Toto je (umělou inteligencí) přeložený článek Matta Shumera dobře shrnující moment, ve kterém se naše ekonomika nachází ve vztahu k AI. Původně zveřejněn na jeho blogu.

Obrázek v headeru je generovaný pomocí AI.

Vzpomeňte na únor 2020.

Pokud jste tehdy dávali opravdu pozor, možná jste si všimli pár lidí, kteří mluvili o viru šířícím se v zahraničí. Jenže většina z nás pozor nedávala. Akciový trh šlapal, děti chodily do školy, chodilo se do restaurací, podávaly se ruce a plánovaly se výlety. Kdyby vám někdo řekl, že si dělá zásoby toaletního papíru, mysleli byste si, že tráví až moc času v nějakém podivném koutě internetu. A pak se během zhruba tří týdnů změnil celý svět. Kanceláře se zavřely, děti zůstaly doma a život se přeskupil do podoby, které byste ještě měsíc předtím nevěřili, ani kdybyste si ji sami popsali.

Myslím, že teď jsme ve fázi „to je přehnané“ u něčeho mnohem, mnohem většího než covid.

Šest let buduju AI startup a investuju v tomto prostoru. Žiju v tomhle světě. A píšu to pro lidi ve svém životě, kteří v něm nežijí… pro rodinu, přátele, lidi, na kterých mi záleží a kteří se mě pořád ptají „tak jak to teda s tou AI je?“ a dostávají odpověď, která vůbec nevystihuje, co se ve skutečnosti děje. Pořád jim dávám zdvořilou verzi. Verzi „pro společenskou konverzaci“. Protože ta upřímná zní, jako bych se zbláznil. A nějakou dobu jsem si říkal, že to je dost dobrý důvod nechat si realitu pro sebe. Jenže propast mezi tím, co říkám, a tím, co se opravdu děje, je už příliš velká. Lidé, na kterých mi záleží, si zaslouží slyšet, co přichází, i kdyby to znělo šíleně.

Jednu věc musím říct hned na začátku: i když v AI pracuju, na to, co přijde, mám skoro nulový vliv — a drtivá většina odvětví také. Budoucnost teď formuje překvapivě malý počet lidí: pár stovek výzkumníků v několika firmách… OpenAI, Anthropic, Google DeepMind a pár dalších. Jeden tréninkový běh, vedený malým týmem během pár měsíců, může vytvořit AI systém, který změní celou trajektorii technologie. Většina z nás, kdo v AI pracujeme, staví na základech, které jsme nepoložili. Sledujeme to stejně jako vy… jen jsme dost blízko na to, abychom cítili otřesy dřív.

Ale teď už je čas. Ne ve smyslu „někdy bychom si o tom měli promluvit“. Ve smyslu „děje se to právě teď a potřebuju, abyste to pochopili“.

Vím, že je to skutečné, protože se to nejdřív stalo mně

Tady je věc, které mimo tech svět zatím málokdo rozumí: důvod, proč teď tolik lidí z oboru bije na poplach, je ten, že už se to stalo nám. Neděláme předpovědi. Říkáme, co se už stalo v našich vlastních profesích — a varujeme, že jste na řadě.

Roky se AI zlepšovala postupně. Sem tam velký skok, ale vždycky s dost velkým odstupem, aby se to dalo vstřebat. Pak v roce 2025 nové techniky stavby modelů odemkly mnohem rychlejší tempo pokroku. A pak to zrychlilo ještě víc. A znovu. Každý nový model nebyl jen lepší než ten předchozí… byl lepší o větší náskok a interval mezi vydáními se zkracoval. Používal jsem AI čím dál víc, vracel jsem se k ní s opravami čím dál míň, a sledoval, jak zvládá věci, které jsem považoval za čistě expertní práci.

Pak 5. února vydaly dvě hlavní AI laboratoře nové modely ve stejný den: GPT-5.3 Codex od OpenAI a Opus 4.6 od Anthropic (tvůrci Claude, jednoho z hlavních konkurentů ChatGPT). A něco se přepnulo. Ne jako vypínač… spíš jako chvíle, kdy si uvědomíte, že voda kolem vás stoupala a teď už ji máte po hruď.

Pro samotnou technickou část své práce už nejsem potřeba. Popíšu, co chci postavit, běžnou angličtinou — a ono to prostě… vznikne. Ne hrubý návrh, který musím opravovat. Hotová věc. Řeknu AI, co chci, odejdu na čtyři hodiny od počítače a vrátím se k hotové práci. Hotové dobře, často líp, než bych to udělal já, bez nutnosti oprav. Ještě před pár měsíci jsem s AI vedl dlouhé iterace, navigoval ji, editoval. Teď popíšu výsledek a odcházím.

Nepřeháním. Přesně tak vypadal můj pondělek tenhle týden.

Nejvíc mnou ale otřásl model vydaný minulý týden (GPT-5.3 Codex). Nejen že plnil instrukce. Dělal inteligentní rozhodnutí. Měl něco, co poprvé působilo jako úsudek. Jako vkus. Ten těžko popsatelný cit pro správné rozhodnutí, o kterém lidé vždy tvrdili, že ho AI nikdy mít nebude. Tenhle model to má — nebo něco dost blízkého tomu, že rozdíl přestává být důležitý.

AI nástroje adoptuji brzy odjakživa. Ale poslední měsíce mě šokovaly. Tyhle nové modely nejsou inkrementální vylepšení. Je to kvalitativně jiná věc.

