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AI와 에이전트 AI는 최근 몇 년 동안 기업에서 화두였으며, 투자 금액과 시장의 속도는 AI 기대치가 높아지고 있는 주요 지표입니다. 2026년 초에만 AI 회사인 OpenAI와 CoreWeave에 수십억 달러가 투자되었습니다. 이것은 AI가 향후 수년 동안 기업 전반에서 계속 우선순위로 남을 것임을 나타냅니다.
이러한 증가하는 투자는 실험 단계에서 생산 배포로 AI를 확장하는 데 목표가 맞춰져 있는 것으로 보입니다. 실제로 Cockroach Labs의 최근 보고서 – The State of AI Infrastructure 2026는 전 세계 기술 책임자의 98%가 지난 1년 동안 최소한 하나의 AI 프로젝트가 파일럿에서 생산으로 이동했다고 보고했으며, 이는 실제 ROI를 창출하기 위한 것입니다. 그러나 조직이 생산 단계로 이동함에 따라 하나의 질문이 불길하게 떠올라 있습니다. 인프라는 이러한 AI 프로젝트가 확장하는 속도와 수요를 지원할 수 있습니까?
현재 인프라가 AI 수요와 맞지 않는 이유
AI 워크로드는 이전에 처리되지 않은 새로운 도전을 기업 전반에 가져옵니다. 특히: 소매업체는 블랙 프라이데이와 사이버 먼데이 이벤트期间 사이트에 대한 트래픽의 급증을 예상합니다. 마찬가지로 스포츠 베팅 회사들은 슈퍼 볼 선데이가 사이트에 대한 급증을 유발할 것이라는 것을 알고 있습니다. 그러나 이러한 급증은 모두 휴식을 취하고 사용이不断하지 않은 인간 활동에서 비롯됩니다.
많은 회사에서 AI 프로젝트를 구축하기 위해 사용하는 레거시 시스템은 클릭, 일시 정지 및 피크 시간이 있는 인간 트래픽을 위해 설계되었습니다. AI 에이전트는 이러한 방식으로 작동하지 않습니다.它们는 24시간, 7일간 기계 속도로 실행됩니다. 자율적이고 기계 주도적인 워크로드가 급속히 등장함에 따라 아키텍처는 처음부터 처리하기 위해 설계되지 않은 한계에 도달하고 있습니다. 그리고 소매업체와 베팅 사이트가 이미 인간 활동으로 인해 과부화되는 경우,它们는 계속해서 작동하는 AI 에이전트를 따라가기 위해 준비되어 있지 않습니다.
현재 조직은 이미 평균 86회의 중단을 경험합니다. 또한 83%의 조직은 AI의 중량으로 인해 데이터 인프라가 다음 1년 내에 실패할 것으로 믿으며, 34%의 조직은 11개월 이내에 실패할 것으로 예상합니다. 그리고 AI 수요는 가속화되고 있습니다. 현대화는 더 이상 선택이 아닌 필수입니다.
인프라를 그대로 두는 것의 결과
대부분의 조직은 AI가 원활하게 실행되기 위해 필요한 인프라 수요를 인식하고 있지만, 대부분의 조직은 시스템 실패를 방지하기 위한 필요한 변경을实施하지 못하고 있습니다. 기술 책임자의 거의 2/3인 63%는 팀이 기존 데이터 인프라를 따라가지 못하는 AI 수요의 속도를 과소평가한다고 말합니다. 이는 AI 배포에 대한 진행이 이루어지고 있지만, 재난을 방지하기 위한 조치는 이루어지지 않고 있음을 보여줍니다. 시스템 업그레이드와 재구성은 장기적인 비용이 많이 드는 투자로 보일 수 있지만, AI 관련 중단의 비용은 훨씬 더 크습니다.
