Krisis AI Berikutnya Tidak Akan Disebabkan oleh Kegagalan Model, Melainkan oleh Sistem

AI dan agentic AI telah menjadi kata-kata yang populer di perusahaan selama beberapa tahun terakhir, dan jumlah investasi serta kecepatan pasar adalah indikator penting dari harapan AI yang meningkat. Pada awal 2026 saja, miliaran dolar telah diinvestasikan ke dalam perusahaan AI termasuk OpenAI dan CoreWeave, menunjukkan bahwa AI akan terus menjadi prioritas di perusahaan dalam beberapa tahun mendatang.

Investasi yang meningkat ini tampaknya ditargetkan untuk menskalakan AI dari fase eksperimental ke fase produksi. Faktanya, laporan terbaru dari Cockroach Labs – The State of AI Infrastructure 2026 menunjukkan bahwa 98% eksekutif teknologi global telah melaporkan setidaknya satu proyek AI yang berpindah dari fase pilot ke produksi dalam setahun terakhir, dengan harapan untuk menghasilkan ROI yang nyata. Namun, ketika organisasi terus bergerak ke fase produksi, satu pertanyaan menggantung: apakah infrastruktur dapat mendukung permintaan dan tingkat skala proyek AI ini?

Mengapa Infrastruktur Saat Ini Tidak Sesuai dengan Permintaan AI

Beban kerja AI memperkenalkan tantangan baru di perusahaan yang belum pernah dialami sebelumnya. Terutama: pengecer mengharapkan lonjakan lalu lintas ke situs mereka selama acara Black Friday dan Cyber Monday, sama seperti perusahaan taruhan olahraga tahu bahwa Super Bowl Sunday akan meningkatkan lalu lintas ke situs mereka. Namun, lonjakan ini semua berasal dari aktivitas manusia yang memungkinkan jeda dalam penggunaan dan tidak berjalan terus-menerus.

Sistem warisan yang banyak perusahaan gunakan untuk membangun proyek AI mereka dibangun untuk lalu lintas manusia dengan klik, jeda, dan waktu puncak. Agen AI tidak beroperasi seperti ini; mereka berjalan dengan kecepatan mesin 24 jam sehari, 7 hari seminggu. Dengan beban kerja otonom yang muncul dengan cepat, arsitektur mengenai batas yang tidak dirancang untuk menanganinya dari awal. Dan, jika pengecer dan situs taruhan sudah kelebihan beban dengan aktivitas manusia, mereka tidak siap untuk mengatasi agen AI yang beroperasi terus-menerus.

Saat ini, organisasi sudah mengalami rata-rata 86 gangguan per tahun. Selain itu, 83% percaya bahwa infrastruktur data mereka akan gagal karena beban AI dalam setahun ke depan, dengan 34% tidak mengharapkan itu akan bertahan lebih dari 11 bulan. Dan permintaan AI hanya meningkat. Modernisasi tidak lagi menjadi pilihan, melainkan kebutuhan.

Taruhannya Meninggalkan Infrastruktur Seperti Adanya

Sementara sebagian besar organisasi menyadari permintaan infrastruktur yang diperlukan AI untuk berjalan lancar, sebagian besar tetap tidak siap untuk membuat perubahan yang diperlukan untuk mencegah kegagalan sistem. Hampir dua pertiga (63%) pemimpin teknologi mengatakan bahwa tim mereka memahami terlalu lambat bagaimana permintaan AI akan melebihi infrastruktur data yang ada, menunjukkan bahwa meskipun kemajuan sedang dibuat dalam penerapan AI, tidak ada yang dilakukan untuk mencegah bencana. Sementara upgrade sistem dan restrukturisasi mungkin tampak seperti investasi jangka panjang yang mahal, biaya downtime AI jauh lebih signifikan.

