下一次 AI 危机不会是模型失败，而是系统失败。

AI 和具有代理能力的 AI 已经成为过去几年企业中的热门词汇，投资金额和市场发展速度是 AI 期望值上升的重要指标。仅 2026 年初，数十亿美元就被投资到包括 OpenAI 和 CoreWeave 在内的 AI 公司中，这表明 AI 将继续成为未来几年企业中的优先事项。

这些日益增长的投资似乎是针对将 AI 从实验阶段扩展到生产部署。事实上，Cockroach Labs 最近的一份报告 – The State of AI Infrastructure 2026 显示，98% 的全球技术高管报告称，过去一年中至少有一个 AI 项目从试点转移到生产，以期推动真正的 ROI。然而，随着组织继续进入生产阶段，一个问题像幽灵一样潜伏：基础设施是否能够支持 AI 项目扩展的需求和速度？

为什么当前基础设施不适合 AI 需求

AI 工作负载为企业带来了以前从未遇到的新挑战。值得注意的是：零售商预计黑色星期五和网络星期一活动期间其网站的流量激增，就像体育投注公司知道超级碗星期日将在其网站上引起激增一样。然而，这些激增都源于人类活动，这些活动允许使用中断，并且不会一直运行。

许多公司用于构建 AI 项目的传统系统是为人类流量而设计的，具有点击、暂停和高峰时段。AI 代理不以这种方式运行；它们每天 24 小时、每周 7 天以机器速度运行。随着自主、机器驱动的工作负载迅速出现，架构正在达到它们最初无法处理的极限。如果零售商和投注网站已经因人类活动而不堪重负，那么它们根本无法跟上持续运行的 AI 代理。

目前，组织每年平均经历 86 次中断。此外，83% 的人认为他们的数据基础设施将因 AI 的重量而在未来一年内失败，其中 34% 的人甚至不期望它能持续 11 个月。AI 需求正在加速。现代化不再是一个很好的选择，而是一种必要。

保持基础设施现状的风险

虽然大多数组织都意识到 AI 需要平稳运行的基础设施需求，但大多数组织仍然没有准备好做出必要的改变来防止系统故障。几乎 三分之二 (63%) 的技术领导者表示，他们的团队低估了 AI 需求如何快速超过现有的数据基础设施，这表明虽然在 AI 部署方面取得了进展，但没有采取任何措施来防止灾难。虽然系统升级和重组可能看起来像是一项长期、昂贵的投资，但 AI 相关的停机时间成本更为显著。

目前，超过半数 (57%) 的组织估计，仅仅一个小时的 AI 相关停机时间就可能花费 100,000 美元或更多，而且组织越大，成本越高。即使操作运行 99.9% 的时间，那 0.1% 也会转化为每年 9 小时的停机时间，每小时可能会损失 100,000 美元或更多；大多数组织都没有预算的收入损失。对于季节性工作负载和极端峰值（例如黑色星期五和超级碗星期日），组织面临着可能决定业务的损失。不仅财务损失威胁着 AI 停机，而且公司面临着失去消费者信任的风险。由于中断或结账错误，网络购物者已经很容易转向其他品牌，50% 的网络购物者可能会在发生中断或结账错误时转向其他品牌。保持在线运营的风险比以往任何时候都高。

通过分布式架构实现运营弹性

当谈到重新设计基础设施以支持 AI 工作负载的强烈需求时，运营弹性必须是战略的首要任务。随着 AI 基础设施扩展 (55%)、探索新的用例 (51%) 和加强弹性 (51%) 作为顶级策略 出现，以应对 AI 规模的重量，通过从基础开始提供运营弹性至关重要。将其变为现实可以通过将 AI 准备就绪的基础、成本、规模和弹性放在心上来实现，这就是分布式数据库架构的作用。

技术领导者认为，成功的顶级需求包括更高的吞吐量摄取 (50%)、更好的可观察性以控制成本 (48%) 和弹性扩展以适应不可预测的 AI 工作负载 (47%)。分布式 SQL 数据库提供了企业所需的弹性扩展能力，可以与 AI 工作负载一起演进，并且可以在无需人工干预的情况下从故障中恢复。

与所有迁移一样，从传统系统迁移到现代系统需要时间。平均而言，迁移到分布式架构需要大约 10 个月，并且花费大约 200,000 美元。那些迁移的公司发现，仅在第一年就可以节省高达 700,000 美元。随着强劲的 ROI，在仅仅一年内，现代化基础设施的投资将使大量的 AI 投资在长期内获得回报，而无需担心规模或潜在的停机风险。

在为时已晚之前满足 AI 的需求

弹性一直是基础设施应用中最困难和最紧迫的挑战，现在是解决问题的时刻，以免系统崩溃，并随之带走 AI 项目的 ROI。具有代理能力的 AI 正在加速企业中的一切，从潜在收入到客户期望和工作负载。在加速的同时，AI 也暴露了架构的脆弱性和技术领导者对支持日益增长的工作负载所需的基础设施的信心不足。

当我们进入下一个 AI 工作负载时代时，领导者将从询问如何快速采用 AI 转变为询问他们的基础设施是否能够在 AI 达到全尺寸时幸存。通过解决基础设施问题并采用支持保持 AI 系统正常运行所需的规模、灵活性和一致性的数据库，领导者将为 2026 年及以后应对 AI 做好准备。