随着人工智能技术从实验室走向实际生产环境，企业技术负责人开始担忧现有基础设施能否支撑即将到来的大规模应用需求。分布式数据库厂商蟑螂实验室（Cockroach Labs）近期对1125名云架构师和技术管理者展开的调查显示，所有受访者均预计未来12个月内AI工作负载将显著增加，其中63%认为增幅将超过20%。
该公司首席执行官斯宾塞·金博尔指出，当前行业过度关注图形处理单元（GPU）的算力瓶颈，却忽视了支撑AI应用的核心数据库系统存在的隐患。"每次用户与AI服务交互，无论是点击按钮还是调用API，最终都会触发后端数据库操作。"他解释道，传统应用的设计模式基于人类操作频率，而AI智能体能够持续运行并产生指数级增长的请求量，"当自动化脚本接入系统时，操作频率可能从每秒几次跃升至数千次"。
调查数据印证了这种担忧的紧迫性：83%的受访企业认为，若不进行重大技术升级，现有数据基础设施将在两年内达到性能极限，其中34%预计这一临界点将在11个月内到来。金博尔将这种趋势形容为"需求海啸"，其驱动力来自交易量激增和自主系统不可预测的行为模式。他特别提到，企业数据库容量过去每十年增长约十倍，但在AI时代这个周期可能被压缩至三年十倍、五年百倍。
系统宕机带来的经济损失进一步凸显了升级必要性。98%的受访者表示每小时停机成本至少达1万美元，65%称损失超过10万美元。金博尔特别强调智能体加剧风险的特殊性——当检测到服务延迟时，AI代理可能自动将用户迁移至竞争对手平台，"整个账户转移流程可在十分钟内完成，这种能力将使业务连续性面临全新挑战"。
在故障风险分布方面，36%的技术管理者认为云基础设施或服务提供商最易出现问题，30%则指出数据库层是首要薄弱环节。金博尔强调，单纯依赖云服务商的弹性扩容无法解决根本问题，"超大规模云平台提供了基础设施原材料，但数据架构的设计决定了系统能否承受AI级别的负载压力"。
企业技术投入数据反映了这种转型压力：85%的受访者将至少10%的IT预算用于AI相关数据基础设施建设，24%的投入比例超过25%。然而调查同时揭示了认知差距——63%的技术人员认为企业高层低估了AI需求超越现有系统的速度。金博尔分析称，这种脱节可能导致组织在智能体流量达到人类操作规模时措手不及，"目前AI产生的流量占比仍较小，这正是系统尚未崩溃的原因"。
面对挑战，企业正在探索多种扩展策略：49%采用混合或动态扩展方案，26%选择水平扩展，22%倾向垂直扩展。金博尔建议采取渐进式转型，"直接全面转向分布式架构风险过高，企业需要先建立基础能力再逐步优化"。蟑螂实验室正试图抓住这个机遇，金博尔表示："我们十年来专注构建的可靠性优势，恰好契合了AI时代对数据库系统的核心需求。"
