Extreme Co-Design pro efektivní tokenomics a škálovatelnou umělou inteligenci

Hlavní měřítko úspěchu moderních systémů umělé inteligence se přesouvá od pouhého výkonu k nákladům na vytvoření jednoho tokenu inteligence. Jako autor sledující technologický vývoj silně věřím, že v nové éře "reasoning" AI je klíčové chápat celý systém jako jeden celek. Ten celek zahrnuje nejen procesory a akcelerátory, ale i paměť, síť, úložiště a softwarovou vrstvu. V tomto článku shrnu, co znamená extreme co-design, proč tokenomics mění pravidla hry a jaké architektury a operátoři mění ekonomiku provozu modelů, zejména u mixture-of-experts modelů.

Obsah

• 🔎 Proč se tokenomics stává rozhodujícím metrickým ukazatelem
• ⚙️ Co tvoří náklady na token: hlavní složky
• 🧠 Mixture of Experts: výkon versus komunikace
• 🏗️ Co znamená Extreme Co-Design? — návrh systému jako jeden celek
• 🚀 Případ: Blackwell a rack‑scale co‑design
• 🧩 Šest nových čipů a systémová integrace: Rubin, VIRS a další
• 📈 Příklad ROI: GB200 NVL72 vs H200
• ☁️ Co Azure přináší v praxi: integrační přístup
• 🏢 CoreWeave: zákaznicky orientovaný design a zpětná vazba
• 🔧 Jak měřit cost per token v reálném nasazení
• 🛠️ Doporučení pro architekty a provozovatele
• 📊 Jak se rozhodovat mezi upgrade nebo scale‑out
• 🔍 Důraz na software: Dynamo, TensorRT LLM a runtime
• 🌐 Dopad na vývoj a nasazení LLM produktů
• 🔮 Budoucnost: co očekávám dále
• ✅ Shrnutí a klíčová doporučení
• 📝 Doporučené kroky pro nasazení
• ✳️ Závěrečné myšlenky

🔎 Proč se tokenomics stává rozhodujícím metrickým ukazatelem

Tradiční metriky jako FLOPS nebo cena za GPU už nejsou dostačující. S nástupem modelů, které generují obrovské množství tokenů při odvozování (inference), nastupuje nový ekonomický parametr: cost per token. Tento ukazatel srovnává skutečné provozní náklady s produkcí hodnoty — každý vyprodukovaný token má svou cenu v energii, čase a infrastruktuře.

Moje zkušenost mě vede k tomu, že organizace, které optimalizují cost per token, dosahují lepší návratnosti investic (ROI) než ty, které se zaměřují pouze na cena za jednotku výpočetního výkonu. Proč? Protože při reálném provozu rozhoduje, kolik užitku (odpovědí, souvislých textů, kroků v reasoning chainu) získám za vynaložené zdroje.

⚙️ Co tvoří náklady na token: hlavní složky

Náklady na token nejsou jen o GPU ceně. Musíme vzít v úvahu několik vzájemně propojených faktorů:

• Spotřeba energie GPU — kolik wattů se spotřebuje na daný inference workload.
• Počet GPU na obsloužení referenčního požadavku — paralelizace často zvyšuje latenci a náklady.
• Latence mezi GPU při all‑to‑all komunikaci — u distribuovaných modelů je síť kritická.
• Velikost modelu a paměťové charakteristiky — větší modely mohou vyžadovat více datového pohybu.
• Softwarová orchestrace a routing — efektivní routování dotazů ke správným zdrojům snižuje komunikaci a zrychluje odezvu.

Tyto komponenty společně rozhodují o tom, zda nový hardware, i když dražší, přinese nižší cenu za token díky vyšší produktivitě na jednotku času.

🧠 Mixture of Experts: výkon versus komunikace

Mixture-of-Experts (MoE) modely jsou navrženy tak, aby aktivovaly pouze podmnožinu "expertů" pro každý vstupní token. To je elegantní způsob, jak zvýšit kapacitu modelu bez lineárního růstu výpočetních nákladů. Přesto s sebou MoE přináší skryté náklady:

• Velký objem tokenů — reasoning scénáře často generují mnoho mezikroků a tokenů.
• Komunikační režie — výběr expertů pro jednotlivé tokeny vyžaduje routing dat mezi výpočetními uzly, což zatěžuje síť.
• Fragmentace workloadu — aktivace různých kombinací expertů může zhoršit místní datovou lokalitu a cache hit rate.

Výsledkem je, že u MoE modelů už není výkonnostní a ekonomická rovnice pouze o FLOPS. Nyní je kritická síťová propustnost, latence a efektivita softwarového routingu. To mě vede k jednoduchému závěru: pokud neoptimalizujete síť a softwarové vrstvy společně s hardwarem, výrazně ztrácíte na efektivitě.

