Poremećaji AI platformi snažno rastu kako usvajanje ubrzava

Prekidi rada AI platformi snažno su porasli početkom 2026. jer su rast poslovnog korištenja i veća opterećenja razotkrili probleme s pouzdanošću kroz cijeli infrastrukturni sloj. Analizirajući 471 dan američkih podataka servisa Downdetector, od 1. siječnja 2025. do 16. travnja 2026., Ookla je zabilježila 3,7 milijuna korisnički prijavljenih problema.

Broj dana s visokim signalom poremećaja, definiranih kao dani u kojima je pojedina usluga zabilježila više od deset puta veći broj prijava od vlastitog medijana dnevnih prijava, porastao je sa šest na četiri velike AI aplikacije u prvom tromjesečju 2025. na 51 u prvom tromjesečju 2026. Claude, model kompanije Anthropic, sudjelovao je u 39 od tih 51 dana, čime je postao najupečatljiviji primjer nestabilnosti povezane s naglim skaliranjem. Gemini je imao sedam takvih dana, Copilot tri, a ChatGPT dva.

Claude je početkom 2025. imao gotovo nula prijava na Downdetectoru, prije nego što je od sredine srpnja ušao u razdoblje stalne baze prijava kako je raslo usvajanje. U prvom tromjesečju 2026. Claude je generirao 314.996 prijava, dok je samo u ožujku broj prijava bio gotovo tri puta veći nego u veljači. Uzorak se ne može pripisati jednom velikom prekidu, nego je vezan uz nalete potražnje, prozore izlaska novih modela i nestabilnost platforme dok su Claude Code i Cowork brzo rasli.

OpenAI-jev ChatGPT proizveo je najveće pojedinačne signale poremećaja u apsolutnim brojkama, uključujući oko 68 tisuća prijava 2. prosinca 2025., ali se njegov temeljni trend pouzdanosti poboljšao. Medijan dnevnih prijava po mjesecu pao je s vrhunca od 2.157 u travnju 2025. na 1.166 u travnju 2026., iako je OpenAI istodobno prijavio više od 900 milijuna tjedno aktivnih korisnika i snažan rast korištenja Codexa.

Googleov Gemini i Microsoftov Copilot pokazali su manji, ali prepoznatljiv obrazac. Broj dana s visokim signalom poremećaja kod Geminija porastao je s nule u prvom tromjesečju 2025. na sedam u prvom tromjesečju 2026., u skladu s brzim rastom korisnika. Kod Copilota uzorak zastoja odražavao je njegovu poziciju unutar šire Microsoftove enterprise ponude, uz mnogo manje prijava vikendom, što odgovara uporabi usklađenoj s poslovnim okruženjem.

Cloud infrastruktura također je imala važnu ulogu u slici pouzdanosti. AWS-ov DNS incident vezan uz DynamoDB od 20. listopada 2025. generirao je više od 315 tisuća prijava u SAD-u, dok je incident Microsoft Azure Front Doora 29. listopada proizveo gotovo 96 tisuća prijava, što pokazuje kako kvarovi u cloud kontrolnim ravninama mogu kaskadno prelaziti u prekide AI platformi.

Ookla zaključuje da je pouzdanost AI-a odavno izašla izvan samog posluživanja modela te da se točke kvara danas protežu od feature gateova, GPU flota i developerskih API-ja, preko sustava prijave, do politika upravljanja opterećenjem, a sve to krajnjem korisniku može izgledati kao jedinstveni prekid usluge.

Ova analiza posebno je važna jer pokazuje da je AI tržište ušlo u fazu u kojoj se više ne natječe samo kvalitetom modela, nego i operativnom pouzdanošću na razini cijelog tehnološkog lanca. Kako broj korisnika i scenarija uporabe raste, problemi se sele s čiste inferencije modela na autentikaciju, API-je, orchestration slojeve, cloud ovisnosti i upravljanje vršnim opterećenjima. To znači da će dobavljači morati ulagati jednako agresivno u platformsku otpornost kao i u same modele, osobito ako žele osvajati enterprise kupce.

U tom kontekstu Claudeov primjer pokazuje koliko je riskantno brzo širiti razvijateljske i agentičke funkcije bez proporcionalnog jačanja infrastrukture. Za korisnike i tvrtke to je upozorenje da je pri izboru AI platforme sve važnije gledati ne samo sposobnosti modela, nego i povijest incidenata, način komunikacije tijekom zastoja i arhitekturu otpornosti. U sljedećoj fazi razvoja AI industrije pouzdanost bi tako mogla postati jednako važna tržišna prednost kao i sama inteligencija modela.