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非常重要。
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：
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..：
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：
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：
視技術環境而定，可能需要為以下項目做預算：
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：
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。
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：
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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：
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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」：
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。
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。
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。
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。
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。
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