Usługi Claude firmy Anthropic zostały 29 września 2026 r. dotknięte poważnymi problemami technicznymi, powodującymi szeroko zakrojone awarie platformy internetowej, aplikacji mobilnych i desktopowych, Claude Code, Claude Cowork oraz API firmy.

Użytkownicy próbujący uzyskać dostęp do platformy napotkali błędy ładowania, przerywane zapytania i nieoczekiwane wylogowania. Anthropic potwierdziło zakłócenia na swojej stronie statusu krótko po pojawieniu się problemów, potwierdzając, że dotknięte były również punkty końcowe API. Firma nie ujawniła przyczyny awarii ani szacowanego czasu przywrócenia usług, zaznaczyła jednak, że ponawianie nieudanych zapytań może przynieść efekt. Próby dostępu przez claude.ai były wśród nich przerwane, a strona statusu pozostaje kanałem firmy do publikowania informacji o przywracaniu usług.

Awaria nastąpiła zaledwie kilka dni po innej poważnej przerwie w działaniu, 22 września, która zakłóciła pracę kilku podstawowych modeli Anthropic przez ponad godzinę i pół, zanim inżynierowie przywrócili normalne działanie — co czyni ją drugą awarią usług Anthropic w ciągu tygodnia. Obecny incydent obejmuje jednak znacznie większą część ekosystemu firmy, dotykając zarówno funkcji czatu dla konsumentów, jak i narzędzi enterprise napędzających zewnętrzne aplikacje biznesowe.

Przerwa tymczasowo zatrzymała pracę użytkowników indywidualnych, badaczy i organizacji polegających na Claude w zakresie generowania treści, wsparcia programowania i analizy danych. Ponieważ dotknięte awarią punkty końcowe API obsługują również narzędzia enterprise stojące za zewnętrznymi aplikacjami biznesowymi, zakłócenia wykraczały poza aplikacje samego Anthropic, sięgając usług zależnych od jego model.

Anthropic, z siedzibą w San Francisco firma zajmująca się sztuczną inteligencją, założona w 2021 r. przez byłych badaczy OpenAI, w tym CEO Dario Amodei, uczyniła rodzinę modeli językowych Claude centralnym elementem szerokiej gamy produktów konsumenckich i enterprise, co zwiększyło operacyjne skutki przerw w działaniu usług.

W miarę jak sztuczna inteligencja staje się głęboko zakorzeniona w codziennych operacjach, awarie takie jak ta uwypuklają słabości polegania na infrastrukturze jednego dostawcy. Bez ujawnionej przyczyny źródłowej ani harmonogramu przywracania usług dotknięte zespoły muszą radzić sobie z tymi opóźnieniami operacyjnymi, dopóki nie wróci pełna stabilność systemu — to wyraźne przypomnienie o potrzebie niezawodnych strategii awaryjnych opartych na wielu modelach w środowiskach o krytycznym znaczeniu.