Hybridní AI: Claude jako mozek a lokální model jako ruce

← Zpět na blog

Proč už nestačí jeden model

V roce 2026 už nestačí mít jen jeden velký cloudový model. Nejlepší výsledky dává hybridní architektura — cloudový model jako strategický mozek + lokální model jako rychlé a bezpečné ruce.

Představte si to jako firmu. Generální ředitel nebalí zásilky a skladník nerozhoduje o strategii. Každý dělá to, v čem je nejlepší. Přesně takhle funguje hybridní AI.

Jak to funguje v praxi

🧠 Mozek = Claude 4 (cloud)

Výkonný cloudový model slouží jako stratég celého systému. Řeší úkoly, které vyžadují hluboké porozumění a kreativitu:

• Dlouhodobé plánování — rozložení složitých úkolů na kroky
• Složitá analýza — porozumění kontextu, nuancím, nejednoznačným situacím
• Kreativní úkoly — psaní nabídek, návrhy řešení, komunikace s klienty
• Práce s velkým kontextem — zpracování rozsáhlých dokumentů (200K+ tokenů)

Cloud model je výkonný, ale každý dotaz něco stojí. Proto ho používáme jen tam, kde je jeho síla skutečně potřeba — typicky 5–10 % všech úkolů.

🤲 Ruce = open-source modely na vlastních serverech

Na lokálu používáme plně open-source modely evropského a neutrálního původu — Mistral Large, Llama 3.1 nebo vlastní fine-tuny. Běží výhradně na naší vlastní infrastruktuře v EU. Žádná data neopouštějí Česko.

Lokální modely zvládají:

• Okamžité reakce — odezva pod 300 ms, žádné čekání na vzdálený server
• Práce s citlivými firemními daty — faktury, smlouvy, osobní údaje zákazníků
• Plně offline provoz — fungují i bez připojení k internetu
• Žádná telemetrie, žádná data mimo EU — maximální suverenita

Proč právě tyto modely?

Výběr lokálních modelů není náhodný. Záměrně volíme modely s transparentním původem a otevřenou licencí:

• Mistral — francouzská firma, EU původ, plně open-source, skvělý výkon v evropských jazycích včetně češtiny
• Llama — Meta (open-source licence), rozsáhlá komunita, ověřená bezpečnost
• Vlastní fine-tuny — modely dotrénované na specifických datech klienta, běžící výhradně na jeho infrastruktuře

Nepoužíváme modely, u kterých nelze ověřit, co se děje s daty na pozadí. Pro firmu, která staví na EU suverenitě a GDPR, je to zásadní rozhodnutí.

Orchestrátor — kdo rozhoduje?

Mezi mozkem a rukama sedí jednoduchá logika — orchestrátor. Rozhoduje, který model dostane jaký úkol:

Situace	Kam jde úkol
Obsahuje citlivá data (faktury, osobní údaje)	→ Lokální model
Rutinní úkol se známým vzorem	→ Lokální model
Vyžaduje kreativní rozhodnutí	→ Cloud model (Claude)
Lokální model si není jistý	→ Eskalace na cloud
Analýza velkého dokumentu	→ Cloud model (Claude)

Ilustrativní příklad: zpracování faktur

Představme si typický scénář v účetní firmě:

1. Přijde faktura e-mailem
2. Lokální model ji okamžitě zpracuje — vytáhne dodavatele, IČO, částku, DPH, datum splatnosti. Data nikam neodcházejí.
3. Zařadí fakturu do účetního systému a porovná s databází dodavatelů
4. Pokud je potřeba složitější analýza (neobvyklá transakce, daňová optimalizace), pošle abstraktní požadavek Claudeovi — bez citlivých dat
5. Claude vrátí doporučení, lokální model ho aplikuje

Výsledek: 90–95 % faktur zpracováno plně lokálně za milisekundy. Citlivá data nikdy neopustí server. A pro složité případy máte k dispozici nejlepší AI na světě.

Výhody hybridního přístupu

Kritérium	Jen cloud	Jen lokál	Hybridní
Náklady	Vysoké (každý dotaz)	Nízké (HW + elektřina)	Optimální
Rychlost	2–5 sekund	Pod 300 ms	Většina pod 300 ms
Bezpečnost dat	Data v cloudu	100 % lokálně	Citlivá lokálně
Kvalita výstupů	Nejvyšší	Dobrá pro rutinu	Nejvyšší tam, kde to potřebujete
GDPR	Komplikované	Nativní	Plný soulad
Vendor lock-in	Vysoké riziko	Žádné	Minimální

Proč to děláme takto

• 90–95 % úkolů běží lokálně — maximální rychlost a bezpečnost
• 5–10 % složitých úloh jde do cloudu — maximální kvalita tam, kde to potřebujete
• Plný soulad s GDPR, EU AI Act a českou legislativou
• Žádná závislost na jednom poskytovateli — lokální modely jsou open-source, cloud model lze nahradit
• Transparentní náklady — víte přesně, co platíte a za co

Jak to nasazujeme

Náš proces nasazení hybridní AI:

1. Analýza procesů — zmapujeme, jaké úkoly AI řeší, jaká data zpracovává
2. Návrh architektury — rozhodneme, co poběží lokálně a co v cloudu
3. Nasazení lokální části — modely na váš server (nebo náš v EU), napojení na systémy
4. Propojení s cloudem — bezpečné API, šifrované spojení, pouze abstraktní požadavky
5. Testování a ladění — 2 týdny paralelního běhu s lidskou kontrolou
6. Ostrý provoz — monitoring, optimalizace, průběžná podpora

Celé nasazení typicky trvá 2–4 týdny. Žádný půlroční projekt.

Závěr: Budoucnost je hybridní a evropská

Hybridní AI architektura je dnes pro firmy v Česku a EU nejrozumnější cesta. Získáte to nejlepší z obou světů — výkon cloudových modelů a bezpečnost lokálního zpracování. Bez kompromisů na kvalitě, bez kompromisů na ochraně dat.

V Sezo Group stavíme na osvědčených open-source modelech evropského původu, vlastní EU infrastruktuře a transparentním přístupu. Žádná data neopouštějí Evropu, žádná telemetrie, žádné skryté závislosti.