Na začátku AI boomu vypadal celý princip jednoduše. Člověk napsal otázku, model odpověděl a tím práce skončila. Jenže s nástupem AI agentů se tento model začíná obracet naruby. Stále větší část komunikace s umělou inteligencí už totiž nevytvářejí lidé, ale jiný software.
Data z OpenRouteru ukazují, jak rychle tato změna probíhá. Spotřeba tokenů připadající na agentní systémy vzrostla od února do srpna přibližně čtrnáctkrát, z 0,51 bilionu na 7,3 bilionu tokenů. Lidské používání za stejné období vzrostlo „jen“ 2,8krát na přibližně 1,4 bilionu tokenů. Už 6. února se obě křivky protčaly a v srpnu agenti na OpenRouteru spotřebovávali více než pětkrát tolik tokenů jako požadavky přímo od lidí.
Je ale potřeba dodat jednu důležitou věc. OpenRouter není celý trh s umělou inteligencí. Jde o velkou platformu, přes kterou mohou vývojáři jedním API přistupovat ke stovkám různých modelů, takže je přirozeně velmi silně zastoupena právě mezi programátory a agentními aplikacemi. Přesto jsou její data zajímavým pohledem na směr, kterým se používání AI vydává.
A ten směr je docela jasný: AI začíná být zákazníkem další AI.
Jeden člověk položí otázku. Agent jich položí stovky
Rozdíl je dobře vidět na programování. Člověk se může modelu zeptat, proč jeho aplikace padá, dostane odpověď, něco upraví a případně položí další otázku. Moderní programovací agent pracuje úplně jinak.
Dostane úkol opravit chybu a začne sám procházet zdrojový kód. Zavolá model, přečte soubory, spustí testy, vyhodnotí chybu, znovu zavolá model, upraví několik souborů, znovu spustí testy a podle výsledku pokračuje. Pokud má možnost používat subagenty, může část problému předat dalším instancím, které začnou provádět vlastní sérii operací.
Člověk přitom mohl napsat jedinou větu: „Oprav tu chybu.“
Za touto jedinou větou ale mohou být desítky nebo stovky dalších interakcí mezi softwarem a modely. Člověk už není autorem každého promptu. Pouze spustil proces.
Právě proto tokenová spotřeba agentů roste tak rychle. Agent nemá důvod šetřit otázkami stejným způsobem jako člověk. Pokud potřebuje model zavolat třicetkrát, udělá to třicetkrát. Pokud mu další pokus zvýší pravděpodobnost správného výsledku, může pracovat dál.
A až úkol dokončí, člověk se prostě vrátí od oběda a podívá se na výsledek.
AI začíná pracovat i tehdy, když u počítače nikdo nesedí
Tohle je možná větší změna, než naznačují samotná čísla.
Dosavadní růst internetu byl téměř vždy spojený s růstem lidské aktivity. Více lidí získalo připojení, začali sledovat více videí, používat sociální sítě, nakupovat nebo pracovat online. Servery obsluhovaly lidi.
U agentů tato vazba mizí.
Agent může běžet několik hodin bez lidského zásahu, hledat informace, komunikovat s jinými službami, porovnávat nabídky nebo analýzovat tisíce dokumentů. Pokud jednou dostane přístup k firemním API, nemusí vůbec otevírat webovou stránku určenou člověku.
To může postupně změnit i samotnou architekturu internetu. Webové stránky dnes řeší barvy tlačítek, rozložení menu, velikost obrázků nebo rychlost načítání na mobilu, protože jejich zákazníkem je člověk. Agentovi je to jedno. Potřebuje strukturovaná data a rozhraní, přes které může provést konkrétní operaci.
Pro něj je hezký e-shop spíš zbytečná dekorace.
Z e-shopu se může stát databáze pro cizí agenty
Na elektronickém obchodování je to vidět obzvlášť dobře. Dnešní zákazník hledá produkt přes Google, otevře několik e-shopů, porovnává ceny, čte parametry a nakonec někde vytvoří objednávku. Celý ekosystém je postavený na tom, že člověk fyzicky navštíví web.
AI agent může celý proces přeskočit. Dostane instrukci najít konkrétní výrobek do určité ceny, projde nabídky obchodů, zkontroluje parametry, dopravu i hodnocení a předloží nejlepší variantu. Pokud mu uživatel svěří platební oprávnění, může jednou dokončit i samotný nákup.
Provozovatele e-shopu pak nemusí příliš zajímat, jestli jeho produktovou stránku navštívil Chrome, Safari nebo Edge. Zákazníkem může být software, který stránku v lidském smyslu vůbec „neviděl“.
Tady se může změnit i význam SEO. Dvacet let firmy optimalizovaly weby pro Google, protože Google rozhodoval, co člověk uvidí. V agentním internetu může vedle klasického vyhledávání vzniknout další boj: jak zajistit, aby produkt, službu nebo informace správně pochopil a vybral cizí AI agent.
