Confluent спонсировал этот пост.
После двух лет быстрых экспериментов и развертываний 2026 год станет годом, когда предприятия столкнутся с реалиями масштабирования систем искусственного интеллекта. Каждый уровень стека данных подвергается стресс-тестированию под воздействием рабочих нагрузок ИИ, а инфраструктура, которая поддерживала цифровой бизнес в последнее десятилетие, не была предназначена для неослабевающих, требовательных к контексту требований агентов ИИ.
В следующем году компании, которые рассматривают ИИ как побочный проект, отделятся от тех, которые перестраивают свои базы данных для его поддержки. Вот шесть инфраструктурных сдвигов, которые определят 2026 год.
MCP становится настольной ставкой
По мере развития проектов агентного ИИ становится ясно, что ИИ нуждается в беспрепятственном доступе к данным и способности выполнять действия в разных системах. Одна из проблем заключается в том, что ведущие поставщики передовых технологий создали разные подходы к вызову внешних инструментов и функций, создавая головную боль разработчикам, которым необходимо легко менять модели.
Протокол контекста модели (MCP) быстро стал стандартом для подключения приложений ИИ к источникам данных независимо от модели большого языка (LLM). Платформы первых пользователей быстро добавили поддержку MCP, признавая, что простой и открытый стандарт значительно облегчит интеграцию и поддержку рынка ИИ, чем попытки поддерживать множество тесно связанных интеграций.
Конечно, некоторые препятствия остаются, особенно в сфере безопасности. Но стремление к единому открытому протоколу, снижающему разногласия, будет непреодолимым. К середине 2026 года технологические платформы без поддержки MCP будут исключены из следующего поколения приложений искусственного интеллекта.
Базы данных будут перегружены рабочими нагрузками агентов
Агенты не просто дополнят человеческие задачи, они будут увеличивать требования к данным в геометрической прогрессии. Агенты жадные. Они не устают, не ждут рабочего времени и работают в невозможных для человека масштабах. Агент, оптимизирующий цепочку поставок, может генерировать больше запросов к базе данных за час, чем команда аналитиков за неделю.
Проблема заключается в том, что многие устаревшие и корпоративные базы данных уже испытывают трудности с текущими нагрузками. Добавление агентов ИИ поверх перегруженных баз данных — это верный путь к каскадным сбоям. Уже сложившаяся модель использования конвейеров сбора измененных данных (CDC), передающих данные практически в реальном времени в широкомасштабируемые современные базы данных, способные справиться с ненасытным спросом, станет требованием для выживания.
Управление данными становится критическим путем
ИИ сделал управление данными еще более важным. Приложения искусственного интеллекта не могут заполнить пробелы в институциональных знаниях или племенной мудрости рабочей силы. Без правильного контекста приложения ИИ не работают, но все равно необходимо соблюдать меры безопасности и конфиденциальности. Когда ИИ принимает решение, организациям необходим программный доступ ко всей линии данных. Помимо простой линии поддерживающего контекста, сквозной поток данных в агентских системах должен быть проверяемым и воспроизводимым для быстрого и итеративного улучшения, устранения неполадок и соблюдения требований.
2026 год заставит все компании удвоить свою инфраструктуру управления данными. Тревожной болевой точкой является межсистемное происхождение данных. Нередко поток данных от мэйнфреймов проходит через очереди сообщений, объединяется с данными SQL Server через API и попадает в несколько последующих систем. Отслеживание подобных путешествий имеет решающее значение. Такие поставщики, как Confluent и Databricks, предлагают отличное управление на своих платформах, но из-за промежутков между платформами ИИ может выйти из строя. Компании также должны будут с таким же уровнем тщательности относиться к потокам данных, поступающим и исходящим от агентов.
Привязка к поставщику станет серьезным риском для ИИ
Относительная техническая простота переключения между поставщиками LLM создала ложное чувство безопасности, но борьба смещается от моделей к экосистемам. Поставщики моделей активно создают собственные платформы, предоставляющие агентские структуры, инструменты разработки и интеграцию данных. Объединение корпоративных данных и создание агентов внутри своих стен может оставить организации в ловушке.
Как только операционные данные и бизнес-контекст глубоко встроены в экосистему конкретного поставщика, затраты на миграцию становятся астрономическими. Это извечная ловушка гравитации данных в действии. В 2026 году компании поймут, что стратегическая независимость от поставщиков должна быть встроена в их архитектуру искусственного интеллекта с самого начала.
Решение — независимая плоскость данных. Умные компании будут проектировать свой стек ИИ так, чтобы данные были отделены от инструментов ИИ. Такое разделение обеспечивает переносимость данных и позволяет организациям менять поставщиков ИИ без разрушительного развода. Компании, которые поймут это в 2026 году, сохранят рычаги влияния на переговорах, получат доступ к лучшим в своем классе технологиям и смогут гибко внедрять новые технологии искусственного интеллекта по мере их выхода на рынок. Те, кто этого не сделает, окажутся запертыми.
Внедрение устойчивых механизмов выполнения будет ускоряться
Платформы устойчивого исполнения, такие как Temporal и Restate, находятся на стадии разработки, но в 2026 году их внедрение резко ускорится. Они делают надежность встроенным примитивом, а не чем-то, что инженеры должны вручную вводить в каждое приложение.
Сценарии использования агентов искусственного интеллекта ускорят внедрение. Агентам требуется мультисистемное взаимодействие, локальное управление состоянием и многоэтапные процессы — именно в этом превосходны механизмы долговременного выполнения. Разработчики, которые годами боролись за надежность распределенных систем, будут задаваться вопросом, как они жили без этих инструментов.
Инфраструктурный прогноз 2026 года — это не провал ИИ, а признак его прогресса. Производственные системы искусственного интеллекта наконец-то стали достаточно требовательными, чтобы выявить слабые места в базах корпоративных данных. Компании, которые сейчас инвестируют в протоколы, управление, независимость от поставщиков и масштабируемые архитектуры, получат решающие преимущества по мере того, как ИИ переходит от эксперимента к эксплуатационному ядру.
Компания Confluent, основанная первоначальными создателями Apache Kafka, стала пионером в создании комплексной платформы потоковой передачи данных, которая передает, соединяет, обрабатывает и управляет данными в процессе их передачи по всему бизнесу. С Confluent любая организация может модернизировать свой бизнес и вести его в режиме реального времени. Узнайте больше Последние новости от Confluent ТЕНДЕНЦИОННЫЕ ИСТОРИИ YOUTUBE.COM/THENEWSTACK Технологии развиваются быстро, не пропустите ни одной серии. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы смотреть все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. ПОДПИСАТЬСЯ Группа, созданная в Sketch. Уилл ЛаФорест — глобальный технический директор Confluent. Он сотрудничает с клиентами по всему миру во всех отраслях, помогая им использовать преимущества потоковой передачи данных и архитектуры, управляемой событиями. Уилл увлечен инновациями в области данных и искусственного интеллекта и имеет более… Подробнее от Уилла Лафореста
