隨著 AI 導入擴大，企業面臨營運極限 — Datadog 發布 2026 年 AI 工程調查報告

紐約 – 2026 年 6 月 2 日 – AI 可觀測性與安全平台領導廠商 Datadog, Inc. 今日發布了 2026 年 AI 工程調查報告。報告指出，隨著 AI 導入加速，大規模且穩定營運 AI 的最大障礙並非模型本身的智慧，而是營運的複雜性。本報告基於數千個在生產環境中運行 AI 的組織之真實數據進行分析，顯示隨著 AI 系統擴展，複雜性正呈指數級增長。目前，約七成（69%）的企業使用三種以上的 AI 模型，代理（Agent）工作流程也變得越來越複雜。此外，生產環境中對 AI 模型的請求約有 5% 失敗，其中約 60% 是由容量限制所導致。這導致 AI 應用程式出現處理延遲、錯誤以及使用者體驗下降。報告的主要發現包括：多模型使用已成為標準，OpenAI 仍佔 63% 的市佔率，但 Google Gemini 與 Anthropic Claude 的採用率也在擴大。此外，代理框架的使用量較去年翻倍，發送至 AI 模型的數據量亦在增加。Datadog 首席產品長 Yanbing Li 表示：「AI 正處於類似雲端運算早期的階段，成功的企業不僅是構建更好的模型，更是構建適當的營運管理體制。」Vercel 執行長 Guillermo Rauch 也強調，為了防止代理故障，可觀測性是不可或缺的。