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企業為何轉向使用 FinOps 來控制 AI 和 SaaS 成本
企業正在將 FinOps 擴展至雲端以外，以控制 AI 和 SaaS 成本。AI 不可預測的支出需要新的策略，而治理正在取代短期的成本削減。多雲端複雜性導致效率低下，而財富 100 強企業正將 FinOps 作為標準。控制技術支出現在變得至關重要。
超越每月訂閱：技術成本的真正範圍
SaaS 或 AI 解決方案的上市價格只是一個開始。在評估技術平台時，必須考慮這些潛在的額外成本，而許多供應商在介紹時會輕易省略這些成本：
資料準備與遷移
人工智能系統的優劣取決於其所處理的資料。根據 Gartner 的研究，資料準備通常佔人工智能實施總成本的 20-30%。許多組織低估了所需的資源，以..：
- 清除歷史資料並將其標準化
- 建立一致的資料分類標準
- 從現有系統遷移資料
- 建立資料管理架構
AI 成本最佳化的獨特挑戰
管理 AI 成本與管理傳統雲端支出不同。在 GPU、訓練週期和即時推理處理的驅動下，人工智能以完全不同的規模運作。人工智能的成本結構非常複雜：
- GPU 價格昂貴，AI 模型需要龐大的處理能力
- 訓練一個模型可能需要數天或數週，以不可預測的速度消耗運算資源
- 推論，即使用訓練好的 AI 模型產生結果的過程，會累積成本，尤其是在大規模的情況下
- 以代用幣為基礎的定價，公司根據 AI 模型處理的資料量支付費用
與現有系統整合
很少有公司使用完全自主的系統運作。您的 AI 解決方案可能必須與下列設備連接：
- CRM 平台
- ERP 系統
- 行銷自動化工具
- 客製化室內應用
視技術環境而定，可能需要為以下項目做預算：
- 客製化整合的開發時間
- 複雜系統的中介軟體解決方案
- 可能升級現有系統以實現相容性
員工訓練與變革管理
根據《麻省理工學院史隆管理評論》(MIT Sloan Management Review)，實施 AI 解決方案的組織通常必須撥出 15-20% 的預算來進行訓練與變革管理。這需要實際考慮：
- 學習期間生產力的初期下降
- 花在正式訓練課程上的時間
- 新工作流程的潛在阻力
- 新流程的文件記錄
與削減成本相比，管治逐漸成為首要任務
FinOps 的早期階段主要是在削減成本。但企業逐漸意識到，一旦消除了明顯的低效率，真正的價值就來自於治理：建立政策、自動化和長期的財務紀律。
優化是快速解決方案。管治是保持組織大規模財務紀律的關鍵。它是對成本超支作出反應與首先防止成本超支之間的差異。管理意味著建立雲端運用政策、自動化支出控制，並確保成本效益成為核心業務功能。
人工智能和多雲端投資使成本管理變得複雜
企業混合使用 SaaS、公共雲端、私有雲端和內部部署的資料中心。這使得成本管理變得更加複雜。不同的雲端供應商有不同的計費結構，而私有資料中心則需要完全不同成本模式的初始投資。
多雲端策略又增加了一層複雜性：
- 雲端之間的資料移動會引發經常被忽略但潛在的重大退出費用
- 公有雲與私有雲之間的工作負載需要小心平衡，以避免冗餘和浪費容量
- 人工智能使問題更加複雜：其高運算需求使得跨多種環境的財務監控更加困難
FinOps Foundation 的一項調查發現，69% 的公司使用 SaaS 來處理 AI 工作負載，而 30% 的公司則投資於私有雲和資料中心。這些數字顯示了一個明確的趨勢：企業正在超越單一雲端實施，但許多企業正在努力優化多平台的成本。
我們的承諾：具競爭力的訂閱成本與完全的透明度
我們提供極具競爭力的訂閱成本，遠低於市場平均價格。這個低價並非餌誘，而是我們營運效率的成果，也是我們致力於讓所有公司都能使用 AI 的承諾。
與其他將實際支出隱藏在吸引人的初始價格背後的供應商不同，我們將經濟實惠的訂閱與完全的透明度相結合：
- 月費低廉，無隱藏成本或意外支出
- 明確的分層結構，即使在成長中也能保持成本的可預測性
- 基本訓練和上線包含在基本價格中
- 寬鬆的 API 通話限制和明確公佈的超量費率
- 根據不斷變化的需求，提供簡單且符合成本效益的升級路徑
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可抵銷成本的隱藏效益
雖然瞭解成本的全貌很重要，但許多組織在實施後也發現了一些「隱藏的效益」：
跨功能效率提升
AI 實作通常會在主要用途之外創造意想不到的效率。我們的一個製造業客戶最初使用我們的平台來優化庫存，但後來發現採購流程也有顯著改善。
減少技術債務
現代人工智能驅動的 SaaS 解決方案通常會取代多個傳統系統，省去可能不會出現在最初 ROI 計算中的維護成本和技術負擔。
競爭情報
人工智能平台的分析能力通常能讓公司洞察市場趨勢和競爭定位，而這些以前都是公司付給外部顧問的費用。
結論與管理者的考量
FinOps 正在快速變化。最初的雲端成本最佳化策略，現在已成為管理 SaaS 和 AI 開銷的基礎。企業若能認真看待 FinOps，尤其是在治理和控制 AI 成本方面，將可在管理數位轉型方面獲得競爭優勢。
經理人的重點：
- FinOps正從雲端擴展至 AI 和 SaaS 以外的領域：企業正採用 FinOps 來控制不可預測的 AI 成本和 SaaS 的擴散。領導者應將 FinOps 融入財務規劃，以防止數位支出失控。
- AI 成本管理需要新策略：傳統的雲端成本控制對人工智能無效，因為人工智能依賴昂貴的 GPU、代幣式定價和資源密集的訓練週期。管理者必須實施針對 AI 的成本監控與工作負載最佳化，以避免財務超支。
- 治理正在取代成本削減，成為優先考量：成本優化的回報會遞減，而長期成本控制則取決於治理、自動化和政策執行。領導者應將重點從短期節省轉移到可持續的財務紀律。
- 多雲端和 AI 投資正在增加複雜性：企業正在 SaaS、公共雲端和私有基礎設施上部署 AI，這使得成本管理變得更加困難。決策者需要在所有環境中採用統一的 FinOps 方法，以防止效率低下和成本上升。
瞭解完整的成本狀況並不意味著不鼓勵採用 AI，而是透過適當的規劃確保成功實施。我們的實施專家可協助您建立全面的預算，並將您特定的組織背景、現有系統和內部能力列入考量。
