AI dospívá: z velkého příběhu se stává účetnictví

Ještě nedávno stačilo investorům slyšet, že firma má něco společného s umělou inteligencí. Ideálně čipy, cloud, modely, agenty, datacentra nebo alespoň hezký obrázek robota v prezentaci. Akcie se pak často chovaly, jako kdyby se právě našel nový ropný vrt uprostřed Texasu.

Jenže každá velká investiční vlna jednou opustí fázi nadšení a vstoupí do fáze účetnictví. A právě tam se podle mě AI infrastruktura začíná přesouvat. Neznamená to, že by boom umělé inteligence končil. Spíše dospívá. V euforické fázi stačil příběh. V další fázi bude rozhodovat, zda se obří investice do výpočetního výkonu opravdu promění v tržby, marže a volné cash flow.

Volné cash flow je hotovost, která firmě zůstane po provozních výdajích a investicích. Jinými slovy peníze, se kterými může firma splácet dluh, vyplácet dividendu, odkupovat akcie nebo dál investovat.

Od kouzla modelů k tvrdé infrastruktuře

AI začínala pro většinu investorů jako softwarové téma. Lepší modely, chytřejší chatboti, nové nástroje pro programátory, produktivita v kancelářích. Dnes se ale stále více ukazuje, že jde také o průmyslový investiční cyklus.

Goldman Sachs Research očekává, že takzvaná agentic AI zvýší spotřebu tokenů mezi lety 2026 a 2030 čtyřiadvacetkrát až na 120 kvadrilionů tokenů měsíčně. Token je základní jednotka textu nebo dat, kterou model zpracovává; zjednodušeně řečeno palivo, které AI spaluje při odpovědích, analýzách nebo automatizovaných úkolech.

Na první pohled je to číslo z kategorie, kterou si běžný smrtelník představí asi stejně snadno jako vzdálenost k nejbližší galaxii. Důležitější je ale směr. AI se z experimentování přesouvá do pravidelného provozu. Firemní agenti, automatizované zákaznické služby, kódování, vyhledávání, interní asistenti a analytické nástroje začínají vyrábět reálnou poptávku po výpočetním výkonu.

Zároveň klesají náklady na inference token podle Goldman Sachs Research tempem 60–70 % ročně. Inference znamená samotné používání již natrénovaného modelu, tedy situaci, kdy se AI ptáme a ona počítá odpověď. Pokud náklady na jeden výpočet rychle padají, může to pomoci maržím firem, které AI služby prodávají, pokud ovšem ceny neklesnou stejně rychle.

Tady je první důležitá pointa: poptávka po AI pravděpodobně není jen burzovní historka. Ale druhá pointa je stejně důležitá: její obsloužení bude stát obrovské peníze.

Datacentrum není aplikace v mobilu

Když se řekne AI, většina lidí si představí software. Ve skutečnosti ale za každou odpovědí modelu stojí čipy, servery, racky, optické kabely, chlazení, transformátory, pozemky, povolení a připojení do sítě. A také elektřina. Hodně elektřiny.

Goldman Sachs Research odhaduje, že spotřeba elektřiny amerických datacenter vzroste z 31 GW v roce 2025 na 41 GW v roce 2026 a 66 GW v roce 2027. Podíl datacenter na americké špičkové letní poptávce po elektřině má podle stejného zdroje vzrůst z 4,1 % v roce 2025 na 5,3 % v roce 2026 a 8,5 % v roce 2027.

Gigawatt je jednotka výkonu. Pro jednoduchou představu: nejde o účet za pár serverů v klimatizované místnosti, ale o spotřebu, která už začíná být makroekonomicky viditelná.

To mění investiční mapu. AI už není jen otázkou, kdo má nejlepší model nebo nejrychlejší čip. Stále důležitější bude, kdo má přístup k energii, kdo má rezervovanou kapacitu v síti, kdo umí stavět datacentra včas a kdo to všechno dokáže financovat bez toho, aby si rozbil vlastní rozvahu.

Rozvaha je finanční výkaz, který ukazuje, co firma vlastní a jak je to financováno. Při velkém investičním cyklu je stejně důležitá jako růst tržeb.

NVIDIA ukazuje poptávku. Hyperscale capex ukazuje cenu této poptávky

Nejnovější čísla velkých hráčů zatím spíše podporují tezi, že AI poptávka je reálná. NVIDIA za první kvartál fiskálního roku 2027 vykázala rekordní tržby 81,6 miliardy dolarů, meziročně o 85 % více. Její datacentrové tržby dosáhly 75,2 miliardy dolarů a meziročně vzrostly o 92 %. GAAP hrubá marže činila 74,9 %.

GAAP je americký účetní standard. Hrubá marže ukazuje, kolik firmě zůstává z tržeb po odečtení přímých nákladů na prodané produkty nebo služby.

Tahle čísla říkají jednoduchou věc: čipy a infrastruktura pro AI se skutečně prodávají. NVIDIA se v tomto cyklu stala barometrem, podobně jako byly v jiných obdobích barometrem železnice, ropa nebo polovodiče pro osobní počítače.

Jenže u zákazníků těchto čipů vidíme druhou stranu stejné mince. Alphabet v Q1 2026 uvedl, že tržby Google Cloud vzrostly o 63 % na 20 miliard dolarů a backlog dosáhl 462 miliard dolarů. Backlog je objem smluvně zajištěných, ale ještě nedodaných služeb; něco jako plný objednávkový sešit do budoucna.

