IDC重磅预测：从“盲目扩张”到“财务清算”，AI落地的至暗时刻
如果你的企业正在如火如荼地采购GPU、租用云算力，准备在AI赛道上大干一场，那么IDC的一项最新预测可能会让你背脊发凉。
预测：到2027年，全球1000强企业将低估其AI基础设施成本高达30%。
这不仅是简单的预算超支，更是一场即将来临的“基础设施清算”（Infrastructure Reckoning）。
为什么经验丰富的CIO们会在AI成本上集体翻车？在这个万亿级的烧钱游戏中，企业该如何守住钱袋子？
💡 读完本文，你将获得关于AI成本控制的3大核心洞察。
IDC副总裁Jevin Jensen指出，AI项目的成本结构与传统的ERP或IT系统根本不同。
传统IT：线性增长，可预测。买多少服务器，跑多少业务，一清二楚。
AI项目：指数增长，不可预测。
模型体积翻倍，算力消耗可能翻10倍。
推理成本是个无底洞：训练是一次性的，但推理是持续的。随着业务量增长，推理成本会像滚雪球一样失控。
隐形成本惊人：监控、漂移检测、合规检查等“周边系统”的算力消耗，有时甚至超过模型推理本身。
睿信咨询顾问解读：
AI预算不再是一个静态的Excel表格，而是一个“活的有机体”（Living Organism）。它会随着数据、用户行为和模型迭代而自我生长、消耗资源。如果用管理传统IT的思维去管理AI预算，爆仓是必然的。
为什么现在的AI算力这么贵？
IBM CEO Arvind Krishna算了一笔账：建设100吉瓦的数据中心需要8万亿美元。要支付这笔巨资的利息，供应商每年至少需要赚取8000亿美元的利润。
这导致了一个残酷的现实：供需失衡与成本转嫁。
AWS、微软、谷歌等超大规模厂商（Hyperscalers）投入了数千亿美元，他们必须在短期内维持高价，才能收回成本。
好消息是： IDC预测，2027年之后，随着竞争加剧和硬件成本下降，AI基础设施价格有望回落。
坏消息是： 在这之前，企业将不得不为供应商的“军备竞赛”买单。
面对不可预测的成本和供应商的高价镰刀，CIO唯一的防御武器是：FinOps（云财务运营）。
但传统的FinOps（只看账单）已经不够用了。思科专家Nik Kale建议，必须升级为“AI FinOps”：
模型级监控：不仅要看花了多少钱，还要看每个模型的具体表现。
“小模型”策略：引导团队使用能满足需求的最小模型，而不是默认使用最昂贵的SOTA（State-of-the-Art）模型。
GPU利用率优化：解决由于调度不佳导致的GPU空转问题。
睿信咨询顾问解读：
在AI时代，FinOps必须从“周期性审计”转变为“持续性可视”。
CIO需要建立一个实时仪表盘，一旦发现某个推理任务的Token消耗异常飙升，立即介入干预。“让每一分算力都花在刀刃上”，将成为AI团队的核心KPI。
为了避免成为那低估成本的30%，建议采取以下行动：
1、建立“混合架构”以避免锁定：不要把鸡蛋放在一个篮子里。采用混合云架构，保持在不同供应商之间迁移工作负载的能力，以此作为议价筹码。
2、战略性耐心（Strategic Patience）：不要盲目追求最新技术。如果你的竞争对手正在某个不成熟的AI项目上烧钱亏损，让他们去亏。做一个聪明的跟随者（Smart Follower），等技术成熟、成本下降后再入场。
3、实施“模型瘦身”计划：全面审查现有的AI应用，问一个问题：“这个任务真的需要这么大的模型吗？” 通过量化、压缩或蒸馏技术，将大模型替换为专用小模型，可立竿见影地降低成本。
AI是一场马拉松，不是百米冲刺。
在这场长跑中，决定胜负的不仅是谁跑得快（技术），更是谁跑得久（成本）。