🏗️ Co znamená Extreme Co-Design? — návrh systému jako jeden celek

Pojem extreme co-design popisuje přístup, kdy se architektura systému navrhuje simultánně napříč vrstvami: od čipu přes mezivrstvy interconnectů až po rack a datové centrum. Nejde jen o pár komponent navržených v souladu — jde o úplné přehození paradigmatu: hardware, síť, chlazení, distribuce napájení, orchestrace a software se navrhují společně.

V praxi to znamená, že rozhodnutí o topologii sítě, typu paměti nebo kompresi dat může určovat, jaké instrukce a jaké architektury čipů budou nejefektivnější. Když si vše sedne dohromady, výsledkem bývají dramatické zlepšení v latenci i nákladech na token.

🚀 Případ: Blackwell a rack‑scale co‑design

Některé moderní rackové návrhy ukazují, proč je potřeba myšlení na úrovni celého racku. Příklad, který stojí za zmínku, je konfigurace s 72 GPU propojenými speciálními switch čipy (NB-Link). Taková jednotka je navržena pro méně fragmentovanou komunikaci a vyšší efektivitu v inference i tréninku.

V tomto typu řešení jsou klíčové části jako:

• Integrované přepínače s nízkou latencí — minimalizují all‑to‑all zpoždění.
• Speciální datové formáty pro efektivní operace s matricemi — například NB FP4 pro lepší kompromis mezi přesností a propustností.
• Optimalizované knihovny pro LLM inference — Tensor RT LLM a Dynamo-like runtime systémy pro maximální využití HW.

Takový rack není jen shlukem 72 GPU. Je to jeden integrovaný superpočítač pro generování tokenů s co nejnižší režii komunikace.

🧩 Šest nových čipů a systémová integrace: Rubin, VIRS a další

Návrhy nové generace jdou ještě dál: kombinace více specializovaných čipů optimalizovaných pro různé funkce datacentra. Mezi nimi nalezneme:

• VIRS CPU — CPU navržené pro řízení a orchestrace vysokopropustných AI workloads.
• Rubin GPU — akcelerátor zaměřený na inference a training s vyšší pamětí a větší propustností.
• MVLink 6 — high‑bandwidth interconnect pro bezproblémový datový tok mezi čipy.
• Spectrum 6 Ethernet — síťová vrstva optimalizovaná pro datové centrum.
• Quantum InfiniBand — nízkolatenční all‑to‑all propojení pro distribuované modely.
• Bluefield 4 — smart NIC pro offload sítě a bezpečnostních operací.

Tyto komponenty dohromady umožňují efektivní provoz modelů, které generují hodně mezi-token komunikace. Z mé perspektivy je zásadní, že softwarové zásuvky a runtime systémy jsou navržené současně s těmito čipy. Jinak se nadbytek hardware ztratí v neefektivní softwarové vrstvě.

📈 Příklad ROI: GB200 NVL72 vs H200

Analýzy ukazují, že modernější platformy mohou přinést výrazné zlepšení ROI, i když mají vyšší pořizovací cenu. V jednom porovnání byla zmíněna platforma GB200 NVL72, která dokázala nabídnout až 20× vyšší výkon proti předchozí generaci H200. I když byla dražší přibližně o 67 %, výsledkem bylo dramatické snížení cost per token — v řádu desítekkrát lepšího poměru výkon/cena v produkčním nasazení.

Matematika je jednoduchá: pokud zvýším výkon více než proporcionálně vůči nárůstu ceny, cena za jednotku práce (token) klesá. To dramaticky mění rozhodovací proces při nákupu hardware pro AI.

☁️ Co Azure přináší v praxi: integrační přístup

Provozovatelé cloudových služeb mají výhodu v tom, že mohou systém optimalizovat napříč celou infrastrukturou. Microsoft Azure například navrhl své datacentra tak, aby podporovala husté nasazení GPU, inteligentní směrování v síti, pokročilé chlazení a síť mezi datovými centry optimalizovanou pro akcelerátory.

„From silicon to rack to network“

Tento integrační přístup umožňuje, aby nové generace čipů jako Rubin měly okamžitý dopad: větší kapacita paměti a rychlejší interconnecty dovolují provozovat větší modely při zachování nízké latence. Z mého pohledu to ukazuje, že těm, kdo chtějí konkurovat v inference na úrovni rozhraní s uživatelem, nestačí jen vlastnit špičkové GPU. Potřebují i síť a datacentrum, které je udrží produktivní.

