Mozzarella bez krav: AI a fermentace tlačí cenu dolů

Výroba „mléčných“ bílkovin bez krav byla ještě před pár lety hlavně laboratorní show pro investory. Teď ale přichází moment, který v potravinářství obvykle rozhoduje o všem: kapacita. Společnost New Culture oznámila výrobní milník – podle RSS shrnutí umí vyrobit tolik caseinu (klíčové mléčné bílkoviny), aby pokryla zhruba 25 tisíc porcí produktu. To není masový trh, ale už to není ani demo na konferenci.

A právě tady se potkává naše téma série „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ s precizní fermentací: jakmile se proces začne škálovat, začnou hrát prim data, automatizace a AI optimalizace. Nejen v laboratoři, ale v řízení výroby, kvalitě, logistice i v tom, jestli se „zvířecí-free“ mozzarella dostane na cenovku, kterou český zákazník bez řečí přijme.

Co znamená výrobní milník New Culture v praxi

Výrobní milník je signál, že technologie opouští fázi prototypu a řeší reálné provozní limity. U precizní fermentace se nejčastěji láme chleba na třech věcech: stabilita šarží, výtěžnost a cena surovin.

New Culture pracuje s precizní fermentací: mikroorganismy (typicky kvasinky nebo jiné „produkční“ kmeny) jsou navrženy tak, aby vytvářely casein bez potřeby dojení. Casein je důležitý, protože dává sýru chování, které rostlinné náhrady často neumí: tahání, tavení, strukturu a pružnost.

Proč je zrovna casein u mozzarelly tak zásadní

Mozzarella je test reality pro alternativní mléčné. U jogurtů nebo ochucených mlék se dá spousta věcí „zamaskovat“. U pizzy ne.

Když dáte rostlinnou alternativu na pizzu, často se stane jedno z následujícího:

• netaje rovnoměrně (oddělí se tuk)
• hnědne nebo se pálí dřív než zbytek
• nevytvoří pružné „vlákno“
• po vychladnutí ztvrdne do gumy

Casein je pro mnoho těchto vlastností klíčový. Proto se firmy jako New Culture zaměřují právě na něj – pokud trefí casein, mají šanci přiblížit se tomu, co kuchaři a pekaři od mozzarelly čekají.

„Cenová parita“: co ji brzdí a co ji umí urychlit

Cenová parita není marketingové heslo, je to účetnictví. U zvířecí-free mléčných bílkovin dnes cenu typicky tlačí nahoru tyhle položky:

1. Fermentační médium (krmivo pro mikroorganismus) – cukry, dusík, minerály
2. Energie – míchání, chlazení/ohřev, sterilizace
3. Downstream processing – oddělení bílkoviny, filtrace, sušení
4. Ztráty ve výtěžnosti – každý procentní bod dolů bolí
5. Kvalita a stabilita – když šarže neprojde, je to čistá ztráta

Výrobní milník (casein pro ~25 tisíc porcí) naznačuje, že New Culture posunula minimálně část těchto bodů do „průmyslově zvládnutelné“ zóny.

Proč budou ceny padat skokově, ne lineárně

U potravin z fermentace často neplatí, že „o 10 % větší výroba = o 10 % levnější produkt“. Jakmile se optimalizuje proces a vychytají se úzká hrdla, cena umí spadnout skokově. Typicky ve chvíli, kdy:

• se zlepší výtěžnost (víc produktu ze stejného média)
• zrychlí se fermentace (kratší čas v tanku)
• zjednoduší se čištění a filtrace
• automatizuje se kontrola kvality (méně vyřazených šarží)

A tady přichází ke slovu AI.

Kde přesně pomáhá AI v precizní fermentaci (a proč na tom záleží)

AI v potravinářství není jen o „robotech v továrně“. V fermentaci je to hlavně o predikci a řízení variability. Fermentace je živý proces: mikroorganismus reaguje na mikro-změny v teplotě, pH, kyslíku, složení média i na čistotu zařízení.

1) Modelování procesu a prediktivní řízení šarží

Největší finanční strašák je šarže, která nedojede do cíle. Moderní provozy proto směřují k tomu, že:

• sbírají data ze senzorů (pH, rozpuštěný kyslík, teplota, CO₂, optická hustota)
• používají modely (klasické i ML), které odhadnou, kam proces směřuje
• upravují parametry v reálném čase (krmení, provzdušnění, míchání)

Praktický dopad: méně zmetků, vyšší výtěžnost, stabilnější kvalita.

2) Optimalizace receptury fermentačního média

Fermentační médium je často „skrytá“ cena. AI (v kombinaci s DoE – designem experimentů) umí rychleji najít kombinaci:

• která maximalizuje produkci caseinu
• zkrátí fermentační čas
• sníží náklady na vstupy

V potravinářství tohle není akademická hra. Rozdíl mezi levnějším zdrojem dusíku a dražším může rozhodnout, jestli se produkt dostane do běžných pizzerií, nebo zůstane jen ve vybraných podnicích.

3) Kontrola kvality: od „ochutnáme“ k datům

U sýra rozhodují vlastnosti jako textura, tavení, viskozita a profil bílkovin. AI se používá třeba na:

• analýzu spekter (NIR/FTIR) pro rychlé odhady složení
• detekci odchylek mezi šaržemi
• korelaci parametrů procesu s výslednou funkčností v kuchyni

Jinými slovy: místo dohadů máte predikci, jak se bude mozzarella chovat na pizze.