A tady je důvod, proč se to týká i vás, i když nepracujete v technologiích

AI laboratoře udělaly záměrnou volbu. Nejdřív se zaměřily na to, aby AI byla skvělá v psaní kódu… protože budování AI vyžaduje hodně kódu. Když AI ten kód píše, pomáhá stavět další verzi sebe sama. Chytřejší verzi, která píše lepší kód, která staví ještě chytřejší verzi. Udělat AI skvělou v kódování byla strategie, která odemyká všechno ostatní. Proto to dělaly napřed. Moje práce se začala měnit před tou vaší ne proto, že by cílily na softwarové inženýry… byl to vedlejší efekt toho, kam zamířily jako první.

Teď to zvládly. A přesouvají se na všechno ostatní.

Zkušenost tech pracovníků za poslední rok — sledovat, jak AI přechází z „užitečného nástroje“ na „dělá moji práci líp než já“ — je zkušenost, kterou teď budou mít všichni ostatní. Právo, finance, medicína, účetnictví, poradenství, psaní, design, analýza, zákaznická péče. Ne za deset let. Lidé, kteří tyto systémy staví, říkají jeden až pět let. Někteří méně. A vzhledem k tomu, co jsem viděl jen za poslední dva měsíce, je „méně“ podle mě pravděpodobnější.

„Ale já AI zkoušel a nebylo to tak dobré“

Tohle slýchám pořád. Chápu to, protože dřív to byla pravda.

Jestli jste zkusili ChatGPT v roce 2023 nebo na začátku 2024 a řekli jste si „to si vymýšlí“ nebo „to není zas tak působivé“, měli jste pravdu. Ty rané verze byly opravdu limitované. Halucinovaly. Sebevědomě tvrdily nesmysly.

To bylo před dvěma lety. V AI čase je to dávná historie.

Modely dostupné dnes jsou oproti stavu před šesti měsíci k nepoznání. Debata o tom, jestli se AI „opravdu zlepšuje“ nebo „naráží do stropu“ — která běží přes rok — je u konce. Hotovo. Kdo to stále tvrdí, buď nezkusil současné modely, má motivaci zlehčovat, co se děje, nebo hodnotí podle zkušenosti z roku 2024, která už není relevantní. Neříkám to pohrdavě. Říkám to, protože mezera mezi veřejným vnímáním a aktuální realitou je obrovská — a nebezpečná… protože brání lidem se připravit.

Část problému je, že většina lidí používá bezplatné verze AI nástrojů. „Free“ verze jsou o víc než rok pozadu za tím, co mají platící uživatelé. Posuzovat AI podle bezplatného ChatGPT je jako hodnotit stav smartphonů přes tlačítkový telefon. Lidé, kteří platí za nejlepší nástroje a používají je denně na reálné práci, vědí, co přichází.

Myslím na kamaráda právníka. Pořád mu říkám, ať AI ve firmě zkusí, a on pořád nachází důvody, proč to nepůjde. Není to dělané pro jeho specializaci, při testu to udělalo chybu, nechápe to nuanci jeho práce. Chápu to. Ale partneři velkých advokátních kanceláří mě kontaktují pro radu, protože zkusili aktuální verze a vidí směr. Jeden z nich, managing partner ve velké kanceláři, tráví s AI hodiny denně. Řekl mi, že je to jako mít okamžitě dostupný tým koncipientů. Nepoužívá to jako hračku. Používá to, protože to funguje. A řekl mi věc, která mi utkvěla v paměti: každé dva měsíce je to pro jeho práci znatelně schopnější. Pokud ten trend vydrží, očekává, že to brzy zvládne většinu toho, co dělá on — a je to partner s dekádami praxe. Nepanikaří. Ale sleduje to velmi pozorně.

Lidé, kteří jsou ve svých oborech napřed (ti, kdo opravdu experimentují), to neodmítají. Jsou ohromeni tím, co to už umí. A podle toho se zařizují.

Jak rychle se to ve skutečnosti hýbe

Udělejme tempo zlepšování konkrétní, protože právě tomu se bez blízkého sledování věří nejtěžší.

• V roce 2022 AI neuměla spolehlivě ani základní aritmetiku. Sebevědomě tvrdila, že 7 × 8 = 54.
• V roce 2023 už dokázala složit advokátní zkoušky (bar exam).
• V roce 2024 uměla psát fungující software a vysvětlovat vědu na úrovni postgraduálu.
• Koncem roku 2025 někteří z nejlepších inženýrů na světě říkali, že většinu svého kódování předali AI.
• 5. února 2026 dorazily nové modely, po kterých všechno předchozí působilo jako jiná éra.

Pokud jste AI poslední měsíce nezkoušeli, dnešní stav by pro vás byl nepoznatelný.

Existuje organizace METR, která to měří daty. Sledují délku reálných úloh (měřeno tím, jak dlouho je dělá lidský expert), které model zvládne úspěšně end-to-end bez lidské pomoci. Zhruba před rokem to bylo kolem deseti minut. Pak hodina. Pak několik hodin. Nejnovější měření (Claude Opus 4.5 z listopadu) ukázalo úlohy, které lidskému expertovi trvají skoro pět hodin. A tohle číslo se přibližně zdvojnásobuje každých sedm měsíců, přičemž novější data naznačují možné zrychlení až na každé čtyři měsíce.

Ani tohle měření ale ještě nezahrnuje modely, které vyšly právě tento týden. Z mojí zkušenosti s nimi je ten skok extrémně výrazný. Očekávám, že další update grafu METR ukáže další velký skok.

Když ten trend protáhnete dál (a drží už roky bez známek zplošťování), míříme během příštího roku k AI, která zvládne samostatně pracovat dny v kuse. Během dvou let týdny. Během tří let měsíční projekty.

Amodei řekl, že modely „podstatně chytřejší než téměř všichni lidé ve většině úkolů“ jsou na cestě pro roky 2026 nebo 2027.