CIO们，请立即启动你们的“基础设施清算”，别让AI的辉煌前景，被一张付不起的账单扼杀。
IDC 表示，AI 消费和定价的不可预测性，加上供应商的巨额投资，将在未来几年引发“基础设施清算”。
图源：Rob Schultz / Shutterstock
IDC 预测，未来几年大型企业将严重误估其 AI 基础设施成本，这将促使更多 CIO 扩大其 FinOps（金融运营）团队的职能范围。
IDC 基础设施与运营研究副总裁 Jevin Jensen 表示，随着 CIO 和财务领导者意识到标准预算预测方法对计算密集型 AI 项目无效，企业 AI 用户正走向一场“AI 基础设施清算”。IDC 预测，到 2027 年，全球 1000 强公司将低估其 AI 基础设施成本达 30%。
Jensen 指出，加速 AI 项目的成本结构与企业几十年来部署的新 ERP 解决方案或其他 IT 系统有着根本不同。计算 GPU、推理、网络和 Token（令牌）的成本可能比为传统 IT 系统制定预算要复杂得多，此外 CIO 还需要考虑安全性、治理和员工培训的成本。
他在一篇博客文章中写道：“AI 昂贵、不可预测，与传统 IT 项目截然不同，且增长速度超过了大多数预算所能追踪的速度。AI 驱动的应用往往是资源密集型的，加上不透明的消费模式，已经超出了传统 IT 预算手册的范畴。”
Jensen 写道，IT 领导者常常低估了与扩展 AI 相关的定价复杂性。
摘自博客文章：“体积翻倍的模型可能消耗 10 倍的计算量。推理工作负载是持续运行的，在训练结束后很久仍会持续消耗 GPU 周期。曾经看似是一个固定预算条目的东西，现在却像一个活生生的有机体——不可预测地生长、适应并消耗资源。”
一、无法回头的时刻
随着 CIO 们在估算 AI 成本方面苦苦挣扎，一些批评人士指出，OpenAI 和 Anthropic 等大型 AI 厂商的疯狂支出加剧了回收投资的压力。在最近一期《Decoder》播客中，IBM 首席执行官 Arvind Krishna警告称，建设 100 吉瓦（GW）数据中心容量的成本约为 8 万亿美元，这是支撑大型厂商 AI 雄心所需的预计燃料。
Krishna 说：“在我看来，你不可能从中获得回报，因为 8 万亿美元的资本支出（Capex）意味着你仅支付利息就需要大约 8000 亿美元的利润。”
IBM 基础设施首席运营官兼 IBM 系统总经理 Barry Baker补充说，这笔账怎么算都不对。他表示，短期内，建设单个吉瓦级数据中心的成本可能超过 750 亿美元，这呼应了他老板的担忧。
Baker 说：“这些投资大多是并行发生的，导致需求远超供应，并大幅推高了成本等式中每一个要素的价格——从人力、混凝土到芯片。”
同时，他补充道，AI 数据中心硬件的使用寿命是有限的。Baker 说：“除了这些惊人的数字之外，现实情况是实际的计算设备每隔几年就需要更换一次，这就产生了一个持续的再投资周期，而许多组织在其长期规划中未能充分考虑到这一点。”
IDC 的 Jensen 同意，供应商和超大规模云厂商（如 AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud）的巨额 AI 支出可能会在短期内维持价格高位。“他们试图通过向你出售价值 1500 亿美元的服务，来回收他们数千亿美元的成本，”他说。
不过，他预测 2027 年以后，AI 基础设施价格应该会下降。英伟达（Nvidia）等制造商的 GPU 价格可能会回落，超大规模企业和 AI 厂商最终可能会通过降价来刺激需求，以努力回收成本。
二、难以估算成本
