Úvod: Co si myslíme vs. co děláme Když přemýšlíme o tom, jak lidé používají velké jazykové modely (LLM), přichází na mysl známý obraz: produktivita. Představujeme si, že vývojáři kódují rychleji, marketéři píší e-maily a analytici shromažďují husté dokumenty. Nová průkopnická studie společnosti OpenRouter, která analyzuje více než 100 bilionů tokenů reálného používání, odhaluje mnohem složitější a překvapivější obraz. Od „aplikace zabijáků“ nikdo nemluví o podivném jevu, který rozhoduje o tom, které modely v dlouhodobém horizontu zvítězí, údaje zpochybňují naše základní předpoklady o stavu AI dnes. Ve skutečnosti Největší případ použití pro open source AI není práce; je to hra. Na rozdíl od dominantního vyprávění o umělé inteligenci jakožto výrobním motoru je jediným největším případem použití pro modely s otevřeným zdrojovým kódem (OSS) kreativní role-play.Data ukazují, že „kreativní role-play“ a vyprávění příběhů představují více než polovinu (asi 52 %) veškerého využití tokenů OSS, přičemž programování je vzdálené druhé. To naznačuje, že masivní uživatelská základna se obrací k otevřeným modelům pro tyto zkušenosti, protože nabízejí větší tvůrčí svobodu a jsou často méně omezeny komerčními obsahovými filtry nalezenými v proprietárních modelech.Tento nález odhaluje velkou, podřízenou poptávku spotřebitelů po zábavě založené na AI, společenství a interaktivní fikci.Zatímco průmysl se zaměřuje na podniková řešení, tichá většina používá AI k vytváření a prozkoumání nových světů. Tichý vzestup „agentky AI“ Způsob, jakým lidé používají LLM, prochází zásadní změnou. Odcházíme od jednoduchých interakcí s jedním krokem, interakcí s otázkami a odpověďmi a směrem k vícefázovým, integrovaným pracovním postupům s nástroji.V těchto "agentických" pracovních postupech model plánuje, zdůvodňuje a koná, aby dokončil složitý úkol, často bez přímého lidského zásahu na každém kroku. Tento posun je zřejmý v údajích: modely optimalizované pro uvažování nyní zvládnou více než 50% veškerého použití, což je dramatický nárůst z zanedbatelné částky na začátku roku 2025.Tento posun směrem k uvažování je poháněn složitějšími pracovními zatíženími, protože průměrný uživatel se od počátku roku 2024 zvýšil téměř čtyřnásobně, aby zvládl úkoly, jako je analýza celých kódových databází; trend poháněný především programovacími upozorněními, které jsou 3-4 krát delší než obecně používané. Zpráva uvádí tento posun v ostrých termínech a dospěla k závěru, že agentická inference se rychle stává novou výchozí podmínkou pro interakci s AI. Brzy, ne-li již, převezme agentická závěrka většinu závěru. Úspěch již nebude jen o vytváření pravděpodobného textu, ale o zvládání složitých, státních úkolů, které vyžadují plánování a akce. Otevřený zdroj tiše zachycuje třetinu trhu s AI Zatímco proprietární modely z velkých laboratoří, jako je Anthropic a OpenAI, stále vedou trh, modely s otevřeným zdrojovým kódem se stabilně rozrůstaly a do konce roku 2025 zachytily přibližně třetinu veškerého používání tokenů. Klíčovým motorem této expanze byl vzestup čínských modelů OSS od poskytovatelů, jako jsou Qwen a DeepSeek. Tyto modely rostly z týdenního podílu na trhu pouhých 1,2 % na téměř 30 % v několika týdnech, rychle získávající trakci s globálními uživateli. Tento trend poukazuje na „trvalou duální strukturu“ v ekosystému AI. Zdroj naznačuje, že rovnováha mezi proprietárními a OSS modely se v současné době stabilizovala na přibližně 30% pro open source. Tato rovnováha existuje proto, že vývojáři volí proprietární systémy pro vysoce