Čínská, nebo americká umělá inteligence? Rozdíl už není jen v tom, která je chytřejší

David Strejc, AI specialista a architekt, Apertia.ai

Malá poznámka na úvod.

Následující text píšu záměrně laicky. Bez zbytečných odborných termínů, s přirovnáními a občasným zjednodušením. Ne proto, že by to jinak nešlo, ale protože umělá inteligence už dávno není téma jen pro programátory.

Používají ji firmy, účetní, obchodníci, právníci, lékaři i lidé doma.

A stále častěji se objevuje jedna otázka:

Je lepší americká, nebo čínská AI?

Ještě zajímavější ale je, že v roce 2026 už možná pokládáme špatnou otázku.

Čínská AI už není druhá liga

Ještě před pár lety byla čínská umělá inteligence často vnímána jako něco, co kopíruje americký náskok.

Dnes už to tak jednoduše říct nejde.

Vedle amerických jmen jako OpenAI, Anthropic nebo Google dnes stojí DeepSeek, Alibaba se svou rodinou Qwen, Moonshot AI s modelem Kimi nebo Zhipu se svými GLM modely.

A rozhodně už nejde o nějaké experimenty z druhé ligy.

Například aktuální Kimi K3 podle svého výrobce dosahuje „frontier-level“ výsledků v celé řadě testů programování a práce s nástroji. Samotný Moonshot přitom férově přiznává, že celkově stále za nejsilnějšími proprietárními modely GPT-5.6 Sol a Claude Fable 5 zaostává. V benchmarku DeepSWE dosahuje Kimi K3 výsledku 67,3 %.

Ještě zajímavější je Arena, kde odpovědi modelů anonymně hodnotí miliony uživatelů.

Ve stavu z poloviny září 2026 jsou první místa stále převážně obsazená americkými modely. Jenže čínské modely už nejsou někde hluboko v tabulce: GLM-5.3 se pohybuje kolem 15. místa a Kimi K3 kolem 17. místa celkového žebříčku. V některých specializovaných kategoriích jsou ještě výš.

To je podle mě důležitější zpráva než samotná čísla.

Čína americkou špičku ještě nepřeskočila. Ale už jí dýchá na záda.

Kde Amerika pořád vede

Především tam, kde nestačí položit AI jednu otázku a dostat jednu odpověď.

Nová generace amerických modelů se stále víc mění z „chytrého chatu“ na pracovníka, kterému můžete zadat úkol.

Claude Fable 5.1 vyšel 1. září 2026. O dva dny později OpenAI představilo GPT-6 Astra. OpenAI popisuje Astru jako model určený mimo jiné pro samostatnou práci s počítačem, prohlížečem, programováním a dalšími profesionálními úlohami. Anthropic podobně staví Fable 5.1 především na náročné programování a znalostní práci.

A tady je rozdíl dobře vidět.

V nezávislém Terminal-Bench 4.0, který testuje schopnost modelu skutečně pracovat v terminálu a dokončovat složitější technické úlohy, dosáhl GPT-6 Astra při maximálním nastavení zhruba 59 % a Claude Fable 5.1 přibližně 52 %.

Na první pohled to možná nevypadá jako zázrak.

Jenže představte si rozdíl mezi dvěma typy AI:

První vám velmi dobře poradí, jak něco udělat.

Druhá si otevře počítač a začne to dělat sama.

Právě o tuto schopnost se dnes vede největší boj.

A právě tady mají americké uzavřené modely stále výraznou sílu.

Jenže Čína hraje úplně jinou hru

A tady začíná být situace opravdu zajímavá.

Americké a čínské společnosti totiž často nebojují stejnou strategií.

GPT-6 Astra od OpenAI ani Claude Fable 5.1 od Anthropicu si jednoduše nestáhnete na vlastní server.

Používáte službu jejich výrobce nebo infrastrukturu některého z jejich partnerů.

U řady čínských modelů je situace jiná.

Například DeepSeek V4 zveřejnil modelové váhy pod licencí MIT a dokumentace přímo popisuje možnost lokálního provozu. Kimi K3 má rovněž veřejně dostupné modelové váhy a licenci umožňující velmi široké použití, včetně provozu a úprav modelu; pro některé velké komerční scénáře obsahuje dodatečné podmínky.

To znamená něco, co je pro evropské firmy překvapivě důležité:

Čínský model může fyzicky běžet v Česku a do Číny neposílat vůbec nic.

Žádný dotaz.

Žádnou smlouvu.

Žádnou fakturu.

Žádný údaj o zákazníkovi.

Nic.

Taxík versus vlastní auto

Mně se to nejlépe vysvětluje na jednoduchém přirovnání.

Uzavřený cloudový model je jako taxík.