Nechte to na sebe chvíli působit. Pokud je AI chytřejší než většina doktorandů, opravdu si myslíte, že nezvládne většinu kancelářských profesí? Zamyslete se, co to znamená pro vaši práci.

AI teď staví další AI

Děje se ještě jedna věc, která je podle mě nejdůležitější — a nejméně pochopená.

5. února vydalo OpenAI GPT-5.3 Codex. V technické dokumentaci uvedli:

„GPT-5.3-Codex je náš první model, který byl zásadní při svém vlastním vzniku. Tým Codex používal rané verze k ladění vlastního tréninku, správě vlastního nasazení a diagnostice testovacích výsledků a evaluací.“

Přečtěte si to znovu. AI pomáhala stavět sama sebe.

To není předpověď „co by se jednou mohlo stát“. OpenAI vám říká, že AI, kterou právě vydali, byla použita k vlastnímu vytvoření. Jedna z hlavních věcí, která AI zlepšuje, je inteligence aplikovaná na vývoj AI. A AI už je teď dost inteligentní, aby smysluplně přispívala ke svému vlastnímu zlepšování.

Dario Amodei, CEO Anthropic, říká, že AI už ve firmě píše „velkou část kódu“ a že zpětnovazební smyčka mezi současnou AI a další generací „nabírá na síle měsíc po měsíci“. Tvrdí, že můžeme být „jen 1–2 roky od bodu, kdy současná generace AI autonomně postaví další“.

Každá generace pomáhá stavět další, která je chytřejší, která staví další rychleji, která je ještě chytřejší. Výzkumníci tomu říkají „inteligenční exploze“. A lidé, kteří to musí vědět — protože to staví — věří, že ten proces už začal.

Co to znamená pro vaši práci

Budu přímý, protože si zasloužíte upřímnost víc než útěchu.

Dario Amodei, pravděpodobně nejvíc na bezpečnost orientovaný CEO v AI odvětví, veřejně predikoval, že AI během 1 až 5 let odstraní 50 % juniorních kancelářských (white-collar) pozic. A mnoho lidí v oboru si myslí, že je konzervativní. Vzhledem k tomu, co umí nejnovější modely, může schopnost masivně narušit trh práce dorazit už do konce tohoto roku. Než se to propíše ekonomikou, chvíli to potrvá, ale základní schopnost přichází teď.

Tohle je jiné než každá předchozí vlna automatizace, a potřebuji, abyste pochopili proč. AI nenahrazuje jednu konkrétní dovednost. Je to obecná náhrada kognitivní práce. Zlepšuje se ve všem současně. Když se automatizovaly továrny, vytlačený pracovník se mohl přeškolit do kanceláře. Když internet rozvrátil retail, lidé přešli do logistiky nebo služeb. AI ale nenechává pohodlnou mezeru, kam se přesunout. Cokoli, na co se přeškolíte, se učí taky.

Dám pár konkrétních příkladů, ať je to hmatatelné… ale berte to jen jako příklady. Seznam není vyčerpávající. Jestli tu vaše práce není, neznamená to, že je v bezpečí. Dotýká se to téměř veškeré znalostní práce.

• Právo. AI už umí číst smlouvy, shrnovat judikaturu, psát podání a dělat právní rešerše na úrovni, která soupeří s juniorními právníky. Ten partner, kterého jsem zmiňoval, ji nepoužívá pro zábavu. Používá ji, protože v mnoha úlohách překonává jeho juniory.
• Finanční analýza. Stavba finančních modelů, analýza dat, investiční mema, reporty. AI to zvládá kompetentně a rychle se zlepšuje.
• Psaní a obsah. Marketingové texty, reporty, žurnalistika, technické psaní. Kvalita došla do bodu, kdy mnoho profesionálů nedokáže odlišit AI výstup od lidského.
• Softwarové inženýrství. Tohle znám nejlépe. Před rokem AI sotva napsala pár řádků bez chyb. Teď píše stovky tisíc řádků funkčního kódu. Velké části práce už jsou automatizované: nejen jednoduché úlohy, ale i komplexní vícedenní projekty. Za pár let bude programátorských rolí méně než dnes.
• Medicínská analýza. Čtení snímků, analýza laboratorních výsledků, návrhy diagnóz, review literatury. V několika oblastech se AI blíží lidskému výkonu nebo ho překonává.
• Zákaznická podpora. Opravdu schopní AI agenti — ne frustrující chatboti z doby před pěti lety — se nasazují už teď a zvládají složité vícekrokové problémy.

Mnoho lidí uklidňuje představa, že některé věci jsou v bezpečí. Že AI zvládne rutinu, ale nenahradí lidský úsudek, kreativitu, strategii, empatii. Taky jsem to říkal. Už si tím nejsem jistý.

Nejnovější modely dělají rozhodnutí, která působí jako úsudek. Ukazují něco, co vypadá jako vkus: intuitivní cit pro správné rozhodnutí, nejen technicky správné. Před rokem nepředstavitelné. Moje současné pravidlo: pokud model dnes ukáže byť náznak schopnosti, další generace v tom bude opravdu dobrá. Zlepšování je exponenciální, ne lineární.

Nahradí AI hlubokou lidskou empatii? Důvěru budovanou roky ve vztahu? Nevím. Možná ne. Ale už teď sleduju, jak se lidé na AI obracejí pro emoční podporu, rady i společnost. Ten trend poroste.

Upřímná odpověď podle mě je: nic, co jde dělat na počítači, není ve střednědobém horizontu bezpečné. Pokud se vaše práce odehrává na obrazovce (jádro je čtení, psaní, analýza, rozhodování, komunikace přes klávesnici), AI si pro významnou část přijde. Časová osa není „jednou“. Už to začalo.