🏢 CoreWeave: zákaznicky orientovaný design a zpětná vazba

Menší i střední poskytovatelé infrastruktury, jako CoreWeave, zdůrazňují význam přímé spolupráce se zákazníky. V rychle se měnícím trhu je nutné držet krok tím, že se zjistí, co zákazníci potřebují, a tuto zpětnou vazbu předat výrobcům hardwaru a tvůrcům softwaru.

„Going from the land, the power, the shell ... to the humans that support them, it’s extreme co-design.“

To znamená, že operátoři nejen nasazují hardware, ale spolupracují na návrhu racku, distribuce napájení, chlazení, orchestrace a rozhraní, kterými zákazníci přistupují ke kapacitě. Z mě hlediska je to příklad faktického přizpůsobení se realitě provozu AI: pokud nenavrhujete provozní prostředí od základu, rychle ztratíte na efektivitě.

🔧 Jak měřit cost per token v reálném nasazení

Měření cost per token vyžaduje, abyste zohlednili reálné provozní parametry. Doporučuji následující přístup:

1. Definujte referenční scénář — například typický konverzační prompt a průměrná délka odpovědi nebo reasoning chainu.
2. Změřte end‑to‑end latenci — včetně latence GPU, sítě mezi GPU a zpoždění způsobeného routingem expertů.
3. Změřte spotřebu energie — na GPU, CPU a síťových prvcích při daném zatížení.
4. Zaznamenejte počet tokenů generovaných za jednotku času — to vám dává numerator v kooperačním poměru.
5. Vypočtěte cenu za energii a amortizaci hardware — přidejte provozní náklady (chladicí, rack space), síťové náklady a náklady na personál/support.
6. Vyhodnoťte cost per token — celkové náklady dělené počtem vygenerovaných tokenů.

Takové metriky dávají srovnatelný základ pro rozhodování, zda investovat do nové generace GPU, vylepšit síť nebo optimalizovat routovací software pro MoE.

🛠️ Doporučení pro architekty a provozovatele

Na základě poznatků, které jsem shrnul, dávám několik praktických doporučení:

• Navrhujte paralelně — konzultujte návrh čipů, racku a sítě současně, ne postupně.
• Sledujte cost per token — udělejte z toho primární metriky při evaluaci infrastruktury a modelu.
• Optimalizujte routing pro MoE — efektivní směrování snižuje síťovou režii dramaticky.
• Investujte do nízkolatenčních interconnectů — InfiniBand a proprietární linky mohou snížit all‑to‑all latenci.
• Vyvažujte investice — někdy dražší hardware znamená nižší cenu za provoz a tím lepší ROI.
• Automatizujte měření — aby bylo možné rychle detekovat regresi v cost per token po změně softwaru nebo konfigurace.

Tím, že budete měřit a optimalizovat systém jako celek, získáte konkurenční výhodu v prostředí, kde se trh mění každé čtvrtletí.

📊 Jak se rozhodovat mezi upgrade nebo scale‑out

Organizace často stojí před otázkou: koupit rychlejší a dražší hardware, nebo přidat více slabších uzlů? Z mé praxe závisí odpověď na povaze aplikace:

• Pokud máte modely s vysokou reálnou latencí způsobenou all‑to‑all komunikací, lepší single‑rack výkon s vysokopropustnými interconnecty často vyhrává.
• Pokud jsou vaše workloady více embarrassingly parallel (nezávislé dotazy), scale‑out s běžnými GPU může být ekonomičtější.
• U MoE modelů bývá často efektivnější moderní rack‑scale hardware, protože redukuje režii routingu a latenci.

Rozhodnutí je tedy datové: porovnejte cost per token pro obě varianty v realistickém referenčním scénáři a volte podle výsledku.

🔍 Důraz na software: Dynamo, TensorRT LLM a runtime

Hardware bez optimalizovaného softwaru je jako závodní auto bez pilota. Runtime knihovny jako TensorRT LLM a systémové runtime (v textu označené jako Dynamo) jsou klíčové pro využití celo‑rackového potenciálu. Tyto stacky provádějí kompilaci modelu do efektivních kernelů, spravují paměťovou alokaci mezi GPU a orchestrují routing requestů.

Pro mě je zásadní, aby software běžel s nízkou režijní vrstvou a byl schopný dynamicky přizpůsobit plánování výpočtů podle měnících se vstupů a topologie sítě. To vede k lepšímu využití HW a nižšímu cost per token.

🌐 Dopad na vývoj a nasazení LLM produktů

Jak to ovlivní produkty založené na LLM a reasoning? Za prvé, očekávám, že se objeví modely navržené s ohledem na tokenomics — tedy modely, které efektivně balancují kvalitu odpovědí a zátěž na síť a GPU. Za druhé, poskytovatelé služeb budou více nabízet cenové modely založené na počtu tokenů, nikoli jen na hodinách GPU. To umožní transparentnější výpočty nákladů pro zákazníky.

