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

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

Ці зростаючі інвестиції, здається, спрямовані на масштабування штучного інтелекту з експериментальної фази до фази розгортання. Насправді, недавній звіт Cockroach Labs – Стан інфраструктури штучного інтелекту 2026 показав, що 98% глобальних технологічних керівників повідомили про хоча б один проект штучного інтелекту, який перейшов від пілотної фази до фази розгортання за останній рік, у надії на отримання реального прибутку. Однак, оскільки організації продовжують переходити до фази розгортання, одна питання висить у повітрі: чи зможе інфраструктура підтримати попит і темп, з яким ці проекти штучного інтелекту масштабуються?

Чому поточна інфраструктура не підходить для вимог штучного інтелекту

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

Легасійні системи, на яких багато компаній будують свої проекти штучного інтелекту, були створені для людського трафіку з кліками, паузами та піками. Агенти штучного інтелекту не працюють так; вони працюють на швидкості машин 24 години на добу, 7 днів на тиждень. З появою автономних, машинно-орієнтованих навантажень архітектури досягли меж, з якими вони не були створені для роботи в першу чергу. І якщо рітейлери та компанії, що займаються спортом, вже перевантажені людською діяльністю, вони навіть не віддалено готові впоратися з постійно діючими агентами штучного інтелекту.

На даний момент організації вже 경험ують середньо 86 відключень на рік. Крім того, 83% вважають, що їхня інфраструктура даних викликатиме збої через вагу штучного інтелекту протягом наступного року, а 34% навіть не очікують, 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 непідготовленими до здійснення необхідних змін для запобігання збоям систем. Практично дві третини (63%) технологічних керівників кажуть, що їхні команди недооцінюють, наскільки швидко вимоги штучного інтелекту перевищать наявну інфраструктуру даних, демонструючи, що хоча прогрес робиться у сфері розгортання штучного інтелекту, нічого не робиться для запобігання катастрофі. Хоча апгрейди систем та перебудова можуть видатися довгостроковими та дорогими інвестиціями, вартість простою через штучний інтелект ще більш значна.

На даний момент понад половина (57%) організацій оцінюють, що лише одна година простою через штучний інтелект коштуватиме $100 000 або більше, а чим більша організація, тим більша вартість. Навіть якщо операції працюють 99,9% часу, це 0,1% перекладується 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 (наприклад, Black Friday і Super Bowl Sunday) організації ризикують втратити бізнес-рівень. Не тільки фінансові втрати загрожують через простою штучного інтелекту, але компанії також ризикують втратити довіру споживачів. Довіра вже хрупка, коли йдеться про простої, з 50% онлайн-шоперів, які схильні перейти до іншого бренду, якщо відбувається простій або помилка під час оформлення замовлення. Ставки для підтримання онлайн-операцій зараз на вищому рівні, ніж будь-коли.

Досягнення оперативної стійкості за допомогою розподілених архітектур

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%) висхідними стратегіями для боротьби з вагою масштабування штучного інтелекту, починаючи з основи для забезпечення оперативної стійкості, є ключовим. Перетворення цього у реальність можна досягти, зберігючи основи, готові до штучного інтелекту, вартість, масштаб та стійкість на першому місці, і саме тут розподільні архітектури баз даних приходять до справи.

Технологічні керівники вказують на необхідність вищої пропускної здатності інгестії (50%), кращої спостережуваності для контролю витрат (48%) та еластичного масштабування для гнучкості з непередбачуваними навантаженнями штучного інтелекту (47%) як на топ-потреби для успіху. З їхньою здатністю масштабуватися безперебійно, розподільні бази даних SQL надають підприємствам еластичне масштабування, необхідне для розвитку поряд з 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, що заощадження можуть становити до $700 000 уже у перший рік. З сильним прибутком 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.

Зустрічайте вимоги штучного інтелекту до того, як буде пізно

Стійкість була найбільш складною та насущною проблемою в інфраструктурних додатках, і тепер час вирішити питання до того, як системи зазнають краху, забираючи з собою прибуток від проекту штучного інтелекту. Агентний штучний інтелект прискорює все в корпоративному секторі, від потенційного доходу до очікувань клієнтів та навантажень. Серед прискорення штучний інтелект також викриває архітектурну хрупкість та 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, наскільки швидко можна впровадити штучний інтелект, до питання про те, чи виживе їхня інфраструктура, коли штучний інтелект досягне повного масштабу. Виправляючи основні інфраструктурні проблеми та впроваджуючи бази даних, які підтримують масштаб, гнучкість та послідовність, необхідні для підтримки систем штучного інтелекту, керівники будуть готові впоратися зі штучним інтелектом у 2026 році та пізніше.