Следующий кризис ИИ не будет вызван неисправностью модели. Это будет системный кризис.

ИИ и агентный ИИ были модными словами в корпоративном секторе в последние годы, и объем инвестиций и темпы рынка являются ключевым индикатором растущих ожиданий от ИИ. Только в начале 2026 года в компании, занимающиеся ИИ, включая OpenAI и CoreWeave, было инвестировано миллиарды долларов, что указывает на то, что ИИ будет продолжать быть приоритетом в корпоративном секторе в ближайшие годы.

Эти растущие инвестиции, кажется, направлены на масштабирование ИИ от экспериментальной фазы до фазы производственного развертывания. Фактически, недавний отчет Cockroach Labs – Состояние инфраструктуры ИИ 2026 показал, что 98% глобальных технологических руководителей сообщили о至少 одном проекте ИИ, перешедшем из пилотной фазы в производственную фазу в прошлом году, с целью получения реального ROI. Однако, поскольку организации продолжают переходить в производственную фазу, одна вопрос остается: сможет ли инфраструктура поддержать спрос и темп, с которым эти проекты ИИ масштабируются?

Почему текущая инфраструктура не подходит для требований ИИ

Нагрузки ИИ вводят новые проблемы во всей компании, с которыми никогда не сталкивались ранее. В частности: ритейлеры ожидают всплеска трафика на своих сайтах во время событий Black Friday и Cyber Monday, как и компании, занимающиеся спортивными ставками, знают, что Super Bowl Sunday будет стимулировать всплеск на их сайтах. Однако все эти всплески исходят от человеческой деятельности, которая позволяет делать перерывы в использовании и не работает постоянно.

Устаревшие системы, которые многие компании используют для создания своих проектов ИИ, были построены для человеческого трафика с кликами, паузами и пиковыми часами. Агенты ИИ не работают таким образом; они работают на машинной скорости 24 часа в сутки, 7 дней в неделю. С появлением автономных, машинно-ориентированных нагрузок архитектуры достигают пределов, с которыми они не были рассчитаны изначально. И если ритейлеры и компании, занимающиеся спортивными ставками, уже перегружены человеческой деятельностью, они совершенно не готовы справиться с постоянно работающими агентами ИИ.

В настоящее время организации уже испытывают в среднем 86 сбоев в год. Кроме того, 83% считают, что их инфраструктура данных выйдет из строя из-за веса ИИ в течение следующего года, и 34% даже не ожидают, что она прослужит следующие 11 месяцев. А спрос на ИИ только ускоряется. Современизация больше не является желательной опцией, это необходимость.

Ставки оставления инфраструктуры без изменений

Хотя большинство организаций осознают требования к инфраструктуре, необходимые для бесперебойной работы ИИ, большинство остаются неподготовленными к внесению необходимых изменений, чтобы предотвратить сбои системы. Почти две трети (63%) технологических руководителей говорят, что их команды недооценивают, насколько быстро требования ИИ превысят существующую инфраструктуру данных, демонстрируя, что хотя прогресс достигается в развертывании ИИ, ничего не делается, чтобы предотвратить катастрофу. Хотя обновления систем и реорганизация могут показаться долгосрочными, дорогостоящими инвестициями, стоимость простоев ИИ еще более значительна.

В настоящее время более половины (57%) организаций оценивают, что даже один час простоев ИИ обойдется им в 100 000 долларов или более, и чем больше организация, тем больше стоимость. Даже если операции работают 99,9% времени, это 0,1% переводится в 9 часов простоев в год, когда можно потерять 100 000 долларов или более в час; потерянный доход, на который большинство не рассчитывало. Для сезонных нагрузок и экстремальных пиков (например, Black Friday и Super Bowl Sunday) организации рискуют понести бизнес-определяющие потери. Не только финансовые потери угрожают с простоем ИИ, но и компании рискуют потерять доверие потребителей. Доверие уже хрупкое, когда речь идет о простоях, и 50% онлайн-шоперов, скорее всего, перейдут к другому бренду, если произойдет сбой или ошибка при оформлении заказа. Ставки поддержания онлайн-операций находятся на историческом максимуме.

Достижение операционной устойчивости с помощью распределенных архитектур

Когда речь идет о переработке инфраструктуры для поддержки интенсивных требований нагрузок ИИ, операционная устойчивость должна быть в центре стратегии. С учетом масштабирования инфраструктуры ИИ (55%), изучения новых вариантов использования (51%) и укрепления устойчивости (51%) появляются в качестве лучших стратегий для борьбы с весом масштаба ИИ, начиная с основы для обеспечения операционной устойчивости является ключом. Это можно сделать, сохраняя основы, готовые к ИИ, стоимость, масштаб и устойчивость, и именно здесь распределенные архитектуры баз данных приходят на помощь.

Технологические руководители называют включение более высокого потока ввода (50%), лучшую наблюдаемость для контроля затрат (48%) и эластичное масштабирование для гибкости с непредсказуемыми нагрузками ИИ (47%) в качестве главных потребностей для успеха. Благодаря своей способности масштабироваться без проблем, распределенные базы данных SQL предоставляют предприятиям эластичное масштабирование, необходимое для эволюции вместе с нагрузками ИИ, а также для восстановления после сбоев без ручного вмешательства.

Как и при всех миграциях, переход от устаревших систем к современным занимает время. В среднем переход на распределенные архитектуры занимает около 10 месяцев и стоит около 200 000 долларов. Компании, которые делают этот шаг, обнаруживают, что экономия может составлять до 700 000 долларов в первый год. С сильным ROI всего за год инвестиции в модернизированные основы позволят巨ким инвестициям в ИИ окупиться в долгосрочной перспективе без беспокойства о масштабе или потенциальных рисках простоев.

Встречайте спрос ИИ до того, как будет слишком поздно

Устойчивость была самой сложной и насущной проблемой в приложениях инфраструктуры, и теперь настало время решить эти проблемы, прежде чем системы рухнут, унеся с собой ROI проектов ИИ. Агентный ИИ ускоряет все в корпоративном секторе, от потенциального дохода до ожиданий клиентов и нагрузок. Вместе с ускорением ИИ также раскрывает хрупкость архитектуры и низкую уверенность технологических руководителей в инфраструктуре, необходимой для поддержки растущих нагрузок.

Когда мы переходим в следующую эру нагрузок ИИ, руководители будут переходить от вопроса о том, насколько быстро можно принять ИИ, к вопросу о том, сможет ли их инфраструктура выдержать, когда ИИ достигнет полного масштаба. Решая основные инфраструктурные проблемы и принимая базы данных, которые поддерживают масштаб, гибкость и последовательность, необходимые для поддержания систем ИИ, руководители будут готовы встретить ИИ в 2026 году и далее.