Firmy, které zvládnou optimalizovat systém end‑to‑end, získají náskok ve schopnosti nabízet rychlé, kvalitní a cenově efektivní služby v reálném čase.

🔮 Budoucnost: co očekávám dále

Myslím si, že v následujících letech uvidíme několik trendů:

• Růst specializovaných čipů — více heterogenních systémů pro různé fáze inference a tréninku.
• Větší zaměření na edge‑to‑cloud hybrid — část reasoning workflow bude běžet lokálně, aby se snížila latence a síťová režie.
• Nové metriky a smluvní modely — poplatky za tokeny, SLAs založené na cost per token a latenci.
• Pokročilejší komprese a kvantizace — sníží datový tok bez výrazného zhoršení kvality.

Všechny tyto kroky vedou k tomu, že system design bude stále více konkurenčním oknem, kde výherci budou ti, kdo dokážou integrovat hardware, síť a software co nejhlouběji.

✅ Shrnutí a klíčová doporučení

Na závěr shrnu to nejdůležitější, co z toho plyne a co bych doporučil každému, kdo buduje nebo provozuje AI systémy:

• Tokenomics je primární metrika — měřte cost per token, ne jen FLOPS nebo cenu za GPU.
• Extreme co-design je nezbytný — navrhujte čip, síť, rack a software současně.
• MoE modely nabízejí kapacitu za cenu komunikace — optimalizujte routing a síť.
• Někdy dražší hardware znamená levnější tokeny — vyhodnocujte ROI v reálném pracovním zatížení.
• Spolupráce mezi zákazníky, provozovateli a výrobci zrychluje inovace a vede k lepším návrhům racku a datacentra.

Jako autor věřím, že ti, kdo přijmou holistický přístup k návrhu systémů, získají zásadní konkurenční výhodu při budování produktů založených na reasoning AI. Optimalizace tokenomics vede k lepšímu využití zdrojů a umožní rozumné nasazení velkých modelů v reálných aplikacích.

📝 Doporučené kroky pro nasazení

Pokud plánujete upgrade nebo výstavbu nového prostředí pro inference, navrhuji tento postup:

1. Vydefinujte metriky (cost per token, latency SLA) a referenční workload.
2. Proveďte benchmarky end‑to‑end na úrovni racku, ne jen na úrovni GPU.
3. Vyhodnoťte moderní rack‑scale řešení versus scale‑out přístup.
4. Investujte do nízkolatenčních interconnectů a inteligentního routingu pro MoE.
5. Spolupracujte s poskytovateli, kteří jsou ochotní ladit hardware a software podle vašich reálných potřeb.

Tento postup mi pomohl v minulých projektech dosáhnout nižšího nákladu na provoz a spolehlivější latence pro koncové aplikace.

✳️ Závěrečné myšlenky

Svět umělé inteligence se mění směrem k systémům, které musí sloužit složitým, latencí citlivým a datově náročným reasoning úlohám. V této realitě není možné uvažovat o hardware odděleně od sítě a softwaru. Za výhodu považuji, když organizace přijmou koncept extreme co-design a nastaví si cost per token jako primární orientační metodu hodnocení. To, co se dnes může zdát jako vyšší počáteční investice, se často promění v dramaticky lepší ekonomiku provozu a vyšší kvalitu služeb.

Pokud budete plánovat další kroky, pamatujte si: měřte reálně, navrhujte komplexně a investujte tam, kde zlepšíte cenu za token. Tak získáte výhodu v nové éře AI.

---

Praktický checklist pro nasazení a další kroky

Pokud chcete okamžitě aplikovat principy z článku, použijte tento stručný checklist jako doplněk k vaší roadmapě:

• Referenční workload — definujte 2–3 typické scénáře (konverzační prompt, reasoning chain, batch inference).
• End‑to‑end benchmark — měřte latenci, spotřebu energie a počet tokenů na úrovni racku, nikoli jen GPU.
• Automatizace metrík — nasadťe nástroje pro kontinuální sledování cost per token a alerty při regresi.
• Routing a runtime — otestujte různé routovací strategie pro MoE a validujte je v reálném provozu.
• Síťová investice — porovnejte náklady a přínosy InfiniBand/privátních interconnectů vs. scale‑out přístup.
• Spolupráce s dodavateli — zapojte poskytovatele HW a provozu do raných benchmarků a návrhů racku.
• Bezpečnost a compliance — ověřte, že nové architektury splňují provozní a právní požadavky.

Tento doplněk můžete vložit na konec článku jako praktickou přílohu pro týmy, které chtějí přejít od teorie k reálnému nasazení. Pokud chcete, mohu z tohoto checklistu vygenerovat šablony pro benchmarky nebo seznam metrik připravený k integraci do CI/CD.