다음 AI 위기는 모델 故障이 아닐 것입니다. 시스템 故障일 것입니다.

AI와 에이전트 AI는 최근 몇 년 동안 기업에서 인기 있는 용어였으며, 투자 금액과 시장의 속도는 AI 기대치가 높아짐을 나타내는 주요 지표입니다. 2026년 초만에 OpenAI와 CoreWeave를 포함한 AI 기업에 수십억 달러가 투자되었습니다. 이는 AI가 향후 몇 년 동안 기업 전반에서 계속 우선순위가 될 것임을 나타냅니다.

이러한 투자는 실험 단계에서 생산 배포로 AI를 확장하는 것을 목표로 하는 것으로 보입니다. 실제로 Cockroach Labs의 최근 보고서 – The State of AI Infrastructure 2026에 따르면, 98%의 글로벌 기술 책임자는 지난 1년 동안 최소한 하나의 AI 프로젝트가 시험 단계에서 생산 단계로 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 있을까요?

현재 인프라가 AI 수요에 맞지 않는 이유

AI 워크로드는 이전에 처리되지 않았던 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 트래픽을 유발할 것이라고 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 휴먼 트래픽, 클릭, 일시 정지 및 피크 시간을 위해 설계되었습니다. AI 에이전트는 이러한 방식으로 작동하지 않습니다.它们는 24시간, 7일간 기계 속도로 작동합니다. 자율적이고 기계 주도적인 워크로드가 빠르게 등장함에 따라 아키텍처는 처음부터 처리할 수 없는 한계에 도달하고 있습니다. 그리고 소매업체와 베팅 사이트가 이미 인간 활동으로 인해 과부하가 걸리고 있다면, 끊임없이 작동하는 AI 에이전트를 따라잡을 준비가 되어 있지 않습니다.

현재, 조직은 이미 평균 86회의 중단을 경험합니다. 또한, 83%의 사람들이 AI의 중량으로 인해 향후 1년 내에 데이터 인프라가 실패할 것으로 믿으며, 34%의 사람들이 11개월 내에 실패할 것으로 예상하지도 않습니다. 그리고 AI 수요는 가속화되고 있습니다. 현대화는 더 이상 좋을 수 있는 옵션이 아닙니다. 그것은 필수입니다.

인프라를 변경하지 않으면 발생하는 결과

대부분의 조직은 AI가 원활하게 작동하기 위해 필요한 인프라 수요를 알고 있지만, 대부분의 조직은 시스템 실패를 방지하기 위한 필요한 변경을实施하지 않고 있습니다. 거의 3분의 2(63%)의 기술 책임자는 자신의 팀이 AI 수요가 기존 데이터 인프라를 초과하는 속도에 대해 과소평가한다고 말합니다. 이는 AI 배포에 대한 진행이 이루어지고 있지만, 재난을 방지하기 위한 조치는 이루어지지 않고 있음을 나타냅니다. 시스템 업그레이드와 재구조화는 장기적인 투자로 보일 수 있지만, AI 관련 중단의 비용은 훨씬 더重大합니다.

현재, 반 이상(57%)의 조직은 AI 관련 중단 1시간이 10만 달러 이상의 비용이 될 것으로 추정합니다. 그리고 조직의 규모가 클수록 비용이 더 커집니다. 즉, 작동이 99.9%의 시간 동안 이루어지면, 0.1%는 1년에 9시간의 중단 시간을 의미하며, 이 시간 동안 10만 달러 이상의 비용이 발생할 수 있습니다. 이러한 비용은 대부분의 조직에서 예산에 포함되지 않은 것입니다. 계절적인 워크로드와 극단적인 피크(블랙 프라이데이와 슈퍼 볼 선데이를 생각해 보십시오)에 대해 조직은 비즈니스에 영향을 미치는 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. 在线 작업을 유지하는 것은 전례 없는 위험에 처해 있습니다.

분산 아키텍처로 운영 안정성 달성

AI 워크로드의 강도 높은 수요를 지원하기 위해 인프라를 재설계할 때, 운영 안정성이 전략의 최우선 순위로 고려되어야 합니다. AI 인프라 확장(55%), 새로운 사용 사례 탐색(51%), 안정성 강화(51%) 등이 등장하여 AI 규모의 중량을 대처하기 위한 최상위 전략으로 등장하고 있습니다. 이러한 것을 현실화하기 위해서는 기초부터 운영 안정성을 제공하는 것이 핵심입니다. 그리고 이것은 분산 데이터베이스 아키텍처에서 가능합니다.

기술 책임자들은 더 높은 처리량의摄取(50%), 비용 제어를 위한 더 나은 관찰 가능성(48%), 예측할 수 없는 AI 워크로드에 따라 유연하게 확장할 수 있는 탄력적인 확장(47%)을 성공을 위한 최상위 필요로 지목합니다. 분산 SQL 데이터베이스는 기업에 탄력적인 확장을 제공하여 AI 워크로드와 함께 진화할 수 있으며, 수동 개입 없이 실패에서 회복할 수 있습니다.

모든 마이그레이션과 마찬가지로, 레거시에서 현대적인 시스템으로 마이그레이션하는 데 시간이 걸립니다. 평균적으로 분산 아키텍처로의 마이그레이션에는 약 10개월이 걸리고, 약 20만 달러의 비용이 발생합니다. 그러나 이 마이그레이션을实施한 회사들은 첫 해에만 70만 달러의 절감을 실현할 수 있습니다. 강력한 ROI가 있는 투자로 인해 대규모 AI 투자는 장기적으로 결실을 맺을 수 있으며, 규모 또는 잠재적인 중단 위험에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

AI의 수요를 미리 충족시키기

안정성은 인프라 애플리케이션에서 가장 어려운 도전이었으며, 이제는 시스템이 붕괴하기 전에 문제를 해결할 때입니다. 에이전트 AI는 기업 내에서 모든 것을 가속화하고 있습니다. 수익의 가능성, 고객의 기대, 워크로드 등이 모두 가속화되고 있습니다. 이러한 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 것에서 AI가 전면적으로 확장했을 때 인프라가 살아남을 수 있는지 묻는 것으로 방향을 전환할 것입니다. 기본적인 인프라 문제를 해결하고, AI 시스템을 지탱하기 위해 필요한 규모, 유연성, 일관성을 지원하는 데이터베이스를 채택함으로써, 리더들은 2026년과 그 이후에 AI를 대처할 준비가 될 것입니다.