현재 57%의 조직은 AI 관련 중단으로 인해 1시간당 10만 달러 이상의 비용이 발생할 것으로 추정하고 있습니다. 그리고 조직의 규모가 클수록 비용이 더 커집니다. 즉, 99.9%의 시간 동안 작동하더라도 0.1%의 시간은 1년에 9시간의 중단으로 번역되며, 이는 1시간당 10만 달러 이상의 비용이 발생할 수 있습니다. 이러한 손실은 대부분의 조직이 예산에 포함하지 않은 것입니다. 시즌별 워크로드와 극단적인 피크(블랙 프라이데이와 슈퍼 볼 선데이)를 생각해 보면, 조직은 비즈니스 정의에 따른 손실을 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 금융 손실 외에도 회사들은 소비자 신뢰를 잃을 위험에 처해 있습니다. 이미 중단이나 체크아웃 오류가 발생할 경우 50%의 온라인 쇼핑객이 다른 브랜드로 전환할 가능성이 있습니다. 온라인 작동을 유지하는 것의 결과는 전례 없는 수준에 도달했습니다.
분산 아키텍처로 운영 복원력 달성
AI 워크로드의 강도 높은 수요를 지원하기 위해 인프라를 재설계할 때, 운영 복원력은 전략의 최전선에 있어야 합니다. AI 인프라 확장(55%), 새로운 사용 사례 탐색(51%), 복원력 강화(51%)가 AI 규모의 중량을 대처하기 위한 최상위 전략으로 나타남에 따라, 기초에서부터 운영 복원력을 제공하여 현실로 만들 수 있습니다. 이것은 AI 준비 기초, 비용, 규모 및 복원력을 상위에 두고 유지할 때 달성할 수 있습니다. 그리고 그것이 분산 데이터베이스 아키텍처가 자신의 역할을 하는 곳입니다.
기술 책임자들은 더 높은 처리량의摄取(50%), 비용 제어를 위한 더好的 관찰 가능성(48%), 예측할 수 없는 AI 워크로드와 함께 유연하게 확장하는 능력(47%)을 성공을 위한 최상위 필요로 지적합니다. 분산 SQL 데이터베이스는 기업에 필요한 탄력적인 확장을 제공함으로써 AI 워크로드와 함께 발전할 수 있으며, 수동 개입 없이 실패에서 회복할 수 있습니다.
모든 마이그레이션과 마찬가지로, 레거시에서 현대 시스템으로의 마이그레이션에는 시간이 걸립니다. 평균적으로 분산 아키텍처로의 이동에는 약 10개월이 걸리고, 약 20만 달러의 비용이 발생합니다. 그러나 이 마이그레이션을 수행하는 회사들은 첫 해에만 최대 70만 달러의節約을 실현할 수 있습니다. 강력한 ROI가 단지 1년 만에 실현되므로, 현대화된 기초에 대한 투자는 장기적으로 대규모 AI 투자가 위험 없이 성과를 낼 수 있도록 할 것입니다.
AI의 수요를 미리 충족시키기
복원력은 인프라 애플리케이션에서 가장 어려운 도전이었으며, 이제는 시스템이 붕괴되기 전에 문제를 해결할 때입니다. 에이전트 AI는 잠재적인 수익, 고객 기대, 워크로드 등 기업의 모든 것을 가속화하고 있습니다. 가속화와 함께, AI는 또한 아키텍처의 취약성과 기술 책임자의 인프라에 대한 낮은 신뢰를暴露하고 있습니다.
우리가 다음 AI 워크로드 시대로 전환함에 따라, 리더들은 AI를 얼마나 빠르게 채택할 수 있는지 묻는 대신, AI가 완전한 규모에 도달했을 때 인프라가 살아남을 수 있는지 묻게 될 것입니다. 기초적인 인프라 문제를 해결하고, AI 시스템을 지탱하기 위해 필요한 규모, 유연성 및 일관성을 지원하는 데이터베이스를 채택함으로써, 리더들은 2026년과 그 이후에 AI에 대비할 준비가 될 것입니다.