Nakonec roboti převezmou i fyzickou práci. Ještě tam úplně nejsou. Ale „ještě ne“ se v AI světě mění na „už tady“ rychleji, než kdo čeká.

Co byste měli reálně dělat

Nepíšu to, abyste měli pocit bezmoci. Píšu to, protože největší výhoda, kterou teď můžete mít, je být prostě včas. Včas to pochopit. Včas to začít používat. Včas se adaptovat.

Začněte AI používat vážně, ne jen jako vyhledávač. Zaplaťte si Claude nebo ChatGPT. Je to 20 dolarů měsíčně. Ale hned jsou důležité dvě věci. Za prvé: ujistěte se, že používáte nejlepší dostupný model, ne jen výchozí. Aplikace často automaticky volí rychlejší, hloupější model. Jděte do nastavení nebo výběru modelu a zvolte nejschopnější variantu. Teď je to GPT-5.2 v ChatGPT nebo Claude Opus 4.6 v Claude, ale mění se to každých pár měsíců. Pokud chcete mít přehled, který model je právě nejlepší, můžete sledovat autora na X (@mattshumer_). Testuje hlavní releasy a sdílí, co opravdu stojí za použití.

Za druhé, a důležitější: nepokládejte jen rychlé dotazy. To je chyba většiny lidí. Zacházejí s tím jako s Googlem a pak nechápou, o co jde. Tlačte AI do své reálné práce. Jste právník? Nahrajte smlouvu a chtějte najít každou klauzuli, která může poškodit klienta. Jste ve financích? Dejte jí nepořádný spreadsheet a chtějte model. Jste manažer? Vložte kvartální data týmu a chtějte z nich příběh. Napřed jsou lidé, kteří AI nepoužívají nahodile. Aktivně hledají, co z jejich práce, co dřív trvalo hodiny, jde automatizovat. Začněte u toho, co vám bere nejvíc času, a sledujte, co se stane.

A nepředpokládejte, že něco neumí, jen protože to zní těžce. Zkuste to. Jste právník? Nejen rychlá rešerše. Dejte celou smlouvu a chtějte protinávrh. Jste účetní? Nejen vysvětlení daňového pravidla. Dejte kompletní přiznání klienta a sledujte, co najde. První pokus nemusí být perfektní. To je v pořádku. Iterujte. Přeformulujte zadání. Dejte víc kontextu. Zkuste to znovu. Může vás šokovat, co projde. A pamatujte: pokud to dnes aspoň trochu funguje, s vysokou pravděpodobností to za šest měsíců poběží téměř perfektně. Trend jde jedním směrem.

Tohle může být nejdůležitější rok vaší kariéry. Podle toho jednejte. Neříkám to, abych vás stresoval. Říkám to, protože teď existuje krátké okno, kdy to většina lidí a firem pořád ignoruje. Člověk, který přijde na meeting a řekne „tohle jsem s AI analyzoval za hodinu místo tří dnů“, bude nejcennější v místnosti. Ne někdy. Teď. Naučte se tyto nástroje. Buďte v nich zdatní. Ukažte, co je možné. Když budete dost brzy, posune vás to nahoru: budete ten, kdo rozumí tomu, co přichází, a umí ostatním ukázat cestu. To okno dlouho nevydrží. Jakmile to dojde všem, výhoda zmizí.

Nemějte v tom ego. Ten managing partner z velké kanceláře není příliš hrdý na to, aby trávil hodiny denně s AI. Dělá to právě proto, že je dost seniorní, aby chápal, o co jde. Nejvíc budou mít problém ti z vás, kteří to odmítnou: ti, co to smetou jako módu, cítí, že použití AI znehodnocuje jejich expertizu, nebo věří, že jejich obor je výjimečný a imunní. Není. Žádný obor není.

Dejte do pořádku osobní finance

Nejsem finanční poradce a nechci vás strašit do unáhlených kroků. Ale pokud aspoň částečně věříte, že příští roky mohou přinést skutečný otřes vašeho oboru, pak je finanční odolnost důležitější než před rokem. Budujte rezervu, pokud můžete. Buďte opatrní s novými dluhy, které předpokládají zaručený příjem. Přemýšlejte, jestli vám fixní náklady dávají volnost, nebo vám berou svobodu. Dejte si možnosti, pokud se věci pohnou rychleji, než čekáte.

Zvažte, kde stojíte, a opřete se o to, co se nahrazuje nejhůř. Některé věci bude AI vytlačovat déle. Vztahy a důvěra budované roky. Práce vyžadující fyzickou přítomnost. Role s licenční odpovědností: role, kde někdo pořád musí podepsat, nést právní odpovědnost, stát u soudu. Odvětví se silnou regulací, kde adopci brzdí dávání souhlasů, odpovědnost a institucionální setrvačnost. Nic z toho není trvalý štít. Ale kupuje to čas. A čas je teď nejcennější věc, pokud ho použijete k adaptaci, ne k předstírání, že se to neděje.

Přehodnoťte, co říkáte dětem

Standardní scénář: dobré známky, dobrá škola, stabilní profesionální práce. Ten míří přímo na role, které jsou nejvíc exponované. Neříkám, že vzdělání není důležité. Ale pro příští generaci bude nejdůležitější umět pracovat s těmito nástroji a jít do věcí, o které mají skutečný zájem. Nikdo přesně neví, jak bude trh práce vypadat za deset let. Ale nejspíš uspějí ti, kdo jsou hluboce zvídaví, adaptabilní a efektivní v používání AI na věci, které je opravdu zajímají. Učte děti být tvůrci a studenty, ne optimalizovat kariérní trasu, která v době jejich promoce nemusí existovat.