Nemusíte kupovat auto, nemusíte ho servisovat a většinou dostanete fantastickou službu. Jenže jedete autem někoho jiného a služba technicky ví, odkud jedete a kam.

Open-weight model provozovaný na vlastní infrastruktuře je vaše auto.

Musíte ho koupit, provozovat, aktualizovat a starat se o něj.

Ale klíče máte vy.

A když je infrastruktura správně postavená, vaše data nikam odcházet nemusí.

A potom je tu cena

Tady se přestáváme bavit o akademických benchmarkách a začínáme se bavit o penězích.

Aktuální DeepSeek Flash se v API během levnějšího provozního období účtuje přibližně 0,15 dolaru za milion vstupních tokenů a 0,60 dolaru za milion výstupních tokenů. Ve špičce je to 0,30 a 1,20 dolaru.

Nejlevnější GPT-5.6 Luna stojí 0,20 dolaru za milion vstupních tokenů a 1,20 dolaru za výstupní milion.

Takže u levných modelů už rozdíl není dramatický.

Jenže pak se podívejte na absolutní špičku.

GPT-6 Astra stojí v běžném API 10 dolarů za milion vstupních a 50 dolarů za milion výstupních tokenů. Claude Fable 5.1 má stejnou základní cenu 10 a 50 dolarů.

Proti nejlevnějším variantám DeepSeeku tak může být cena frontier modelu při některých typech provozu desítkykrát vyšší.

A tady se rozhoduje.

Když AI jednou za den požádáte, aby vám napsala e-mail, je vám to skoro jedno.

Když jí ale necháte každý měsíc přečíst 500 000 dokumentů, faktur, objednávek nebo zpráv, najednou jde o úplně jinou ekonomiku.

Nejlepší AI totiž není ta, která získala o pár bodů víc v benchmarku. Nejlepší AI je ta, kterou si můžete dovolit skutečně používat.

Tak proč před čínskou AI varuje český stát?

Protože tady se často pletou dvě úplně rozdílné věci.

Čínská aplikace není totéž jako čínský model.

NÚKIB vydal 10. července 2025 oficiální varování před některými produkty společnosti DeepSeek.

Důvodem byly mimo jiné obavy ze způsobu nakládání s daty a z právního a politického prostředí Čínské lidové republiky. NÚKIB současně doporučil veřejnosti pečlivě zvažovat, jaké informace do služeb DeepSeek vkládá. Česká vláda současně rozhodla o zákazu používání produktů DeepSeek ve státní správě.

A teď přijde možná nejdůležitější věta celého článku:

NÚKIB výslovně uvádí, že se toto varování nevztahuje na open-source modely DeepSeek provozované lokálně bez možnosti komunikovat se servery společnosti DeepSeek.

To je obrovský rozdíl.

Používat DeepSeek jako internetovou službu a posílat mu firemní data je jedna věc.

Stáhnout model, umístit ho na vlastní infrastrukturu v České republice, odříznout jeho komunikaci směrem ven a provozovat ho nad vlastními daty je technicky úplně jiná situace.

A pak je tu jedna nepříjemná kapitola

V září 2026 zveřejnil Anthropic zprávu o pokusech čínských AI laboratoří získávat schopnosti jeho modelů pomocí takzvané distilace.

Distilace sama o sobě je běžná a legitimní metoda: větší model vytváří data, na kterých se potom učí menší model.

Anthropic ale tvrdí, že odhalil sedm čínských laboratoří, které k jeho modelům přistupovaly bez povolení ve velkém měřítku pomocí falešných účtů a proxy sítí.

Největší operaci Anthropic připisuje Alibabě. Podle jeho zprávy dosahovala ve špičce téměř tří milionů výměn denně přes více než 3 500 falešných účtů a mezi květnem a červencem Anthropic zaznamenal přes 151 milionů výměn připisovaných této kampani.

Anthropic popisuje podobné aktivity také u Moonshotu, DeepSeeku, Zhipu a dalších čínských společností.

Je důležité dodat, že jde o zjištění a atribuci společnosti Anthropic.

Ale zároveň to ukazuje, jak tvrdý technologický souboj dnes mezi americkými a čínskými laboratořemi probíhá.

A možná také částečně vysvětluje, proč se rozdíly mezi jednotlivými modely tak rychle zmenšují.

Čipy jsou pořád Achillovou patou Číny

Je tu ještě jeden zásadní rozdíl.

Výpočetní výkon.

Spojené státy několik let výrazně omezovaly přístup Číny k nejvýkonnějším AI čipům.

V lednu 2026 americký Bureau of Industry and Security pravidla změnil a umožnil posuzovat vývoz čipů Nvidia H200, AMD MI325X a podobných produktů do Číny individuálně, případ od případu a při splnění bezpečnostních podmínek.

