Наступна криза штучного інтелекту не буде провалом моделі. Це буде провал системи.

Штучний інтелект і агентний штучний інтелект були модними словами в корпоративному середовищі за останні кілька років, а кількість інвестицій і темп ринку є ключовим індикатором зростаючих очікувань щодо штучного інтелекту. У першому півроці 2026 року лише мільярди доларів були інвестовані в компанії, що займаються штучним інтелектом, включаючи OpenAI і CoreWeave, що свідчить про те, що штучний інтелект продовжить бути пріоритетом у корпоративному середовищі в наступні роки.

Ці зростаючі інвестиції, здається, спрямовані на масштабування штучного інтелекту з експериментальної фази до фази виробництва. Насправді, недавній звіт Cockroach Labs – The State of AI Infrastructure 2026 показав, що 98% глобальних технологічних керівників повідомили про щонайменше один проект штучного інтелекту, який перейшов з пілотної фази до виробництва за останній рік, у надії на отримання реального прибутку. Однак, оскільки організації продовжують переходити до фази виробництва, одна питання нависає загрозливо: чи зможе інфраструктура впоратися з попитом і темпом, з яким ці проекти штучного інтелекту масштабуються?

Чому поточна інфраструктура не підходить для вимог штучного інтелекту

Навантаження штучного інтелекту вводять нові виклики в корпоративному середовищі, з якими ніколи раніше не доводилося стикатися. Зокрема: рітейлери очікують зростання трафіку на своїх сайтах під час акцій Black Friday і Cyber Monday, так само, як компанії, що займаються спортом, знають, що Super Bowl Sunday призведе до зростання трафіку на їхніх сайтах. Однак ці зростання всі походять від людської діяльності, яка дозволяє зробити перерву в використанні і не працює постійно.

Легасійні системи, на яких багато компаній будують свої проекти штучного інтелекту, були створені для людського трафіку з кліками, паузами і піками. Агенти штучного інтелекту не працюють так; вони працюють на машинній швидкості 24 години на добу, 7 днів на тиждень. З появою автономних, машинно-керованих навантажень, архітектури досягли меж, з якими вони не були створені для обробки. І, якщо рітейлери та сайти спорту вже перевантажені людською діяльністю, вони навіть не готові впоратися з безперервно діючими агентами штучного інтелекту.

На даний момент організації вже 경험ують середньо 86 відключень на рік. Крім того, 83% вважають, що їхня інфраструктура даних вийде з ладу через вагу штучного інтелекту протягом наступного року, а 34% навіть не очікує, що вона протримається наступні 11 місяців. І попит на штучний інтелект тільки прискорюється. Модернізація вже не є варіантом “хочу”, а є необхідністю.

Ставки залишення інфраструктури без змін

Хоча більшість організацій знають про вимоги до інфраструктури, необхідні для безперебійного функціонування штучного інтелекту, більшість залишаються неготовими зробити необхідні зміни для попередження системних збоїв. Практично дві третини (63%) технологічних керівників кажуть, що їхні команди недооцінюють, як швидко вимоги штучного інтелекту перевищать існуючу інфраструктуру даних, демонструючи, що хоча прогрес здійснюється щодо розгортання штучного інтелекту, нічого не робиться для попередження катастрофи. Хоча системні оновлення та перебудова можуть здаватися довгостроковими, дорогими інвестиціями, вартість простою штучного інтелекту ще більш значна.

На даний момент понад половина (57%) організацій оцінює, що лише одна година простою штучного інтелекту коштуватиме $100 000 або більше, а чим більша організація, тим більша вартість. Навіть якщо операції працюють 99,9% часу, це 0,1% перекладеться у 9 годин простою на рік, під час яких можна втрачати $100 000 або більше на годину; втрачений дохід, на який більшість не розраховувалася. Для сезонних навантажень та екстремальних піків (подумайте про Black Friday і Super Bowl Sunday) організації ризикують втратити бізнес-рішення. Не тільки фінансові втрати загрожують під час простою штучного інтелекту, але компанії також ризикують втратити довіру споживачів. Довіра вже хитка, коли йдеться про простої, з 50% онлайн-шоперів, які ймовірно перейдуть до іншого бренду, якщо відбувається простій або помилка під час оплати. Ставки для підтримання онлайн-операцій зараз на вищому рівні, ніж будь-коли.

Досягнення оперативної стійкості з розподіленими архітектурами

Коли мова йде про переробку інфраструктури для підтримки інтенсивних вимог навантажень штучного інтелекту, оперативна стійкість повинна бути на першому місці стратегії. З масштабуванням інфраструктури штучного інтелекту (55%), дослідження нових випадків використання (51%) та зміцнення стійкості (51%) виступають як основні стратегії для боротьби з вагою масштабування штучного інтелекту, починаючи з основи для надання оперативної стійкості. Це можна зробити, коли основа готова до роботи зі штучним інтелектом, вартістю, масштабованістю та стійкістю на першому місці, і саме тут розподільні бази даних приходять до свого права.

Технологічні керівники вказують на те, що інкорпорація вищої пропускної здатності (50%), краща спостережливість для контролю витрат (48%) та еластичне масштабування для гнучкості з непередбачуваними навантаженнями штучного інтелекту (47%) є основними вимогами для успіху. З їхньою здатністю масштабуватися безперебійно, розподільні бази даних SQL дають підприємствам еластичне масштабування, необхідне для розвитку поряд зі навантаженнями штучного інтелекту, а також для відновлення після збоїв без ручного втручання.

Як і з усіма міграціями, міграція з легасійних систем до сучасних займає час. В середньому, перехід до розподільних архітектур займає близько 10 місяців і коштує близько $200 000. Компанії, які роблять цей крок, знаходять економію коштів до $700 000 вже в перший рік. З сильним поверненням інвестицій вже за рік, інвестиції в модернізовані основи дозволять величезним інвестиціям у штучний інтелект окупитися в довгостроковій перспективі без турботи про масштаб або потенційні ризики простою.

Зустріньте вимоги штучного інтелекту до того, як буде пізно

Стійкість була найбільш складною і насущною проблемою в інфраструктурних додатках, і тепер час вирішити питання до того, як системи вийдуть з ладу, забравши з собою дохід від проекту штучного інтелекту. Агентний штучний інтелект прискорює все в корпоративному середовищі, від потенційного доходу до очікувань клієнтів і навантажень. Серед прискорення штучний інтелект також розкриває архітектурну хиткість і низьку впевненість технологічних керівників у інфраструктурі, необхідній для підтримки зростаючих навантажень.

Під час переходу до наступної ери навантажень штучного інтелекту керівники перейдуть від питання про те, як швидко можна впровадити штучний інтелект, до питання про те, чи виживе їхня інфраструктура, коли штучний інтелект досягне повного масштабу. Змінивши основні інфраструктурні питання та прийнявши бази даних, які підтримують масштаб, гнучкість та стійкість, необхідні для утримання систем штучного інтелекту, керівники будуть готові впоратися зі штучним інтелектом у 2026 році та надалі.