Vaše sny jsou teď mnohem blíž

Většinu této části jsem mluvil o hrozbách, tak pojďme i k druhé straně, protože je stejně reálná. Pokud jste někdy chtěli něco postavit, ale neměli technické dovednosti nebo peníze na najmutí lidí, tahle bariéra je z velké části pryč. Popište AI appku a můžete mít funkční verzi za hodinu. Nepřeháním. Dělám to pravidelně. Chtěli jste napsat knihu, ale nebyl čas nebo to drhlo? S AI to můžete dotáhnout. Chcete se naučit novou dovednost? Nejlepší tutor na světě je teď dostupný za 20 dolarů měsíčně… nekonečně trpělivý, 24/7 dostupný, schopný vysvětlit cokoli na úrovni, kterou potřebujete. Znalosti jsou v podstatě zdarma. Nástroje na tvorbu jsou extrémně levné. Cokoli jste odkládali, protože to bylo moc těžké, drahé nebo mimo vaši expertizu: zkuste to. Jděte po tom, co vás opravdu baví. Nikdy nevíte, kam vás to dovede. A ve světě, kde se staré kariérní cesty rozpadají, může být člověk, který rok budoval něco, co miluje, lépe připraven než ten, kdo se ten rok držel starého popisu práce.

Vybudujte si návyk adaptace

To je možná nejdůležitější bod. Konkrétní nástroje nejsou tak důležité jako sval rychle se učit nové. AI se bude dál měnit — rychle. Modely, které dnes existují, budou za rok zastaralé. Workflow, která si lidé dnes staví, budou potřebovat přestavět. Dobře tím projdou ne ti, kdo zvládli jeden nástroj, ale ti, kdo si zvykli na tempo změny sami. Udělejte z experimentování zvyk. Zkoušejte nové věci i když staré fungují. Zvykněte si být opakovaně začátečníky. Tahle adaptabilita je dnes nejbližší věc trvalé výhodě.

Jednoduchý závazek, který vás dostane před téměř všechny: věnujte hodinu denně experimentování s AI. Ne pasivnímu čtení o ní. Používání. Každý den ji zkuste přimět udělat něco nového… něco, co jste ještě nezkoušeli, něco, u čeho si nejste jistí, že to zvládne. Zkuste nový nástroj. Dejte jí těžší problém. Hodina denně, každý den. Když tohle uděláte příštích šest měsíců, budete chápat, co přichází, lépe než 99 % lidí kolem vás. To není nadsázka. Téměř nikdo to teď nedělá. Laťka je proklatě nízko.

Širší obraz

Soustředil jsem se na práci, protože to lidi zasahuje nejpřímočařeji. Ale chci být upřímný o plném rozsahu toho, co se děje, protože to jde daleko za práci.

Amodei má myšlenkový experiment, na který nemůžu přestat myslet. Představte si rok 2027. Přes noc se objeví nový stát. 50 milionů občanů, každý chytřejší než kterýkoli nositel Nobelovy ceny v historii. Přemýšlí 10 až 100× rychleji než člověk. Nikdy nespí. Umí používat internet, ovládat roboty, řídit experimenty a provozovat cokoliv s digitálním rozhraním. Co by řekl poradce pro národní bezpečnost?

Amodei říká, že odpověď je zjevná: „nejvážnější bezpečnostní hrozba za století, možná vůbec.“

Myslí si, že ten stát stavíme. Minulý měsíc k tomu napsal esej o 20 000 slovech, kde tenhle moment rámuje jako test, zda je lidstvo dost zralé na to, co vytváří.

Pokud to zvládneme dobře, přínos je ohromující. AI může stlačit století medicínského výzkumu do dekády. Rakovina, Alzheimer, infekční nemoci, samotné stárnutí… tito výzkumníci skutečně věří, že to je řešitelné v horizontu našich životů.

Pokud to zvládneme špatně, rizika jsou stejně reálná. AI, která se chová způsobem, který tvůrci neumí předvídat ani kontrolovat. To není hypotéza; Anthropic v kontrolovaných testech zdokumentoval pokusy vlastní AI o klamání, manipulaci a vydírání. AI, která snižuje bariéru tvorby biologických zbraní. AI, která autoritářským režimům umožní postavit dohledové státy, které nepůjdou rozebrat.

Lidé, kteří tu technologii staví, jsou současně nadšenější i vyděšenější než kdokoli jiný na planetě. Věří, že je příliš mocná na zastavení a příliš důležitá na opuštění. Jestli je to moudrost, nebo racionalizace, nevím.

Co vím

Vím, že to není módní vlna. Technologie funguje, zlepšuje se předvídatelně a nejbohatší instituce historie do ní sypou biliony.

Vím, že příští 2 až 5 let bude dezorientujících způsobem, na který většina lidí není připravená. V mém světě se to už děje. Do vašeho míří taky.

Vím, že nejlíp z toho vyjdou lidé, kteří se zapojí hned — ne se strachem, ale se zvědavostí a naléhavostí.

A vím, že si zasloužíte to slyšet od někoho, komu na vás záleží — ne z titulku za šest měsíců, kdy už bude pozdě získat náskok.

Jsme za bodem, kdy je to zajímavá debata u večeře o budoucnosti. Budoucnost už je tady. Jen zatím nezaklepala na vaše dveře.

To se brzy změní.