To ale nemění základní realitu:

Čínské laboratoře byly dlouhodobě nucené přemýšlet mnohem víc o tom, kolik výpočetního výkonu model skutečně potřebuje.

A tato nevýhoda se paradoxně mohla proměnit v jednu z jejich silných stránek.

Tlak na efektivitu.

Levnější provoz.

A velmi silná motivace dostat své modely mezi co nejvíce vývojářů.

Takže Čína, nebo Amerika?

Za mě je v roce 2026 tahle otázka položená špatně.

Správná otázka zní:

Co má AI dělat, kde mají běžet vaše data a kdo k nim smí mít přístup?

Pokud potřebujete nejtěžší úlohy, samostatnou práci agenta, ovládání počítače, složitý vývoj nebo špičkové reasoning schopnosti, americké frontier modely dnes stále představují technologickou špičku.

Pokud ale potřebujete zpracovávat velké množství firemních dat, chcete mít náklady pod kontrolou a především nechcete data posílat mimo vlastní infrastrukturu, mohou být otevřené modely mimořádně zajímavé.

A velmi často jsou dnes právě z Číny.

Citlivá data? Pak není nejdůležitější vlajka modelu

Tohle je podle mě hlavní závěr.

Když má AI číst veřejné texty, není otázka infrastruktury až tak zásadní.

Když jí ale svěříte:

●     smlouvy,

●     mzdy,

●     interní e-maily,

●     faktury,

●     zákaznická data,

●     výrobní dokumentaci,

●     zdravotní informace,

●     obchodní know-how,

pak bych se vůbec jako první neptal:

Je ten model americký, nebo čínský?

Ptal bych se:

Kam přesně ta data tečou? Kde se ukládají? Kdo je může číst? Jak dlouho se uchovávají? A dokážu technicky zajistit, aby neopustila mou infrastrukturu?

To jsou otázky, které mají skutečný význam.

Navíc od 2. srpna 2026 začala Evropská komise společně s národními orgány v širším rozsahu vymáhat pravidla AI Actu a začaly platit i nové povinnosti týkající se transparentnosti některých AI systémů.

AI už zkrátka není hračka.

Začíná být běžnou součástí firemní infrastruktury.

My v Apertii používáme obojí

A právě proto mi přijde chyba stavět tuto debatu jako souboj:

Čína versus Amerika.

My v Apertii pracujeme s oběma světy.

Tam, kde potřebujeme maximální schopnosti modelu, používáme frontier modely.

Tam, kde pracujeme s citlivými klientskými daty nebo dává ekonomicky smysl provozovat AI přímo na vlastní infrastruktuře, používáme otevřené modely.

Nezajímá nás vlajka na modelu.

Zajímá nás architektura.

Protože za několik let možná nebude největší konkurenční výhoda firmy spočívat v tom, že „má AI“.

AI bude mít každý.

Rozdíl bude v tom, jak ji firma postavila, kolik ji stojí a komu při jejím používání předává svá data.

A to je podle mě mnohem důležitější otázka než to, jestli má dnes první model v benchmarku o tři body víc než druhý.

Zdroje a další čtení

OpenAI – GPT-6 Astra, 3. 9. 2026
GPT‑6 Astra: A new generation of intelligence

OpenAI – ceny GPT-5.6 Luna
GPT‑5.6 Luna – model a API pricing

Anthropic – Claude Fable 5.1, září 2026
Introducing Claude Fable 5.1 and Claude Mythos 5.1

Anthropic – ceny Claude Fable 5.1
Claude Fable – availability and pricing

Moonshot AI – Kimi K3
Kimi K3 Tech Blog: Open Frontier Intelligence

Arena – aktuální žebříček modelů
Arena Text Leaderboard

Artificial Analysis – GPT-6 Astra vs. Claude Fable 5.1
Srovnání modelů a Terminal-Bench 4.0

DeepSeek – oficiální API ceník
DeepSeek Models & Pricing

DeepSeek V4 – lokální provoz a MIT licence
DeepSeek V4 model repository

Kimi K3 – licence a veřejně dostupné váhy modelu
Kimi K3 License

NÚKIB – varování před některými produkty DeepSeek, 10. 7. 2025
NÚKIB: Varování před některými produkty společnosti DeepSeek

Anthropic – zpráva o zneužívání a nepovolené distilaci modelů, září 2026
Countering misuse of AI: September 2026

U.S. Bureau of Industry and Security – vývoz H200 do Číny, leden 2026
Department of Commerce Revises License Review Policy for Semiconductors Exported to China

Evropská komise – vymáhání AI Actu od 2. 8. 2026
Commission starts enforcing AI Act rules and new transparency requirements