Nový rok 2026 začíná v technologickém světě neuvěřitelným tempem. V 34. díle podcastu AI ta Krajta se moderátoři Petr, Prokop a Pavol ohlížejí za událostmi, které otřásly českou i světovou AI scénou během svátků. Od brutálního zlevnění modelů Gemini přes filozofické debaty o „vibe codingu“ až po jeden z nejrychlejších českých exitů poslední doby – prodej startupu Macaly. Tato epizoda je nabitá technickými vhledy a byznysovou strategií, kterou by neměl minout žádný moderní vývojář.
O čem byla řeč? Hlavní kapitoly epizody
- 2:31 – Gemini 3 Flash: Konec kompromisů mezi cenou a výkonem
- 4:40 – Proč LLM přepínají do polštiny a jak funguje steering
- 10:20 – Promptbook: Jak emulovat tool calling pro maximální stabilitu
- 19:10 – Vibe coding vs. AI Engineering: Svatá válka o termíny
- 26:00 – Geniální logging hack: Slovní fráze místo hashů
- 33:00 – Detaily exitu Macaly: Jak se prodává startup za 9 měsíců
- 40:10 – Proč zvolit Convex místo Supabase pro rychlý vývoj
Hloubková analýza: AI trendy pro rok 2026
Gemini 3 Flash mění pravidla hry
Google udělal s modelem Gemini 3 Flash obrovský skok. Podle Pavla už v oblasti kódování není rozdíl mezi verzí Flash a „plnotučným“ modelem prakticky znát, přestože Flash je až o 90 % levnější. Tato efektivita umožňuje spouštět agenty, kteří pracují hodiny za pár centů, což dříve stálo desítky dolarů. Zásadním zjištěním je také pokrok v reinforcement learningu, který Googlu umožnil přenést schopnosti velkých modelů na ty menší.
Jazykový mix: Proč mi AI odpovídá polsky?
Zajímavým tématem je tzv. „steering“ modelů. Často se stává, že i při dotazu v češtině model sklouzne do polštiny nebo angličtiny. Je to způsobeno kontextem dat, která model právě prochází (např. anglická dokumentace). Řešením je multiagentní architektura, kde jeden agent provádí research v libovolném jazyce a druhý (komunikační) striktně hlídá výstupní jazyk směrem k uživateli.
Vibe coding vs. AI Engineering
Petr na LinkedInu vede „svatou válku“ za přesnou terminologii. Zatímco vibe coding je o pocitovém programování s pomocí AI (přijímání návrhů, fixování chyb bez hlubší analýzy), AI engineering zahrnuje komplexní orchestraci, nastavování linterů a hlubokou infrastrukturu. Cílem je posunout hranici toho, co AI zvládne sama, dříve než musí nastoupit lidský architekt k řešení strukturálních problémů.
Expresní exit startupu Macaly
Příběh českého startupu Macaly je fascinující. Tým kolem Petra Brzka (Second Time Founders) dokázal vytvořit nástroj pro tvorbu webů, který za pouhých 9 měsíců akvírovala skupina Team Blue. Klíčem k úspěchu nebyla jen unikátní technologie, ale především:
- Positioning: Zaměření na běžné uživatele (BFU), kteří nechtějí promptovat v ChatGPT.
- Track record: Důvěra investorů v zakladatele, kteří už v minulosti úspěšně exitovali (Avocode).
- Volba stacku: Použití technologií jako Convex, které umožňují extrémně rychlé nasazení bez nutnosti spravovat složitou infrastrukturu.
Geniální hack: Logging pomocí „Bitcoin Mnemonic“
Jedním z nejpraktičtějších tipů epizody je nahrazení klasických ID v logách (nepřehledné hashe) řetězci lidských slov. Jazykové modely (LLM) mnohem lépe identifikují a propojují logy, které obsahují slova jako „lazy brown fox“ místo „686-BC-QX“. Šetří to tokeny a dramaticky zvyšuje schopnost AI debugovat složité incidenty napříč infrastrukturou.
Závěr
Rok 2026 bude patřit těm, kteří se nebojí tvořit. Příběh Macaly ukazuje, že i když trh vypadá nasyceně, správně provedený produkt s jasným positioningem má vždy šanci na úspěch. Máte zkušenost s Gemini 3 Flash nebo používáte vlastní agenty pro kódování? Napište nám do komentářů.
Líbila se vám analýza? Nezapomeňte odebírat podcast AI ta Krajta a sdílet tento článek dál. Podívejte se taky na další epizody aby vám neunikla žádná zajímavá informace.
Komentáre