Pułapka skalowania: dlaczego 89% firm musi przeprojektować zastosowania AI w obliczu rosnących kosztów?

Raport Cloudera State of Enterprise AI 2026 pokazuje, że rosnące koszty oraz wymogi w zakresie zarządzania AI i suwerenności danych zmuszają firmy do ponownego przemyślenia, jak i gdzie uruchamiają rozwiązania. Aż 89% respondentów już ograniczyło lub przeprojektowało zastosowania sztucznej inteligencji ze względu na rosnące zużycie tokenów i związane z nim koszty. Z kolei 84% wskazuje, że wymogi dotyczące lokalizacji i suwerenności danych oraz regulacje obowiązujące w poszczególnych jurysdykcjach wpływają na wybór miejsca uruchamiania obciążeń AI.

Najważniejsze wnioski z raportu:

• Wdrożenia AI wymagają korekt – 98% respondentów wycofało się z wdrożenia lub ograniczyło zakres z powodu błędów, halucynacji bądź nieprzewidzianego działania systemów.
• Wymogi regulacyjne utrudniają skalowanie AI – 75% badanych wskazuje, że wymogi dotyczące zarządzania i zgodności z regulacjami ograniczają możliwości rozwijania zastosowań sztucznej inteligencji, a 55% odnotowuje szybszy, niż zakładano, wzrost kosztów związanych z zarządzaniem nią.
• Koszty AI zmieniają strategie firm – 45% respondentów przeniosło obciążenia w odpowiedzi na rosnące lub trudne do przewidzenia koszty.
• Suwerenność danych wpływa na wybór infrastruktury – dla 84% badanych wymogi dotyczące lokalizacji lub suwerenności danych mają znaczenie przy wyborze miejsca uruchamiania modelu, a 58% wskazuje, że przeniesienie obciążeń do innego środowiska wymaga istotnych lub umiarkowanych zmian w architekturze rozwiązań.

Skalowanie AI ujawnia nową rzeczywistość, w której rozwiązania sprawdzające się dziś mogą jutro okazać się nieopłacalne lub nieefektywne operacyjnie. Koszty się zmieniają, modele ewoluują, regulacje ulegają zmianom, a wraz z nimi zmienia się optymalne środowisko do uruchamiania poszczególnych obciążeń AI. Firmy potrzebują więc strategii, która pozwoli im elastycznie reagować na te zmiany bez utraty kontroli nad danymi, zarządzaniem AI i wydatkami – mówi Brian Martin, CTO ds. Applied AI w Cloudera.

Wyniki badania pokazują również, że firmy przywiązują coraz większą wagę do fundamentów niezbędnych do długofalowego rozwoju AI. Gdyby mogły rozpocząć wdrażanie sztucznej inteligencji od nowa, 49% respondentów zadbałoby o zasady zarządzania już na samym początku, 46% wcześniej zainwestowałoby w jakość danych, a 45% szybciej zmodernizowałoby infrastrukturę. Taki sam odsetek badanych przeznaczyłby więcej środków na szkolenia pracowników.

Potrzeba elastycznego reagowania na zmiany sprawia również, że coraz większego znaczenia nabiera możliwość uruchamiania modeli językowych w różnych środowiskach. Wśród głównych powodów takiego podejścia respondenci wymieniają zwiększenie odporności i niezawodności systemów (42%), spełnienie wymogów dotyczących suwerenności i lokalizacji danych (38%), ograniczenie kosztów (38%) oraz bliskość danych, na których operują rozwiązania sztucznej inteligencji (37%).