4) Škálování: digitální dvojče výrobní linky

Jakmile se přechází z menších tanků na větší, často se „rozbije“ to, co fungovalo. Změní se:

• přenos kyslíku
• smykové namáhání
• teplotní gradienty

Digitální modely a simulační přístupy (často doplněné ML) pomáhají tyhle skryté efekty odhalit dřív, než stojí peníze.

Silná věta, kterou si v potravinářství hlídejte: „Škálování není zvětšení receptu, je to nový proces.“

Co to znamená pro zemědělství a potravinové systémy v roce 2026

Precizní fermentace není „proti zemědělcům“. Je to přesun části produkce zvířecích bílkovin do biovýroby – a to změní poptávku po plodinách i energii.

V českém kontextu (a obecně v EU) má tohle několik dopadů:

Méně tlaku na živočišnou výrobu, víc na efektivitu vstupů

Pokud část trhu s mléčnými bílkovinami nahradí fermentace, zvedne se význam:

• cukerných a škrobnatých surovin (pro fermentační média)
• vedlejších produktů (např. zpracování obilí) jako levných vstupů
• energetické efektivity výrob

Nové „potravinářské provozy“ budou vypadat víc jako datová centra

Fermentační závod je kombinace potravinářství, biotechnologií a automatizace. Pro regiony to může být zajímavé: kvalifikovaná práce, stabilní poptávka, tlak na čistou energii.

Pro spotřebitele rozhodne chuť + cena + dostupnost

Upřímně: u mozzarelly lidé neodpouštějí. Pokud se produkt netaví a nechutná, žádná udržitelnost to nezachrání. Cenová parita je nutná, ale ne stačí.

Praktické „co teď“ pro firmy v potravinářství (a proč nečekat)

Největší chyba je dívat se na fermentační mléčné jako na vzdálený trend. Pizzerie, výrobci hotových jídel i retail budou chtít mít připravené odpovědi – a hlavně procesy.

Pokud jste výrobce potravin nebo značky

Zvažte tyhle kroky v horizontu 3–6 měsíců:

1. Interní testování funkčnosti: tavení, browning, textura po vychladnutí, chování při ohřevu v konvektomatu.
2. Senzorické panely: oddělte „líbí/nelíbí“ od konkrétních atributů.
3. Data o výrobě: připravte se na to, že nové suroviny budou mít jiné šaržové chování.
4. AI v kontrole kvality: i jednoduchý systém pro detekci odchylek umí ušetřit reklamace.

Pokud jste provozovna (pizzerie, gastro)

Dává smysl sledovat dvě věci:

• konzistenci dodávek (stejné chování každý týden)
• náklady na porci (ne jen cena za kilo)

Pokud jste z agro/zemědělství

Tady je realistická příležitost: stát se dodavatelem vstupů pro biovýrobu (cukry, škroby, vedlejší produkty), ale jen pokud budete umět nabídnout stabilitu, trasovatelnost a cenu. A to je přesně prostor, kde AI v zemědělství pomáhá: predikce výnosů, optimalizace sklizně, řízení kvality surovin.

Nejčastější otázky, které teď dávají smysl

Je mozzarella z precizní fermentace veganská?

Technicky je bez zvířat, ale často se označuje jako animal-free. Záleží na definici a certifikaci. Pro část zákazníků je klíčové, že není z kravského mléka.

Je to „chemie“?

Je to biovýroba. Principem je, že mikroorganismus vyrobí bílkovinu, která se pak izoluje a použije v potravině. V potravinářství je fermentace běžná (pečivo, pivo, jogurty); tady je rozdíl v tom, že je precizně navržená na konkrétní bílkovinu.

Kdy se dostane na běžné ceny?

Milník typu „casein pro 25 tisíc porcí“ je krok směrem k cenové paritě, ale masové ceny obvykle vyžadují další škálování, stabilitu šarží a levnější downstream processing. Časování se bude lišit podle trhu a regulačních podmínek.

Kam to celé míří: potraviny jako řízený bioproces

Milník New Culture je zajímavý hlavně jako signál: animal-free mozzarella už není jen koncept, řeší se ekonomika a škálování. A to je přesně fáze, kdy se do hry naplno zapojí AI – ne jako módní nálepka, ale jako nástroj na snižování nákladů, stabilizaci kvality a rychlejší zavádění do provozu.

V naší sérii o umělé inteligenci v zemědělství a potravinářství tohle beru jako další střípek stejného obrazu: budoucí potravinový systém bude stát na kombinaci precizního zemědělství (lepší vstupy, méně plýtvání) a precizní výroby (fermentace a chytré továrny). Kdo to začne mapovat a testovat už teď, nebude za rok řešit paniku, ale kapacity.

Pokud u vás ve firmě dává smysl probrat, kde konkrétně může AI zlevnit kontrolu kvality, predikovat výtěžnost nebo zlepšit trasovatelnost surovin, napište si interně tři otázky: Kde vzniká nejvíc ztrát? Kde je největší variabilita? A jaká data už teď sbíráme, ale nevyužíváme? Odpovědi obvykle ukážou, kde začít.