一些专家表示，除了关于数据中心和 GPU 巨额支出的讨论外，许多使用 AI 基础设施服务的企业 IT 领导者发现很难估算成本。
思科（Cisco）客户体验工程、云安全和 AI 平台首席工程师 Nik Kale表示，IDC 关于成本被低估的预测是可信的，甚至可能还保守了。他补充说，许多组织将 AI 基础设施成本预测得就像可预测的云工作负载一样。
“一旦模型被引入业务，使用量会迅速扩大，”他说。“为一个团队设计的工作流程往往会变成全公司共享的服务，导致需求显著增长，而这在原始成本模型中并未被捕捉到。”
Kale 补充说，为了降低 AI 运行风险所需的系统——包括监控、漂移检测、日志记录和验证检查——可能会比预期消耗更多的计算能力。
他说：“在几个企业环境中，这些支持系统的成本已经增长到与模型推理本身相当，甚至更高。”
三、FinOps 的必要性
专家表示，CIO 在试图确定 AI 基础设施成本时需要采取预防措施。IDC 的 Jensen 认为，企业对 FinOps（云财务运营）解决方案的依赖日益增加，采用 FinOps 已不再是可选项。他指出，CIO 将对此负责，因为 FinOps 团队最常见的汇报结构通常设在 CIO 办公室。
他说，FinOps 实践对于理解特定企业最适合哪些 AI 项目至关重要。良好的 FinOps 实践将迫使 IT 领导者专注于那些具有最佳 ROI 概率的 AI 项目，了解基础设施成本，并随着条件变化进行调整。
“AI 已经将技术支出从‘可预测的消费’转变为‘概率性行为’，”他说。“这意味着财务可见性必须变成持续性的，而不是周期性的。”
Jensen 说，IT 领导者应首先关注那些容易获胜的 AI 项目（Easy Wins），但每个组织的情况都不同；在一个企业相对简单的 AI 项目，在另一个企业可能根本无法实现。
“如果你有一个项目的想法，但你的竞争对手正在上面亏钱，那就让他们继续亏钱，”他说。“如果行不通，你就得改变策略。”
思科的 Kale 表示，采用 FinOps 实践是一个好的开始，但 IT 领导者需要更进一步。传统的 FinOps 提供了一种基于资源使用情况来跟踪支出和分配成本的机制，但对于 AI，成本控制团队需要了解模型的性能，并识别组织在何处消耗了不必要的计算资源。
他说，FinOps 团队应使用运营分析，不仅让组织看到钱花在哪里，还要展示工作负载是如何运行的。
“限制不必要资源消耗的一个可行策略是，引导团队使用能满足特定任务的最小模型，”他补充道。“通常，请求可以被重新路由到更小或蒸馏过的模型，而不会影响用户体验。”
Kale 建议，FinOps 团队还应评估其 AI 检索系统、验证管道和策略检查的设计，确保它们独立运行，且运行频率不超过必要限度。
他补充说，CIO 还应关注 GPU 的使用情况。“由于调度不佳和缺乏整合的工作负载管理，GPU 节点往往只运行在其总容量的一小部分，”他说。“改进的编排和工作负载放置可以带来显著的成本节约。”
四、避免供应商锁定
IBM 的 Baker 建议组织采用混合架构，以避免过度依赖单一 AI 基础设施提供商。此外，CIO 应始终关注运行其 AI 工作负载所需的计算资源。
“合理调整（Right-sizing）AI 技术投资提供了显著的节省机会，”他补充道。“并非每个问题都需要最大的模型或最快的响应时间。”
Baker 说，组织应考虑量化和压缩技术，并部署针对特定任务微调的较小模型，而不是通用的大语言模型。“使用适当的计算资源，而不是默认选择可用的最强大选项。”
他补充说，许多组织也能从战略性耐心中受益。“避免投资那些尚不需要的能力，可以让组织向早期采用者学习，因为后者往往要承担‘过早入场’的代价。”
作者： Grant Gross