(Přeloženo z eseje Matta Shumera „Something Big Is Happening“, 2026)

Kompletní průvodce instalací ComfyUI pro fotografy a 3D grafiky

Jan Lipina | únor 2026

Poslední rok sleduji, jak se AI generování obrázků posouvá raketovým tempem. Midjourney, DALL-E, Google Gemini – všechny tyto služby dělají skvělou práci. Ale jako někdo, kdo žije z reklamní fotografie a 3D vizualizací, jsem potřeboval něco víc než jen webový formulář s textovým polem.

Potřeboval jsem plnou kontrolu nad každým krokem procesu – od přesného nastavení sampleru, přes integraci s mými renderovacími pipeline v Cinema 4D, až po možnost trénovat vlastní modely na specifickém stylu klienta. A hlavně: pracovat bez závislosti na internetovém připojení a bez toho, aby každý můj prompt putoval přes servery třetí strany.

Rozhodl jsem se rozjet AI generování kompletně na vlastním hardware. Tady je přesný postup, jak jsem to udělal – krok za krokem, včetně všech odkazů a příkazů.

1. Co budete potřebovat (hardware)

Lokální AI generování je náročné na grafickou kartu. Klíčový parametr je VRAM (video paměť). Minimální rozumný vstup je 8 GB VRAM, ale pro profesionální práci doporučuji 16 GB a více.

Můj setup:

• GPU: NVIDIA RTX 5090 (32 GB VRAM) – umožňuje běžet všechny současné modely v plné přesnosti
• RAM: minimálně 32 GB, doporučuji 64 GB
• Disk: SSD s alespoň 100 GB volného místa (modely jsou velké)
• OS: Windows 10/11 (návod je pro Windows, ale ComfyUI běží i na Linuxu a macOS)

Tip pro fotografy a grafiky: Nemusíte mít RTX 5090. S kartou jako RTX 3060 (12 GB) nebo RTX 4070 Ti (12–16 GB) se dá pracovat – jen budete používat kvantizované (zmenšené) verze modelů a generování bude pomalejší. I tak mluvíme o 15–30 sekundách na obrázek, což je pro iterativní práci naprosto použitelné.

Pro lokální generování existují dvě hlavní rozhraní:

• ComfyUI – node-based rozhraní (jako Nuke nebo Houdini). Každý krok je vizuální uzel, který propojujete. Máte absolutní kontrolu nad celým procesem. Moje volba.
• AUTOMATIC1111 / Forge – klasické webové rozhraní s formulářem. Jednodušší na začátek, ale méně flexibilní pro pokročilé workflow.

Zvolil jsem ComfyUI, protože jako 3D grafik pracující s node-based systémy v Cinema 4D je mi tento přístup přirozený. Navíc ComfyUI je podle benchmarků o 30–60 % rychlejší než A1111 na stejném hardware.

Na trhu je několik rodin modelů. Tady je přehled těch nejzajímavějších:

• Stable Diffusion XL – osvědčený open-source model s obrovskou komunitou. Licence CreativeML Open RAIL++-M umožňuje komerční použití.
• FLUX.1 Schnell od Black Forest Labs – rychlý model s licencí Apache 2.0, tedy volně použitelný i komerčně. Skvělý pro začátek a každodenní práci.
• FLUX.1 Dev – výkonnější varianta FLUXu s lepším fotorealismem. Pozor: má nekomerční licenci. Pro komerční použití je potřeba zakoupit licenci od Black Forest Labs.
• Novější modely jako Qwen-Image, Seedream nebo komunitní finetunes na CivitAI – ekosystém se rychle vyvíjí.

V tomto návodu ukážu postup na FLUX.1 Schnell, protože je výkonný, rychlý a jeho Apache 2.0 licence umožňuje použití bez jakýchkoliv omezení. Princip je ale stejný pro všechny modely – stačí vyměnit soubory a vybrat jiný model.

Poznámka k licencím: Než začnete jakýkoliv model používat komerčně, vždy si přečtěte jeho licenční podmínky. Open-source neznamená automaticky „můžu s tím dělat cokoliv“. Modely jako SDXL a FLUX Schnell mají permisivní  licence. U ostatních modelů (včetně FLUX Dev) mohou platit omezení.

2. Instalace Gitu

Git je nástroj pro správu verzí kódu. Potřebujeme ho pro instalaci rozšíření ComfyUI (např. ComfyUI Manager, který je naprosto zásadní pro správu pluginů).

1. Stáhněte installer z https://git-scm.com/download/win
2. Spusťte instalační průvodce – všechna výchozí nastavení jsou v pořádku, stačí proklikat Next
3. Po instalaci ověřte v příkazovém řádku (Win+R → cmd):

git --version

Měli byste vidět něco jako: git version 2.47.1.windows.1

3. Instalace ComfyUI

ComfyUI existuje jako přenosná (portable) verze pro Windows, která obsahuje vše potřebné včetně Pythonu. Žádné složité nastavování prostředí.

Stáhněte aktuální portable verzi z GitHub releases:

ComfyUI Portable – Latest Release (GitHub)

⚠️ Důležité pro RTX 40xx a 50xx: Pokud máte grafiku generace Ada Lovelace (RTX 40xx) nebo Blackwell (RTX 50xx), stahujte verzi s označením cu128 (CUDA 12.8). Starší CUDA verze nebudou fungovat správně nebo vůbec.

Soubor ke stažení (pro NVIDIA s CUDA 12.8):

new_ComfyUI_windows_portable_nvidia_cu128_or_cpu.7z

Rozbalte archiv do zvolené složky, například:

C:\ComfyUI\

Ve složce ComfyUI najdete několik .bat souborů. Použijte:

run_nvidia_gpu_fast_fp16_accumulation.bat

Tento soubor zapne optimalizaci FP16 accumulation, což je klíčové zejména pro novější GPU. Po spuštění se automaticky otevře prohlížeč na adrese http://127.0.0.1:8188.

