Опитування по AI: 50% організацій не витримують вимоги до затримок при масштабуванні

За останні два роки бізнес інвестував мільярди у генеративний AI. Проте для багатьох компаній ці інвестиції не принесли очікуваного ROI. Причина виявилась не в моделях і не в алгоритмах — а в інфраструктурі, яка не готова до реального навантаження AI-інференсу в продакшені.

Саме цю гіпотезу перевірила Akamai Technologies у власному дослідженні зрілості AI-інференсу в корпоративному середовищі.

Звіт Akamai State of AI Inference

У березні 2026 року Akamai опитала 200 практиків AI — інженерів, архітекторів, DevOps-фахівців і системних архітекторів, які безпосередньо відповідають за впровадження AI-інференсу в продакшені.

76% респондентів — особи, що приймають рішення або безпосередньо впливають на архітектуру AI-систем.

На відміну від аналітичних прогнозів, це дослідження базується на реальному досвіді тих, хто вже експлуатує AI в бізнес-критичних сценаріях.

Ключовий висновок: AI-інференс переходить у критичні для бізнесу процеси швидше, ніж еволюціонує корпоративна архітектура. У результаті компанії стикаються з так званою «latency wall» — стіною затримки.

«Медовий місяць» AI завершився

На етапі експериментів повільна відповідь чат-бота була просто незручністю. Сьогодні — це дефект продукту в очах клієнта.

64% компаній потребують часу відповіді менше ніж 250 мс для ключових AI-сценаріїв. Водночас 50% інсталяцій не здатні забезпечити такі показники під піковим навантаженням.

Це безпосередньо впливає на:

• дохід з відвідувача (revenue per visitor)
• клієнтський досвід
• масштабування AI-рішень.

Архітектурна невідповідність

Централізовані GPU-кластери ідеально підходять для тренування моделей. Але для інференсу — виконання AI в реальному часі — вони виявляються:

• занадто віддаленими від користувача
• занадто повільними
• занадто негнучкими.

60% фахівців визнають, що інференс має виконуватися максимально близько до користувача. Проте 46% організацій досі прив’язані до одного центрального регіону хмари. Ця відстань руйнує складні AI-пайплайни: від retrieval-augmented generation до перевірок комплаєнсу в реальному часі.

Операційні «милиці», які не працюють

Оскільки швидко перебудувати архітектуру складно, команди намагаються компенсувати проблему операційними методами:

• автоматичне маршрутизування трафіку (64% вважають це критично необхідним)
• швидкі rollback-механізми
• повторні запити до тієї ж моделі при уповільненні (51%).

Але ці підходи мають обмеження:

• вони підсилюють перевантаження замість його усунення
• ускладнюють планування GPU-потужностей (65.9% називають це головним викликом)
• створюють непрогнозованість витрат на обчислення і токени.

Чому AI потрібно розглядати як розподілену систему

Щоб ROI від AI не зупинився, компаніям потрібно перестати розглядати AI як завдання дата-центру. AI-інференс — це розподілена продакшн-система, яка має працювати ближче до користувача, а не в єдиному хмарному регіоні.

Наступний етап розвитку AI визначатимуть не ті, у кого більше GPU, а ті, хто зможе розподілити інтелект на edge-рівень.

Саме тут підхід розподіленої інфраструктури, який реалізує Akamai Connected Cloud, дозволяє виконувати AI-інференс ближче до кінцевого користувача, мінімізуючи затримки та усуваючи «latency wall».

Висновок

Якщо ваша організація вже стикається з проблемою затримок AI-відповідей під навантаженням — проблема не в моделях.

Ваша AI-стратегія настільки життєздатна, наскільки життєздатна інфраструктура, на якій вона працює.

Розподілена архітектура стає не оптимізацією, а обов’язковою умовою для масштабування AI в бізнесі.