Saat ini, lebih dari setengah (57%) organisasi memperkirakan bahwa hanya satu jam downtime AI akan menghabiskan biaya $100.000 atau lebih, dan semakin besar organisasi, semakin besar biayanya. Bahkan jika operasi berjalan 99,9% dari waktu, 0,1% itu berarti 9 jam downtime per tahun di mana $100.000 atau lebih dapat hilang per jam; pendapatan yang hilang yang sebagian besar belum dianggarkan. Untuk beban kerja musiman dan puncak ekstrem (seperti Black Friday dan Super Bowl Sunday), organisasi berisiko kehilangan pendapatan yang mengancam bisnis. Tidak hanya kerugian keuangan yang mengancam dengan downtime AI, tetapi perusahaan juga menghadapi kehilangan kepercayaan konsumen. Kepercayaan sudah rapuh ketika datang ke gangguan, dengan 50% pembeli online kemungkinan besar akan beralih ke merek lain jika gangguan atau kesalahan checkout terjadi. Taruhan untuk mempertahankan operasi online ada pada titik tertinggi.

Mencapai Ketahanan Operasional dengan Arsitektur Terdistribusi

Ketika datang ke merancang ulang infrastruktur untuk mendukung permintaan intensif beban kerja AI, ketahanan operasional harus berada di garis depan strategi. Dengan skala infrastruktur AI (55%), menjelajahi kasus penggunaan baru (51%) dan memperkuat ketahanan (51%) muncul sebagai strategi teratas untuk melawan beban skala AI, memulai dari fondasi untuk menghasilkan ketahanan operasional adalah kunci. Mewujudkan ini dapat dicapai dengan menjaga fondasi AI yang siap, biaya, skala, dan ketahanan tetap di atas, dan itulah di mana arsitektur basis data terdistribusi memainkan perannya.

Pemimpin teknologi menyebutkan mengintegrasikan ingestion dengan throughput yang lebih tinggi (50%), observabilitas yang lebih baik untuk kontrol biaya (48%), dan skala elastis untuk fleksibel dengan beban kerja AI yang tidak terduga (47%) sebagai kebutuhan teratas untuk kesuksesan. Dengan kemampuan mereka untuk menskalakan secara mulus, basis data SQL terdistribusi memberikan perusahaan skala elastis yang diperlukan untuk berkembang bersama dengan beban kerja AI, serta pulih dari kegagalan tanpa intervensi manual.

Seperti dengan semua migrasi, beralih dari sistem warisan ke sistem modern membutuhkan waktu. Rata-rata, beralih ke arsitektur terdistribusi membutuhkan sekitar 10 bulan dan biaya sekitar $200.000. Perusahaan yang mengambil langkah ini menemukan bahwa penghematan dapat mencapai $700.000 dalam setahun saja. Dengan ROI yang kuat dalam setahun, investasi dalam fondasi modern akan memungkinkan investasi AI yang besar untuk menghasilkan pengembalian yang signifikan tanpa khawatir tentang skala atau risiko downtime.

Memenuhi Permintaan AI Sebelum Terlambat

Ketahanan telah menjadi tantangan paling sulit dan mendesak dalam aplikasi infrastruktur, dan sekarang adalah waktu untuk mengatasi masalah sebelum sistem runtuh, membawa ROI proyek AI bersamanya. Agentic AI mempercepat segalanya di perusahaan, dari potensi pendapatan hingga ekspektasi konsumen dan beban kerja. Di tengah percepatan, AI juga mengungkapkan kerapuhan arsitektur dan kepercayaan rendah pemimpin teknologi terhadap infrastruktur yang diperlukan untuk mendukung beban kerja yang meningkat.

Ketika kita beralih ke era beban kerja AI berikutnya, pemimpin akan bergerak dari menanyakan bagaimana cepat AI dapat diadopsi untuk mengetahui apakah infrastruktur mereka akan bertahan ketika AI mencapai skala penuh. Dengan memperbaiki masalah infrastruktur yang mendasarinya dan mengadopsi basis data yang mendukung skala, fleksibilitas, dan konsistensi yang diperlukan untuk menjaga sistem AI tetap berjalan, pemimpin akan siap untuk menghadapi AI pada 2026 dan seterusnya.