Когда команда интегрирует искусственный интеллект в продукт, первой мыслью становится выбор флагмана. Если бюджет позволяет, разработчики инстинктивно тянутся к самой мощной модели на рынке, например, к GPT-4o. Логика кажется железной: раз нейросеть умеет писать микросервисы на Go и анализировать многостраничные юридические контракты, она играючи раскидает пользовательские отзывы по категориям или ответит на базовые вопросы в чате.

Первый релиз AI-продукта всегда проходит по одному и тому же сценарию. Вы тестируете функционал локально: запросы к OpenAI или Anthropic улетают мгновенно, стриминг плавно отрисовывает текст, логи чисты. Продукт отправляется в продакшен. Приходят реальные пользователи. И тут случается столкновение с реальностью: кто-то запускает массовый импорт данных, десяток пользователей одновременно нажимают кнопку «Сгенерировать», и графики мониторинга окрашиваются в тревожный красный цвет.

Индикатор загрузки вращается на экране. Проходит пять секунд. Десять. На двадцатой секунде пользователь начинает нервно водить курсором по странице. На тридцатой секунде он обновляет вкладку, принудительно обрывая соединение. На сороковой система возвращает ошибку 504 Gateway Timeout, но результат уже не имеет значения — клиент ушел, и с высокой долей вероятности ушел навсегда.

Веб-разработка долгие годы молилась на stateless-архитектуру. REST-паттерны диктуют суровое правило: сервер обязан забыть клиента в ту же миллисекунду, когда закрывается TCP-соединение. Балансировщики нагрузки тасуют запросы между десятками серверов, PHP-скрипты умирают после отдачи ответа, Node.js-воркеры перерабатывают контексты. Это прекрасно работало для CRUD-приложений, где всё состояние жестко зафиксировано в базе данных. Но для ИИ-разработки мир без состояний обернулся настоящим…