34. Rozhovor: David Hofman z TD Synex - O NVIDIA čipech a o tom, co se děje “pod kapotou” umělé inteligence
AI v kostceShow Notes
V této epizodě podcastu AI v kostce mluvíme s Davidem Hofmanem z TD SYNNEX o „železe pod kapotou“ umělé inteligence – o GPU, CPU, NVIDIA a o tom, proč bez nich žádný jazykový model nemůže fungovat a tom, jaký dopad má moderní hardware na rozvoj umělé inteligence. Dozvíte se, jak se z grafických karet staly základní stavební kameny AI, proč Nvidia drží dominantní postavení na trhu a jaké nové možnosti přináší AI pro české firmy, vývojáře i výzkumníky. Diskutujeme o tom, co opravdu potřebujete, pokud chcete trénovat vlastní modely AI, jak se liší cloudové vs. lokální (on-premise) řešení, kolik stojí vybudovat vlastní infrastrukturu, a proč AI bez výkonného hardwaru nemůže existovat. 📍 V této epizodě se dozvíte: 🟧 Jak se z GPU staly nejdůležitější čipy současnosti ⬛ Proč má Nvidia technologický náskok před konkurencí 🟧 Kdy dává smysl vlastní AI server a kdy využít cloud ⬛ Co brání firmám v Česku v adopci umělé inteligence 🟧 Jak Nvidia pomáhá startupům a vývojářům prostřednictvím demo labů David také představuje projekt Nvidia DGX Spark, přenosné řešení, které přibližuje výkon datacentra běžným uživatelům a o kterém máme natočenou i bonusovou epizodu, kterou najdete zde: 33. Exkluzivně: Jako první jsme drželi Spark - budoucnost AI, kterou máte na dosah i vy
More from AI v kostce
Celý rozhovor najdete už teď na herohero.co/aivkostce
Co když vám AI připraví výstup tak dobře, že už na něm skoro nemáte co upravovat? Kde potom zůstává vaše odbornost, zkušenosti a hodnota, za kterou vám klient nebo zaměstnavatel platí?
Poslední měsíce patřily Claudu. Teď ale OpenAI přichází s odpovědí – a není to jen jeden nový model. ChatGPT se mění mnohem zásadněji.Anthropic s Claudem, Claude Code a Coworkem ukázal nový způsob práce s AI a na nějakou dobu získal obrovský náskok především mezi pokročilejšími uživateli. Teď ale OpenAI vrací úder. V nové epizodě AI v kostce rozebíráme, co přináší Astra, GPT Work, nový Codex, autonomní agenti i nový image model, proč OpenAI končí s asistenty a jak se mění samotný způsob práce s ChatGPT.Roman s Davidem porovnávají nové nástroje s Claudem na konkrétních příkladech – od práce s dokumenty a vývoje přes generování obrázků až po bezpečnostní audity. A dostanou se i k mnohem větší otázce: vývoj AI zrychluje natolik, že samotní šéfové AI firem začínají mluvit o potřebě zpomalit. Proč? A jde skutečně o bezpečnost, nebo za tím mohou být i peníze a očekávání investorů?📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE:• proč OpenAI po období dominance Anthropicu znovu nabírá tempo• v čem se nový model Astra liší od předchozích modelů a kde dává smysl ho používat• jak si stojí GPT Work ve srovnání s Claude Coworkem• proč OpenAI končí s GPT asistenty a kam se jejich využití posouvá• co přináší nový Codex a jak mění práci s AI při vývoji• kam se posouvají autonomní AI agenti a co už dokážou dělat samostatně• jak si nový image model OpenAI vede proti Nano Banana• jak lze Astru využít při bezpečnostních auditech a práci s rozsáhlým kontextem• proč se i uvnitř AI průmyslu stále častěji mluví o zpomalení vývoje• jestli je za debatou o zpomalení AI jen bezpečnost, nebo také ekonomika a tlak investorů• proč už souboj OpenAI a Anthropicu není jen o tom, kdo má nejlepší jazykový model• kam se může posunout způsob, jakým budeme s AI v nejbližší době pracovat🔗 https://konference-ai-ready.aivkostce.cz/🔗 https://aivkostce.cz/blog/imperium-vraci-uder-astra-nebo-fable
Co se mohou firmy naučit z toho, jak velké společnosti zavádějí AI? V nové epizodě AI v kostce se přes případ Mety díváme na problém, který se může týkat i mnohem menších firem: AI dokáže práci výrazně urychlit, ale bez kontroly výstupů, správných metrik a pochopení celého procesu může automatizace vytvořit nové problémy místo očekávané úspory. Řešíme proto, proč nestačí měřit množství AI výstupů, jak AI zavádět postupně, proč ověřovat první běhy automatizace a jak důležití jsou ve firmách lidé, kteří dokážou nejen používat nové AI nástroje, ale především pochopit a změnit celý pracovní proces. Na začátku epizody se Roman s Davidem vrací i k vašim komentářům a otázkám z předchozích dílů. Reagují na vaše zkušenosti s AI, doplňují vlastní pohled a rozebírají témata, která v diskuzi nejvíc rezonovala.
AI nám má šetřit čas. Jenže co když díky ní zvládnete tolik práce, že nakonec pracujete ještě víc než předtím?Claude Code, AI agenti a další nástroje dnes dokážou převzít velkou část práce a dramaticky zrychlit to, co zvládneme za jeden den. Jenže právě tím vzniká nový problém: další krok je najednou tak snadný, že je těžké říct „pro dnešek končím“. V nové epizodě AI v kostce řešíme AI, produktivitu, dopamin, práci do noci a dopady na zdraví, ale také druhou stranu stejného trendu – jak využít AI, Apple Watch, chytré prsteny a další zdravotní data k lepšímu pochopení vlastního těla, sledování dlouhodobých změn a budování zdravějších návyků. A kde končí užitečné vyhodnocování dat a začíná oblast, kterou bychom měli nechat lékařům.📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE:AI produktivita a práce do nociProč je s AI těžší přestat pracovatClaude Code a automatizace 80–90 % práceAI agenti a automatické zadávání úkolůKontext jako základ efektivní práce s AIDopamin, produktivita a riziko zahlceníApple Watch, Oura a zdravotní dataAI analýza spánku, pohybu a návykůChatGPT Health a osobní zdravotní dataKde AI pomáhá a kde potřebujete lékaře🔗 Konference AI Ready: https://konference-ai-ready.aivkostce.cz/🔗 Innovation week: https://www.innovationweek.ai/cs