To nebude konec webových stránek. Lidé samozřejmě nezmizí. Může ale vzniknout paralelní internet, ve kterém značná část provozu vůbec nepotřebuje lidské rozhraní.
Stroje budou stále častěji komunikovat se stroji
Právě proto dnes vznikají technologie jako MCP a další standardy pro propojení AI s externími službami. Smyslem není pouze dovolit chatbotu přečíst kalendář. Jde o vytvoření infrastruktury, ve které může software zjišťovat, jaké schopnosti má jiný software, a následně je používat.
Agent si může vyhledat informace v databázi, druhému systému zadat vytvoření dokumentu, třetímu poslat požadavek na analýzu a čtvrtému předat výsledek. Člověk přitom nemusí vidět jednotlivé mezikroky.
A právě tady se začíná rýsovat něco podstatně většího než jen další generace chatbotů. Internet byl dosud hlavně sítí počítačů, přes kterou komunikují lidé. Agentní systémy z něj mohou postupně vytvořit také síť, přes kterou spolu autonomně komunikují programy.
To není vzdálené sci-fi. Technické základy už existují.
7,3 bilionu tokenů ale neznamená účet za 7,3 bilionu drahých tokenů
Samotná čísla OpenRouteru je také potřeba číst trochu opatrně. Přibližně 70 procent agentní spotřeby podle zveřejněných dat tvoří cachované prompty, které jsou výrazně levnější než nové vstupy do modelu. Náklady proto nerostou stejně rychle jako samotný počet zpracovaných tokenů.
Caching je pro agenty mimořádně důležitý právě proto, že opakovaně pracují se stejným kontextem. Programovací agent může například při každém kroku potřebovat stejné instrukce, informace o projektu nebo část zdrojového kódu. Posílat a znovu plně zpracovávat všechna tato data při každé operaci by bylo extrémně drahé.
Je tedy trochu zavádějící představovat si, že čtrnáctinásobný růst tokenů znamená také čtrnáctinásobný růst účtu za AI. Neznamená. Ukazuje ale množství práce, které se přesouvá z jednotlivých lidských konverzací do dlouhotrvajících automatických procesů.
A celkový objem je už dnes obrovský. OpenRouter podle aktuálních údajů obsluhuje přes 10 milionů vývojářů a firem, nabízí přístup k více než 400 modelům a zpracovává přes 10 bilionů tokenů denně.
Dalším uživatelem ChatGPT možná nebude člověk
Dnešní AI služby pořád většinou měří úspěch podobně jako klasické internetové produkty: kolik mají uživatelů, kolik lidí platí předplatné a kolikrát službu používají. Jenže agentní svět může tyto metriky postupně rozbít.
Jeden člověk může mít desítky agentů. Firma se stovkou zaměstnanců může provozovat tisíce automatických procesů. Každý z nich může denně uskutečnit stovky nebo tisíce požadavků na různé modely.
Počet lidí tak může růst pomalu, zatímco množství AI práce exploduje.
Pro OpenAI, Anthropic, Google a další poskytovatele modelů je to potenciálně mimořádně důležité. Největším zákazníkem jejich modelů totiž nakonec nemusí být člověk sedící před chatbotem. Může to být software.
A software má jednu velmi výhodnou vlastnost: nepotřebuje spát, chodit do práce ani mít čas na AI. Pokud má úkol a rozpočet, může spotřebovávat výpočetní výkon nepřetržitě.
Internet pro lidi nezmizí. Dostane ale novou vrstvu
Bylo by přehnané tvrdit, že agenti převezmou internet a lidé se stanou jen diváky. Data OpenRouteru reprezentují specifickou část trhu a klasický web, sociální sítě, video nebo komunikace mezi lidmi samozřejmě nikam nezmizí.
Zajímavější je možnost, že vedle internetu pro lidi vzniká další vrstva, kterou člověk skoro neuvidí. Agent požádá jiného agenta o informace, ten zavolá model, model použije externí nástroj, výsledek předá dalšímu systému a až na konci celého řetězce dostane člověk krátkou odpověď.
Pod ní přitom mohly proběhnout tisíce operací a protéct miliony tokenů.
Údaj OpenRouteru, že agenti spotřebovávají přes pětkrát více tokenů než lidé, proto není zajímavý jen jako další rekord AI průmyslu. Je to jeden z prvních dobře viditelných signálů změny toho, kdo vlastně digitální infrastrukturu používá.
První internet spojoval počítače. Druhý přivedl na síť miliardy lidí. A ten další možná nebude potřebovat další miliardu uživatelů.
Stačí, když každý z nás vypustí do sítě několik agentů.