Windows SmartScreen: Windows pravděpodobně zablokuje spuštění s varováním. Klikněte na „Další informace“ → „Pokračovat“. Případně pravým klikem na .bat soubor → Vlastnosti → zaškrtněte Odblokovat.

ComfyUI Manager je rozšíření, které umožňuje správu pluginů, modelů a aktualizací přímo z rozhraní ComfyUI. Je to naprosto nezbytný nástroj.

Otevřete příkazový řádek a přejděte do složky custom_nodes:

cd C:\ComfyUI\ComfyUI\custom_nodes
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git

Restartujte ComfyUI (zavřete okno konzole a spusťte .bat soubor znovu). V rozhraní se objeví nové tlačítko Manager.

Migrační hlášení: Při prvním spuštění po instalaci Manageru se může zobrazit migrační upozornění. Je to normální – jedná se o jednorázovou aktualizaci datového formátu.

4. Stažení modelů

Pro tento návod použijeme FLUX.1 Schnell – rychlý model s otevřenou licencí Apache 2.0, který je volně použitelný i pro komerční projekty. Model se skládá z několika souborů, které je potřeba stáhnout a umístit do správných složek.

Všechny modely stahujte z HuggingFace.co – budete potřebovat (bezplatný) účet.

Toto je hlavní „mozek“ – model, který generuje obrázky.

• Soubor: flux1-schnell.safetensors
• Odkaz: black-forest-labs/FLUX.1-schnell na HuggingFace
• Umístit do: ComfyUI\models\diffusion_models\

FLUX používá dva textové enkodéry pro porozumění vašim promptům:

CLIP-L (246 MB)

• Soubor: clip_l.safetensors
• Odkaz: comfyanonymous/flux_text_encoders
• Umístit do: ComfyUI\models\text_encoders\

T5-XXL FP16 (9,8 GB)

• Soubor: t5xxl_fp16.safetensors
• Odkaz: comfyanonymous/flux_text_encoders
• Umístit do: ComfyUI\models\text_encoders\

FP16 vs FP8: Pokud máte 16+ GB VRAM, použijte FP16 verzi T5 enkodéru – je přesnější a dává lepší výsledky. S menší kartou (8–12 GB) použijte t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors (4,9 GB) – je to kompromis, ale funkční.

VAE převádí vnitřní reprezentaci modelu na finální obrázek.

• Soubor: ae.safetensors
• Odkaz: black-forest-labs/FLUX.1-schnell (VAE)
• Umístit do: ComfyUI\models\vae\

Celkem: cca 34 GB. Doporučuji stahovat přes noc nebo na stabilním připojení.

Chcete lepší kvalitu? Pokud vám jde primárně o kvalitu a nepotřebujete komerční licenci (např. pro osobní projekty nebo výzkum), zvažte FLUX.1 Dev – je pomalejší, ale dává fotorealističtější výsledky. Postup instalace je identický, jen stáhnete jiný soubor difuzního modelu. Pro komerční použití FLUX Dev je potřeba zakoupit licenci na blackforestlabs.ai.

5. Stavba prvního workflow

Teď přichází ta nejzábavnější část. V ComfyUI budeme stavět generovací pipeline z jednotlivých uzlů (nodes). Každý uzel dělá jednu věc a propojujeme je do řetězu.

Pokud pracujete v Cinema 4D s XPresso nebo v jakémkoliv node-based systému, bude vám to přijde přirozené.

Dvojklikem na prázdné plátno v ComfyUI přidáte nový uzel. Budeme potřebovat tyto:

4.1 Load Diffusion Model

• Vyhledejte: Load Diffusion Model
• Nastavte: flux1-schnell.safetensors
• Výstup MODEL propojte dál do KSampleru

4.2 DualCLIPLoader

• clip_name1: clip_l.safetensors
• clip_name2: t5xxl_fp16.safetensors
• type: flux (!!!)

⚠️ Kritické nastavení: Parametr type MUSÍ být nastaven na „flux“. Výchozí hodnota (sdxl) způsobí chybu „mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied“. Tohle mě stálo pár desítek minut ladění.

4.3 CLIPTextEncode (2×)

Potřebujete dva uzly CLIPTextEncode:

• Positive prompt – sem píšete, co chcete vygenerovat
• Negative prompt – u modelů FLUX nechte prázdný (FLUX nepoužívá negativní prompt tak jako SD modely)

Oba propojte do vstupu CLIP z DualCLIPLoaderu.

4.4 EmptyLatentImage

• Nastavte rozlišení: 1024 × 1024 (základní rozlišení pro FLUX modely)

Doporučená rozlišení: 1024×1024 (1:1), 1728×1152 (3:2), 1664×1216 (4:3), 1920×1088 (16:9). Nepřekračujte ~2 megapixely – nad touto hranicí kvalita klesá. Pro vyšší rozlišení generujte na 1024px a pak upscalujte.

4.5 KSampler

To je srdce generování. Nastavení pro FLUX Schnell:

• steps: 4 (Schnell je optimalizovaný pro nízký počet kroků – to je jeho hlavní výhoda)
• cfg: 1.0 (FLUX funguje s cfg 1 – vyšší hodnoty generují artefakty)
• sampler_name: euler
• scheduler: simple

4.6 VAE Decode + Save Image

• Load VAE – vyberte ae.safetensors
• VAE Decode – propojte latent výstup z KSampleru a VAE
• Save Image – uloží výsledek do složky ComfyUI\output\

Schnell vs Dev kroky: FLUX Schnell dává dobré výsledky už při 4 krocích, což znamená generování za 1–2 sekundy na výkonné kartě. Pokud byste používali FLUX Dev, nastavte 20–30 kroků pro optimální kvalitu.

