Następna kryzysowa sytuacja związana z AI nie będzie wynikiem awarii modelu, ale awarii systemu.

AI i agenticzny AI były buzzwordami w przedsiębiorstwach przez ostatnie kilka lat, a ilość inwestycji i tempo rynku są kluczowymi wskaźnikami rosnących oczekiwań związanych z AI. W samym tylko początku 2026 roku miliardy dolarów zostały zainwestowane w firmy AI, w tym OpenAI i CoreWeave, co wskazuje, że AI będzie nadal priorytetem w przedsiębiorstwach w nadchodzących latach.

Rosnące inwestycje wydają się być skierowane na skalowanie AI z fazy eksperymentalnej do wdrożenia produkcyjnego. W rzeczywistości, niedawny raport Cockroach Labs – The State of AI Infrastructure 2026 pokazał, że 98% globalnych dyrektorów technicznych zgłosiło co najmniej jeden projekt AI, który przeszedł z fazy pilotażowej do produkcji w ciągu ostatniego roku, w celu uzyskania rzeczywistych zysków. Jednakże, gdy organizacje kontynuują przechodzenie do fazy produkcyjnej, pojawia się jeden pytanie: czy infrastruktura może obsłużyć popyt i tempo, w jakim te projekty AI są skalowane?

Dlaczego obecna infrastruktura nie odpowiada wymaganiom AI

Obciążenia AI wprowadzają nowe wyzwania w przedsiębiorstwach, z którymi nie miano do czynienia wcześniej. W szczególności: detaliści oczekują wzrostu ruchu na swoich stronach podczas wydarzeń Black Friday i Cyber Monday, podobnie jak firmy bukmacherskie wiedzą, że Super Bowl Sunday spowoduje wzrost ruchu na ich stronach. Jednak te wzrosty wynikają z działalności ludzkiej, która pozwala na przerwy w użytkowaniu i nie są ciągle uruchomione.

Systemy dziedziczone, których wiele firm używa do budowy swoich projektów AI, zostały zaprojektowane z myślą o ruchu ludzkim, z kliknięciami, przerwami i godzinami szczytu. Agenci AI nie działają w ten sposób; działają z prędkością maszynową 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu. Wraz z pojawieniem się autonomicznych, sterowanych przez maszyny obciążeń, architektury osiągają granice, których nie były zaprojektowane do obsługi. I, jeśli detaliści i firmy bukmacherskie są już przeciążone działalnością ludzką, to nie są nawet przygotowane do obsługi ciągle działających agentów AI.

Obecnie organizacje doświadczają średnio 86 awarii rocznie. Dodatkowo, 83% uważa, że ich infrastruktura danych ulegnie awarii z powodu ciężaru AI w ciągu najbliższego roku, a 34% nie oczekuje, że przetrwa nawet 11 miesięcy. A popyt na AI jest tylko przyspieszany. Modernizacja nie jest już opcjonalna, jest koniecznością.

Stawki pozostawienia infrastruktury w obecnej formie

Podczas gdy większość organizacji jest świadoma wymagań infrastrukturalnych, jakie AI wymaga do sprawnego działania, większość pozostaje nieprzygotowana do dokonania niezbędnych zmian w celu zapobiegania awariom systemu. Niemal dwa trzecie (63%) liderów technicznych twierdzi, że ich zespoły zaniżają, jak szybko wymagania AI przewyższą istniejącą infrastrukturę danych, co pokazuje, że podczas gdy postęp jest czyniony w wdrożeniach AI, nic nie jest robione, aby zapobiec katastrofie. Podczas gdy ulepszenia systemu i przebudowy mogą wydawać się długoterminową, kosztowną inwestycją, koszt przestoju AI jest jeszcze bardziej znaczący.

Obecnie, ponad połowa (57%) organizacji szacuje, że już jeden godzina przestoju AI może kosztować 100 000 dolarów lub więcej, a im większa organizacja, tym większy koszt. Nawet jeśli operacje są wykonywane 99,9% czasu, to 0,1% przekłada się na 9 godzin przestoju rocznie, gdzie 100 000 dolarów lub więcej może być stracone na godzinę; stracone dochody, na które większość nie zaplanowała. Dla obciążeń sezonowych i ekstremalnych szczytów (myśl o Black Friday i Super Bowl Sunday), organizacje ryzykują straty, które mogą zdefiniować ich biznes. Nie tylko finansowa strata związana z przestojem AI, ale także firmy ryzykują utratę zaufania konsumentów. Zaufanie jest już kruche, jeśli chodzi o awarie, a 50% kupujących online jest prawdopodobnie zmieni markę, jeśli wystąpi awaria lub błąd podczas kasowania. Stawki utrzymania operacji online są na najwyższym poziomie.

Osiąganie operacyjnej odporności za pomocą architektur rozproszonych

Gdy chodzi o przebudowę infrastruktury w celu obsługi intensywnych wymagań obciążeń AI, operacyjna odporność musi być na czele strategii. Z skalowaniem infrastruktury AI (55%), eksplorowaniem nowych przypadków użycia (51%) i wzmacnianiem odporności (51%) pojawiającymi się jako najwyższe strategie do walki z ciężarem skali AI, rozpoczęcie od podstaw w celu dostarczenia operacyjnej odporności jest kluczowe. Przekształcenie tego w rzeczywistość może być osiągnięte, gdy AI-gotowe podstawy, koszt, skala i odporność są najważniejsze, a to jest tam, gdzie architektury baz danych rozproszonych wchodzą w grę.

Liderzy techniczni wymieniają jako najwyższe potrzeby do sukcesu: wyższą przepustowość ingestowania (50%), lepszą obserwowalność w celu kontroli kosztów (48%) oraz elastyczną skalę, aby dostosować się do nieprzewidywalnych obciążeń AI (47%). Dzięki możliwością skalowania w sposób ciągły, rozproszone bazy danych SQL dają przedsiębiorstwom elastyczną skalę niezbędną do ewolucji wraz z obciążeniami AI, a także do odzyskiwania po awariach bez interwencji ręcznej.

Jak we wszystkich migracjach, migracja z systemów dziedziczych do nowoczesnych zajmuje czas. Średnio, przechodzenie do architektur rozproszonych zajmuje około 10 miesięcy i kosztuje około 200 000 dolarów. Firmy, które podejmują ten krok, znajdują oszczędności do 700 000 dolarów w pierwszym roku. Z silnym zwrotem z inwestycji już w pierwszym roku, inwestycje w zmodernizowane podstawy pozwolą na ogromne inwestycje w AI, aby przynieść korzyści w długiej perspektywie, bez martwienia się o skalę lub potencjalne ryzyko przestoju.

Spełnij wymagania AI, zanim będzie za późno

Odporność była najtrudniejszym i najpilniejszym wyzwaniem w aplikacjach infrastrukturalnych, a teraz jest czas, aby rozwiązać problemy, zanim systemy ulegną awarii, zabierając zyski z projektów AI. Agenticzny AI przyspiesza wszystko w przedsiębiorstwie, od potencjalnych dochodów po oczekiwania klientów i obciążenia.

Gdy przechodzimy do następnej ery obciążeń AI, liderzy będą przechodzić od pytania, jak szybko AI może być przyjęte, do pytania, czy ich infrastruktura przetrwa, gdy AI osiągnie pełną skalę. Poprzez rozwiązanie podstawowych problemów infrastrukturalnych i przyjęcie baz danych, które obsługują skalę, elastyczność i spójność niezbędną do utrzymania systemów AI, liderzy będą gotowi do podjęcia AI w 2026 roku i w przyszłości.