Před více než stoletím Henry Ford změnil výrobu zavedením pohyblivé montážní linky. I když automobil nevynalezl, Ford zavedl revoluční metodu masové výroby, která zpřístupnila automobily milionům lidí. Po mnoha pokusech a omylech Ford v roce 1913 úspěšně implementoval pohyblivou montážní linku ve své továrně Highland Park, což umožnilo, aby práce přicházela k dělníkům, místo aby se oni museli pohybovat kolem vozidla.
Tato inovace způsobila revoluci ve výrobě tím, že umožnila masovou produkci automobilů s dosud nevídanou rychlostí a efektivitou. Před Fordovou montážní linkou výroba automobilů vyžadovala zručné řemeslníky a byla velmi pracná. Fordova metoda celý proces zjednodušila, dělníci mohli vykonávat konkrétní úkony opakovaně, což výrazně zkrátilo dobu výroby i náklady.
V roce 1913 se Ford Motor Company zapsala do historie jako první, kdo použil pohyblivou montážní linku pro výrobu automobilů. Byl to zásadní průlom; doba potřebná k výrobě jednoho vozu klesla z více než 12 hodin na zhruba 90 minut. Toto dramatické zkrácení umožnilo snížit cenu a Model T se stal dostupným i pro dělnickou třídu.
Dnes se objevuje nový typ továrny—takový, který produkuje inteligenci místo fyzických produktů. „Svět závodí ve stavbě nejmodernějších, velkokapacitních AI továren,“ vysvětlil Jensen Huang, spoluzakladatel a generální ředitel společnosti NVIDIA, na nedávné konferenci NVIDIA GTC 2025. „Zprovoznění AI továrny je mimořádný inženýrský výkon, který vyžaduje desítky tisíc pracovníků od dodavatelů, architektů, dodavatelských firem a inženýrů, aby postavili, dopravili a sestavili téměř 5 miliard součástek a více než 320 000 kilometrů optických vláken.“
Tyto AI továrny využívají základní modely, chráněná zákaznická data a AI nástroje jako suroviny pro produkci. Pomocí inferenčních služeb, prototypování a dolaďování vznikají výkonné, na míru šité modely připravené k nasazení. Jakmile jsou tyto modely nasazeny v reálných aplikacích, neustále se učí z nových dat, která jsou ukládána, zpřesňována a opětovně vkládána do systému pomocí datového „flywheelu“. Tento cyklus optimalizace zajišťuje, že AI zůstává adaptivní, efektivní a neustále se zlepšuje—a pohání podnikovou inteligenci v dosud nevídaném měřítku.
V této vizi jsou GPU motory, data surovinou a výstupem není fyzický produkt, ale prediktivní síla v bezprecedentním rozsahu. Výpočetní kapacita se stává strategickým aktivem a schopnost rychleji iterovat AI modely je klíčovou konkurenční výhodou. Tento vývoj přináší nový způsob uvažování o investicích do datových center, kde se klíčovým ukazatelem stává cena za token inference—tedy jak efektivně systém dokáže produkovat použitelné AI výstupy—a nahrazuje tradiční metriky jako PUE nebo hustotu racků jako hlavní měřítka výkonu.
Umělá inteligence se v mnohém podobá revolučním inovacím Henryho Forda. Je to nová technologie, která přinese rozsáhlé zisky v efektivitě, ale zároveň sníží nebo zcela odstraní celé kategorie pracovních míst. Změny takového rozsahu si lze jen těžko představit, a proto je obtížné je hladce a ziskově přijmout. Proto musíme co nejvíce „pojistit budoucnost“ svých životů a zároveň se soustředit na jedinečné investiční příležitosti, které AI přináší.