Co je Project Fetch a proč by vás měl zajímat

Anthropic, tvůrce Claude a aktuálně nejhodnotnější AI startup světa s valuací atakující bilion dolarů, včera zveřejnil výsledky druhé fáze experimentu jménem Project Fetch. V první fázi (listopad 2025) rozdělil osm svých zaměstnanců — žádný z nich nebyl expert na robotiku — do dvou týmů. Jeden měl přístup ke Claude, druhý ne. Oba měly za úkol naprogramovat robotického psa (Unitree Go2), aby přinesl plážový míč. Tým s Claude byl asi dvakrát rychlejší.

Druhá fáze (publikovaná 18. června 2026) šla o krok dál: lidé šli stranou. Claude Opus 4.7 dostal robopsa a sadu programátorských úkolů sám. Bez člověka za volantem. Výsledek? Claude Opus 4.7 autonomně splnil programátorské části experimentu 20× rychleji než nejrychlejší lidský tým z loňska.

Čísla, která berou dech

Na čtyřech úkolech, které zvládly oba loňské lidské týmy, dosáhl Claude Opus 4.7 následujících časů:

• Claude Opus 4.7 samostatně: 9 minut a 35 sekund
• Lidský tým s Claude (2025): 181 minut
• Lidský tým bez Claude (2025): 361 minut

To znamená, že AI model byl 37,7× rychlejší než lidé bez AI asistence a 18,9× rychlejší než lidé, kteří Claude používali jako pomocníka. A to není všechno — Claude přitom napsal desetkrát méně kódu než lidský tým s AI (1 045 řádků oproti 10 309). Jeho kód byl úspornější, přesnější a častěji fungoval na první pokus.

Co Claude zvládl a co ne

Experiment se skládal z několika fází: připojení laptopu k robotickému psovi, získání dat z videokamery a lidarového senzoru, napsání programu pro manuální ovládání robota, vývoj systému pro sledování polohy a nakonec detekce míče. Claude Opus 4.7 exceloval ve všech programátorských částech — zejména v identifikaci nejlepšího přístupu k propojení s hardwarem, což byla část, se kterou loňští lidé nejvíce bojovali.

Kde Claude (zatím) selhal? V precizní fyzické manipulaci. Samotné "přinesení" míče — tedy jemné postrkování míče robopsem zpět na startovní pozici — se modelu nepodařilo. Tato část vyžaduje neustálé vyhodnocování zpětné vazby v reálném čase: kde míč je, jak se pohnul, jak upravit další pohyb. Je to uzavřená smyčka, ve které lidé — po troše cviku — stále excelují.

Proč je to důležité: Fyzická agentní AI na obzoru

Tohle není specializovaný robotický model. Claude Opus 4.7 je obecný jazykový model, jehož schopnosti v robotice vznikly jako vedlejší produkt obecného škálování. Anthropic výslovně uvádí, že nevyvíjel žádné speciální robotické schopnosti — tento pokrok "vzniknul z mnohem obecnějšího škálování."

To je podstatné. Znamená to, že čím lepší jsou jazykové modely obecně, tím lepší jsou i v interakci s fyzickým světem. A tempo zrychlování je zarážející: za pouhých sedm měsíců (listopad 2025 → červen 2026) se Claude posunul z role "pomocníka člověka" do role "samostatného řešitele" — alespoň v softwarové části robotiky.

Anthropic sám shrnuje trajektorii takto: "Nejdřív modely pomáhají lidem. Pak lidé pomáhají modelům. Nakonec modely zvládnou věci samy." Tento vzorec už firma pozorovala v kyberbezpečnosti (Claude Mythos) a nyní ho vidí i na pomezí AI a fyzického světa. "Plausibly vstupujeme do rané éry fyzické agentní AI," píší autoři výzkumu.

Robotický pes za 1 600 dolarů

Hardware, na kterém experiment probíhal, není žádná laboratorní exotika. Unitree Go2 je komerčně dostupný robotický pes, jehož cena začíná zhruba na 1 600 USD (přibližně 37 000 Kč). Čínská firma Unitree ho prodává do celého světa včetně Evropy. Vybaven je videokamerou, lidarem a API rozhraním, přes které s ním lze programově komunikovat.

Právě dostupnost takového hardwaru je jedním z faktorů, které dělají experiment relevantním i mimo laboratoř. Nejde o proprietární robota za miliony dolarů — jde o zařízení, které si může koupit univerzitní laboratoř, startup nebo dokonce nadšenec. Claude s ním dokázal komunikovat bez předchozího specifického tréninku.

Co to znamená pro české firmy a vývojáře

Pro české prostředí má tento vývoj několik praktických důsledků. Zaprvé: robotika přestává být doménou úzce specializovaných expertů. Pokud AI model dokáže napsat funkční kód pro ovládání robota během pár minut, otevírá to dveře firmám, které chtějí robotiku nasadit, ale nemají na to specializovaný tým.

Zadruhé: tento trend akceleruje i v Evropě. EU masivně investuje do AI a robotiky — jen Amazon v roce 2026 oznámil 10 miliard eur pro evropskou robotiku a AI infrastrukturu. Česko mezitím spustilo Czech AI Factory v Ostravě, která poskytuje výpočetní kapacity pro evropské AI projekty.

Zatřetí: do hry vstupuje i EU AI Act. Pokud AI modely začnou samostatně ovládat fyzická zařízení, regulatorní rámec pro "vysoce rizikové AI systémy" se na ně bude vztahovat ještě intenzivněji. Anthropic zatím zdůrazňuje, že jeho modely zdaleka nezvládají plně autonomní robotiku — ale tempo pokroku naznačuje, že regulatorní otázky nebude možné odkládat dlouho.

Co bude dál

Anthropic naznačuje, že největší překážkou pro plně autonomní fyzickou AI není ani tak software, jako spíš uzavřená smyčka fyzické zpětné vazby. Jinými slovy: model musí v reálném čase vyhodnocovat, co se děje, a okamžitě upravovat své akce. To je něco, v čem lidé (po krátkém tréninku) stále vítězí.

Zároveň ale výzkumníci varují před podceňováním tempa: "Modely, které si budují vlastní softwarové nástroje, mohly ještě nedávno působit nepravděpodobně. Teď se to děje. Bylo by nemoudré vylučovat stejnou trajektorii v hardwaru."

Jedno je jisté: vzdálenost mezi "AI pomáhá člověku" a "AI nepotřebuje člověka" se v robotice zkracuje rychleji, než kdokoli čekal. A čeští vývojáři, firmy i regulátoři by to měli sledovat velmi pozorně.