spolehlivé podnikové úkoly, zatímco využívají nákladovou efektivitu a přizpůsobení OSS pro jiné kritické pracovní zatížení. Krajina AI se nestává vítězným trhem. Proč AI není komodita (Yet) Mnozí předpověděli, že modely umělé inteligence se rychle stanou levným zbožím, přičemž cena je hlavním diferenciátorem. Údaje však vyprávějí jiný příběh. Poptávka po LLM je překvapivě cenově neelastická, což znamená, že změny cen mají malý vliv na použití. Podle studie odpovídá 10% pokles ceny nepatrnému 0,5-0,7% nárůstu využití. Místo komoditizovaného trhu se ekosystém rozdělil na různé archetypy: Premium Leaders: Modely, jako je Claude 4 Sonnet od společnosti Anthropic, mají vysoké ceny, ale stále vidí masivní využití, což dokazuje, že uživatelé jsou ochotni zaplatit prémii za špičkovou kvalitu a spolehlivost. Efektivní obři: Modely jako Google Gemini Flash a DeepSeek spojují nízké náklady s vysokým objemem, což z nich činí výchozí volbu pro nákladově citlivé, rozsáhlé úkoly. Premium Specialisté: Ultra-drahé modely, jako je OpenAI GPT-5 Pro, jsou šetrně používány pro nejvíce náročné úkoly, kde výkon je to jediné, na čem záleží a náklady jsou druhotné. Long Tail: Modely, jako je Qwen 2 7B Instruct a IBM Granite 4.0 Micro, mají cenovou základnu, ale omezený dosah, což zdůrazňuje, že schopnost a přizpůsobení modelu trhu jsou kritickými diferenciátory nad rámec pouhých nákladů. Tato segmentace odhaluje zásadní vhled do současného stavu trhu. Relativně plochá elasticita poptávky naznačuje, že LLM ještě není komoditou; mnozí uživatelé jsou ochotni zaplatit prémii za kvalitu, schopnosti nebo stabilitu. V současné době jsou specializované schopnosti a spolehlivý výkon často dražší, zejména pro profesionální nebo kritické pracovní zatížení. Vítězství v AI je jako Cinderella's "Glass Slipper" Na trhu, kde jsou neustále uvolňovány nové modely, jakýkoliv jednotlivý model buduje trvalou výhodu?Studie navrhuje nový rámec nazvaný „efekt Glass Slipper“, který vysvětluje uchovávání uživatelů.Myšlenka je jednoduchá: když je nový model první, který vyřeší kritickou, dříve nesplněnou potřebu pro skupinu uživatelů, dosáhne „dokonalého fit“. Tito počáteční uživatelé tvoří „základní kohorty“, které se dlouhodobě drží modelu, což ukazuje mnohem vyšší retenci než uživatelé, kteří jej přijmou později.Jejich pracovní postupy, nástroje a zvyky se zamykají do modelu, který nejprve vyřešil jejich problém, což je činí vysoce odolnými vůči přechodu na novější, dokonce i mírně lepší, alternativy. Jasným příkladem je kohorta z června 2025 pro Gemini 2.5 Pro a kohorta z května 2025 pro Claude 4 Sonnet, která si po pěti měsících ponechala kolem 40% svých uživatelů; mnohem vyšší míra než následné kohorty. Tento jev znamená, že v rychle se měnícím světě umělé inteligence je výhoda „prvního řešení“ neuvěřitelně silná a trvanlivá.Skutečný signál průkopnického modelu není jen hype nebo referenční hodnoty, ale tichá tvorba těchto lepivých, základních uživatelských skupin, které našly svůj dokonalý fit. Závěr: Skutečný příběh AI je stále psán Data ukazují ekosystém poháněný stejně hravou kreativitou jako produktivitou, který se rychle posouvá směrem k složitým, agenturním pracovním postupům.Je to svět, kde je open source mocnou silou a kde se trvalá loajalita uživatelů vytváří nikoli hype, ale tím, že je první, kdo vyřeší obtížný problém. Jak AI přechází z jednoduchého nástroje na složitého spolupracovníka, jaké neočekávané chování a zabijácké aplikace se objeví dál? Apple Podcast: ZDE Spotify: ZDE Aplikace Apple Podcast: zde Na Spotify: zde
