在过去，数据中心的硬件采购受到严格管控；而在云时代，我们赋予了开发人员近乎无限的基础设施选择权，却往往忽略了随之而来的经济账。
FinOps 供应商 Cloud Capital 近期的一项调查揭示了一个令人警醒的趋势：云成本正在大幅吞噬中型 IT 公司的收入。
Cloud Capital 委托对 100 名来自员工数不超过 1000 人的 SaaS 及 IT 公司 CFO 进行了调查。结果显示：
云成本地位上升：对于许多 IT 和 SaaS 公司而言，云成本已成为第二大支出，仅次于工资和其他员工相关费用。
收入占比高：三分之一的公司将年收入的 5% 到 8%用于云服务；另有 29% 的公司支出超过 13%。平均来看，这些公司将收入的 10%投入了云端。
AI 的代价：在这些云成本中，AI 和机器学习工作负载占据了 22%的份额。
对比 Gartner 2024 年的数据（中型公司 IT 预算通常仅占收入的 3%），这一增长是惊人的。Appfire 的 CTO Ed Frederici 指出，虽然 10% 的占比听起来很高，但毫无疑问，基于使用量的定价模式让支出极其容易失控——“你的支出可以瞬间从每天几美元飙升到 1000 美元。”
1. AI 的非线性成本特征
Cloud Capital 的联合创始人兼 CTO Spencer Pingry 指出，与传统 SaaS 基础设施相比，AI 工作负载的成本极难预测。训练峰值、推理需求波动以及实验干扰引入了“非线性模式”，常常打破财务部门的预算假设。调查显示，四分之三的 CFO 表示，每月云支出预测波动幅度在公司收入的 5% 到 10% 之间。
2. “非良性循环”
Appfire 的 CTO Frederici 描述了一个现象：AI 能力越强，需要的存储就越多，计算需求也随之增加。这推高了云服务中两项最昂贵的成本（计算与存储），形成了一种“非良性循环”。
3. 对错失良机（FOMO）的恐惧
数字化转型提供商 UST 的 Rick Clark 指出，高管们害怕在 AI 竞赛中落后，这导致了在训练、推理和数据传输方面“肆无忌惮的支出狂潮”，而这些支出往往叠加在经济上本就不合理的架构之上。
除了 AI 本身的特性，组织管理模式也是成本失控的推手。
Rick Clark 直言不讳地指出：“当我们将开发人员的灵活性与生产力混为一谈时，云支出就会飙升。”在数据中心时代，没人允许开发人员自行安装硬件；但在云端，开发人员拥有为短期项目启动新资源的巨大权力，却往往缺乏相应的经济指导。
常见的场景是：开发人员为一个实验启动了非生产环境，实验结束后却忘了关闭，导致大量资源处于“闲置蔓延”状态，持续产生费用。
面对日益增长的云成本，企业该如何应对？专家们给出了以下建议：
建立紧密的 CIO-CFO 关系
IT 领导者需要致力于与财务部门建立良好关系。财务部门并非只想“削减开支”，他们更希望一切按计划进行。CIO 需要设定与业务目标相符的云支出目标，并让 CFO 理解预算背后的技术需求。
超越 FinOps 的局限
虽然 FinOps 有助于发现浪费，但这只是权宜之计。Rick Clark 认为，不能简单地将成本责任推给对经济目标一无所知的开发人员。成本是一个商业决策，而非单纯的技术决策。
定期“大扫除”与设置警报
Appfire 建议，IT 团队应定期检查云使用情况，果断切断不再需要的资源（尤其是僵尸开发环境）。同时，设置实时警报，一旦支出偏离正常水平立即通知团队。
谨慎转嫁成本
尽管云支出增加，但通过提价将成本转嫁给客户需要极其谨慎。在竞争激烈的 SaaS 市场，提价可能导致客户流失，反而给竞争对手可乘之机。
企业目前正处于一个尴尬的阶段：为了追求 AI 带来的未来效率提升，不得不承受当下的高昂云成本。正如 Pingry 所言，即便未来实现了回报，云支出也不太可能减少，反而会随着业务依赖度的增加而继续上升。
在这个新常态下，“既要懂技术，又要懂算账”将成为 IT 领导者的核心竞争力。
原文：云成本如今成为中型IT公司仅次于人力的第二大支出
人工智能工作负载推高了云计算成本，账单金额每月波动显著。
图源：Gorodenkoff / Shutterstock
一项新的调查显示由于在云端运行的人工智能工作负载数量不断增加，中型IT公司现在将其收入的很大一部分用于云服务。