Současně ale Alphabet vykázal capex za první kvartál 35,7 miliardy dolarů a zvýšil výhled celoročního capexu pro rok 2026 na 180–190 miliard dolarů. Capex jsou kapitálové výdaje, tedy investice do dlouhodobého majetku, například datacenter, serverů a technické infrastruktury.

A právě tady se z hezkého příběhu stává investiční zkouška. Když firmy utrácejí stovky miliard dolarů ročně, investoři se nebudou ptát pouze na růst tržeb. Budou se ptát, zda se tento kapitál vrátí s dostatečnou prémií.

ROIC, tedy návratnost investovaného kapitálu, měří, jak efektivně firma z vložených peněz vytváří provozní zisk. V prostředí dražších peněz je to jedna z nejdůležitějších zkratek v celém AI příběhu.

Drahé peníze umí oddělit vítěze od vypravěčů

Americký desetiletý výnos je podle FRED na 4,56 % a desetiletý reálný výnos na 2,16 %. Reálný výnos je výnos očištěný o očekávanou inflaci. Pro investora je to důležité proto, že ukazuje, kolik může dostat nad inflaci u relativně bezpečného státního dluhopisu.

To je úplně jiné prostředí než éra nulových sazeb. Tehdy stačilo slíbit vzdálený růst a trh byl často ochoten trpělivě čekat. Dnes má kapitál opět cenu. Pokud investor může držet desetiletý americký státní dluhopis s kladným reálným výnosem, bude od růstové firmy požadovat jasnější důkaz, že její investice vydělávají víc.

Tady se může AI trh začít štěpit. Na jedné straně budou firmy s reálnou poptávkou, silnou rozvahou, přístupem k energii a schopností proměnit infrastrukturu v cash flow. Na druhé straně budou společnosti, které jsou pouze AI-adjacent, tedy stojí vedle tématu, ale nemají dostatečný hotovostní polštář ani jasný model ziskovosti.

Abychom byli spravedliví, kreditní trh zatím široký stres nehlásí. ICE BofA US High Yield OAS je podle FRED na 2,74 %. OAS, neboli option-adjusted spread, ukazuje výnosovou přirážku rizikových dluhopisů nad bezpečnějšími státními dluhopisy. Nízká hodnota naznačuje, že trh zatím nevidí plošný problém s úvěrovým rizikem.

To ale neznamená, že riziko neexistuje. Spíše může být schované v rozdílech mezi kvalitními emitenty a slabšími dlužníky. A takové rozdíly se v dobrých časech často tváří nenápadně. Až do chvíle, kdy přestanou být nenápadné.

AI není jedno aktivum. Je to celý hodnotový řetězec

Pro investora je možná největší chybou dívat se na AI jako na jeden obchod. AI není jedna akcie, jeden sektor ani jeden vítěz. Je to hodnotový řetězec.

Hodnota může vznikat v polovodičích, pamětech, síťových prvcích, datacentrovém developmentu, přenosových sítích, energetice, chlazení, cloudových kontraktech i v softwaru, který dokáže z AI udělat měřitelné úspory nebo nové tržby.

To je dobrá zpráva i varování zároveň. Dobrá zpráva proto, že investiční příležitosti nemusí být jen v nejviditelnějších technologických titulech. Varování proto, že ne každá firma s AI nálepkou bude vítězem. V investování se občas vyplatí připomenout si staré pravidlo z dob zlaté horečky: ne vždy nejvíc vydělal ten, kdo kopal zlato. Někdy to byl ten, kdo prodával lopaty, džíny nebo železnici.

Jen s jedním dodatkem: i prodavač lopat musí nakonec vydělat víc, než kolik ho stojí sklad, zaměstnanci a půjčené peníze.

Co to znamená pro portfolia

Pro dlouhodobého českého investora podle mě zůstává AI strukturálně důležité téma. Nevidím důvod ho z portfolií vyhánět jen proto, že se o něm hodně mluví. Stejně tak ale nevidím důvod brát každou AI akcii jako automatickou vstupenku do lepší budoucnosti.

Prakticky to znamená několik věcí:

• AI expozici je vhodné chápat široce, nejen přes výrobce čipů nebo největší technologické firmy.

• Důležitější než samotný růst tržeb bude schopnost udržet marže a volné cash flow.

• U kapitálově náročných firem bude klíčové sledovat zadlužení, odpisy a návratnost investovaného kapitálu.

• Energetika, přenosové sítě a fyzická infrastruktura se stávají součástí AI příběhu, ale nejsou bez rizika, protože jde často o dlouhodobá aktiva citlivá na reálné výnosy.

• Diverzifikace zůstává rozumnější než sázka na jednoho vítěze.

Můj závěr je poměrně jednoduchý. AI boom nekončí, ale mění se jeho pravidla. Trh už se nebude ptát jen na to, kdo má nejzajímavější prezentaci. Bude se ptát, kdo má elektřinu, kapitál, zákazníky, marže a návratnost.

A to je pro investory vlastně zdravý posun. Příběhy jsou na trzích důležité, protože bez nich by nikdo nekupoval budoucnost. Ale dlouhodobě se i ten nejlepší příběh musí potkat s účetnictvím. A účetnictví, na rozdíl od marketingu, má jednu nepříjemnou vlastnost: neumí se dlouho tvářit, že peníze nejsou důležité.