LoadDiffusionModel → MODEL → KSampler
DualCLIPLoader → CLIP → CLIPTextEncode (positive) → KSampler
DualCLIPLoader → CLIP → CLIPTextEncode (negative) → KSampler
EmptyLatentImage → LATENT → KSampler
KSampler → LATENT → VAEDecode → IMAGE → SaveImage
LoadVAE → VAE → VAEDecode

Stiskněte Queue Prompt (nebo Ctrl+Enter) a sledujte, jak se v konzoli začne generovat váš první obrázek. Se Schnellem na RTX 5090 to trvá zhruba 1–2 sekundy.

6. Praktické využití pro fotografy a 3D grafiky

Jako svatební a reklamní fotograf vidím v lokálním AI generování obrovský potenciál:

• Rozšíření záběru (outpainting) – máte skvělý záběr, ale potřebujete širší formát pro tisk nebo banner? AI dokreslí okraje konzistentně se zbytkem scény.
• Výměna pozadí (inpainting) – produkt vyfotíte ve studiu a AI vygeneruje realistické pozadí na základě textového popisu.
• Upscaling s detaily – AI zvětšení obrázku přidá realistické detaily, které běžný upscale nedokáže.
• Generování variant – klientovi můžete nabídnout 10 různých pozadí nebo atmosfér za dobu, kterou by jiný fotograf strávil jednou retuší.

Tady se to stává opravdu zajímavým. Jako 3D grafik pracující v Cinema 4D s Redshiftem mám jednu obrovskou výhodu oproti čistým AI uživatelům: dokonalé kontrolní mapy.

Z 3D rendereru můžete exportovat přesné depth mapy, normal mapy a alfa kanály – něco, co čistí AI uživatelé nikdy nebudou mít v takové kvalitě. Tyhle mapy pak slouží jako vstup pro ControlNet v ComfyUI, čímž AI přesně ví, kde jsou objekty v prostoru, jak daleko jsou od kamery a kde padají stíny.

Praktický workflow – produktová vizualizace:

1. Vyrenderujete produkt v Cinema 4D s průhledným pozadím (alfa kanál)
2. Exportujete depth mapu celé scény
3. V ComfyUI použijete inpainting model s maskou z alfa kanálu
4. Prompt popíše požadované pozadí („luxury marble kitchen, soft morning light“)
5. AI vygeneruje fotorealistické pozadí, které dokonale sedí na váš renderovaný produkt

Výsledek: produkt z 3D rendereru v prostředí, které by jinak vyžadovalo celodenní focení v lokaci nebo nákup stockových fotografií. A to vše za minuty.

Unikátní výhoda 3D grafika: Fotek s přesnou depth mapou na internetu neexistují. AI fotografé pracují s odhady hloubky, vy pracujete s přesnými daty z rendereru. To je vaše konkurenční výhoda a důvod, proč kombinace 3D + AI dává unikátní výsledky.

7. Tipy pro každodenní práci

Všechny výstupy se ukládají do ComfyUI\output\. V uzlu SaveImage můžete nastavit filename_prefix pro organizaci – například klient_projekt/ automaticky vytvoří podsložku.

ComfyUI se neaktualizuje automaticky:

• Jádro ComfyUI: spusťte update_comfyui.bat ve složce update
• Pluginy: v rozhraní přes Manager → Update All

Doporučuji aktualizovat alespoň jednou týdně – ekosystém se rychle vyvíjí a nové verze často přinášejí výrazné zlepšení výkonu.

8. Kam pokračovat

Základní setup máte. Tady je, kam se dá pokračovat:

• LoRA modely – malé doplňkové soubory (50–500 MB), které přidávají specifické styly nebo vylepšují fotorealismus. Na CivitAI jich najdete tisíce.
• Inpainting modely – modely pro dokreslování a výměnu částí obrázků. Základní kámen pro produkt-do-scény workflow.
• ControlNet – řízení generování pomocí depth map, edge detection, normal map. Klíčové pro integraci s 3D pipeline.
• Upscaling – zvětšení generovaných obrázků na tiskovou kvalitu přes Ultimate SD Upscale nebo tiled upscaling.
• Vlastní LoRA trénování – natrénujte model na vlastní styl nebo produktovou řadu klienta. To je Holy Grail celého setupu.

Závěr

Rozjet lokální AI generování není tak složité, jak to na první pohled vypadá. V podstatě: nainstalujete ComfyUI, stáhnete modely, propojíte pár uzlů – a máte profesionální nástroj, který běží na vašem železe bez jakýchkoliv měsíčních poplatků.

Pro mě osobně bylo největší AHA momentem uvědomění, jaký potenciál má spojení 3D rendereru s AI generováním. Možnost vzít 3D render produktu, přidat AI-generované pozadí, a dostat výsledek, který by jinak vyžadoval celodenní produkci – to je směr, kterým se kreativní práce ubírá. A s nástrojem jako ComfyUI máte celou pipeline pod kontrolou.

Pokud vás tahle oblast zajímá, sledujte tento blog – v dalších článcích se budu věnovat pokročilým workflow, ControlNet integraci s 3D renderery a trénování vlastních modelů.

Užitečné odkazy

• kvalitnivizualizace.cz  – to jsme my!
• ComfyUI (GitHub) – hlavní repozitář projektu
• ComfyUI Manager (GitHub) – správce pluginů
• FLUX.1 Schnell na HuggingFace – model použitý v tomto návodu (Apache 2.0)
• FLUX text encoders – CLIP a T5 enkodéry
• Git pro Windows – instalační balíček
• CivitAI – komunita s LoRA modely a workflow