristiky

Definice a realita tempa

• • Pozorování, ne fyzikální zákon: Zlepšování není garantované; tempo se liší podle segmentu (CPU vs. GPU vs. akcelerátory).
• • Perioda se prodlužuje: Historických 18–24 měsíců dnes často zpomalilo; zároveň vznikají skoky díky novým architekturám a balení čipů.

Zdroje zlepšení výkonu

• • Specializace a paralelizace: GPU/TPU a inferenční akcelerátory přidávají výkon levněji než univerzální CPU.
• • Paměť a propojení: Propustnost, latence a síť jsou často limitující, nikoli samotný počet tranzistorů.
• • Algoritmická efektivita: Software a komprese modelů snižují náklady o násobky bez změny hardwaru.

Dopad na AI kapacitu a náklady

• • Více výkonu za dolar: Umožňuje větší modely, rychlejší inference a nové use-casy.
• • Klesající, ale volatilní $/výpočet: Ceny kolísají podle generací čipů, dostupnosti kapacit a poptávky.
• • Energetická stopa: Výkon roste, ale energie a chlazení se stávají klíčovým řídicím faktorem TCO.

Obchodní aplikace

Strategii produktu a roadmapy

• • Postupné odemykání hodnoty: Plánujte funkce, které využijí levnější nebo dostupnější výpočet v dalších kvartálech.
• • Edge vs. cloud rozvaha: S poklesem $/výpočet může být lokální inference nákladově výhodná pro rychlé SLA nebo soukromí.

Finanční plánování a investice

• • CapEx vs. OpEx optimalizace: Kombinace on-prem akcelerátorů (stabilní workload) a cloudu (špičky).
• • Scénářové modely cen výpočtu: Rozpočtujte s pásmem (base/bear/bull) a upravujte kvartálně.
• • Návratnost AI projektů: Počítejte s klesajícími jednotkovými náklady – ale s rizikem dodavatelských výpadků.

AI/ML provoz a škálování

• • Rozlište trénování vs. inference: Trénování vyžaduje špičkové clustery; inference se optimalizuje kvantizací a batchingem.
• • Metriky efektivity: Řiďte se $/1M tokenů, $/1000 dotazů, W/dotaz, latency a využitím clastru.

Dodavatelský řetězec a partnerství

• • Multi‑vendor strategie: Snižte závislost na jediném typu čipu nebo cloudu; plánujte alternativy.
• • Rezervace kapacit: U kritických projektů zvažte dlouhodobé kontrakty, kolokace a sdílené clustry s partnery.
• • Compliance a suverenita dat: Výběr lokací a poskytovatelů sladit s regulací a požadavky klientů.

Go‑to‑market a pricing

• • Výkonnost jako součást nabídky: SLA na rychlost/latenci podpořené správnou architekturou.
• • Cenotvorba dle nákladů na výpočet: Předvídatelnější marže díky sledování trendů $/výpočet a energetiky.

Implementační úvahy

Forecasting a řízení rizik

• • Průběžné aktualizace: Revidujte cenové křivky výpočtu každé 2–3 měsíce, sledujte roadmapy výrobců.
• • Scénářové plánování: Připravte mitigace pro nedostupnost čipů (alternativní modely, fronty, SLA tiering).

Architektura a přenositelnost

• • Modularita a abstrakce HW: Používejte knihovny a orchestrace, které usnadní přesun mezi GPU/TPU/CPU.
• • Standardy a otevřenost: Vyhýbejte se proprietárním závislostem, které brání využít novou generaci HW.

Efektivita a udržitelnost

• • AI bez plýtvání: Kvantizace, distilace, caching a retrievery snižují náklady i uhlíkovou stopu.
• • Energetické KPI: Sledujte PUE datacenter a sjednávejte smlouvy s nízkouhlíkovými zdroji.

Lidé a procesy

• • FinOps/MLOps kompetence: Týmy pro měření nákladů, automatické škálování a optimalizace pipeline.
• • Governance škálování modelů: Gatekeeping pro velikost modelu vs. obchodní přínos a SLA.

Závěrem: Mooreův zákon (v kontextu) zůstává užitečným kompasem pro plánování – ne proto, že by garantoval tempo inovací, ale protože připomíná, že kapacita výpočtu a její cena jsou klíčové proměnné byznysu. Firmy, které je aktivně sledují, plánují v scénářích a navrhují architektury pro flexibilitu, získají nižší jednotkové náklady, rychlejší time‑to‑value a odolnost vůči tržní volatilitě.