根据对100名来自员工人数不超过1000人的SaaS（软件即服务）及其他IT公司的CFO（首席财务官）的调查，三分之一的IT公司表示，他们将年度收入的5%到8%用于云服务，另有 29%的公司支出超过13%。这些公司平均将收入的10%用于云服务。
该调查由FinOps供应商Cloud Capital委托进行，结果显示，在这些公司中，人工智能和机器学习工作负载占云成本的22%。如今，云成本是许多IT和SaaS公司的第二大支出，仅次于工资和其他与员工相关的支出。
一、人工智能的权衡
云资本的联合创始人兼CTO（首席技术官）Spencer Pingry（斯宾塞·平格里）表示，目前，IT公司和SaaS提供商正在承受这些云成本，期望从人工智能带来的预期效率或生产力提升中获益。
“特别是对于人工智能工作负载，随着我们看到云支出的增加，目前很多人都在应对这一增长，因为他们认为会实现一系列回报，”他说，“但一旦我们实现这些回报，我认为云支出不会减少；反而会增加。”
那么，对于他们的CIO（首席信息官）客户来说，问题就变成了这些IT和SaaS供应商何时开始将这些成本转嫁给他们？
Pingry（平格里）说：“随着云支出的增加，提价是保护利润率的一种常见手段。但在争取和留住客户的竞争激烈的市场中，提价可能会适得其反，导致客户流失增加，使竞争对手更容易赢得转投者。”
Cloud Capital的调查显示，中型IT供应商的首席财务官及其首席信息官合作伙伴们正努力控制云支出，云支出逐月大幅波动。Pingry（平格里）指出，四分之三的IT组织首席财务官报告称，每月云支出预测在公司收入的5%到10%之间波动。
Pingry（平格里）补充说，人工智能工作负载的成本比传统SaaS基础设施更难预测，运行大量人工智能工作负载的公司比那些人工智能应用程度适中的公司更有可能报告与云支出相关的利润率下降。
Cloud Capital的一份报告称：“训练峰值、使用驱动的推理以及实验干扰引入了非线性模式，打破了财务依赖的预测假设。随着人工智能在云支出中的占比继续扩大，这一挑战将加剧。”
二、大幅增长
尽管Cloud Capital没有云支出占收入比例的历史数据——该公司计划在未来进行跟踪——但调查数据显示，与历史趋势相比有了大幅增长。
Gartner（高德纳）在2024年计算得出，跨多个行业的中型公司的整个IT预算仅占收入的3%，其中软件出版和互联网服务公司的IT支出仅略高于收入的6%。
Appfire的首席技术官Ed Frederici（埃德·弗雷德里西）表示，调查中公司平均将10%的收入用于云服务这一数据似乎较高，但毫无疑问，云支出正在增加。他说，这家软件供应商目前将其收入的约1.6%用于云计算。
不过，他指出，云计算和存储成本正在上升。“当你采用基于使用量的定价方式时，你的支出可以从每天几美元飙升到1000美元，因此我们非常谨慎地关注这一点。”
尽管Appfire没有大量人工智能密集型的云工作负载，但Frederici（弗雷德里西）看到了随着人工智能计算和存储需求相互促进，云成本如何迅速攀升。
他说：“你想要拥有的人工智能知识越多，你需要的存储就越多。这有点像一个非良性循环 —— 你的人工智能能力越强，你就会推高两项最昂贵的成本。”
三、过度灵活
其他IT领导者认为该调查结果更现实。数字化转型提供商UST的云咨询全球负责人Rick Clark（里克·克拉克）表示，在许多组织中，开发人员有太大的权力为短期项目启动新的云资源。
他说：“当云服务的使用与业务价值脱节，并且我们将开发人员的灵活性与生产力混为一谈时，云支出就会攀升至收入的10%。在数据中心时代，没人会允许开发人员自行安装硬件，但在云时代，我们给予了他们近乎无限的基础设施选择，却没有提供经济方面的指导。”
Clark（克拉克）还表示，云服务本身并非天生昂贵，但许多组织因无意的过度使用而自食恶果。他还表示：“当系统构建时没有明确理解其预期提供的价值时，成本就会上升。”
此外，对错过人工智能发展机遇的担忧正导致云支出飙升，他说。
“没有一位高管愿意向董事会解释为什么另一家公司利用人工智能实现了飞跃，”Clark（克拉克）补充道，“这引发了在训练、推理和数据传输方面肆无忌惮的支出狂潮，而且这些支出往往叠加在原本在经济上就不合理的架构之上。”
专家表示，IT领导者与首席财务官合作可以采取几个步骤来控制云支出。虽然一些专家指出IT团队应采用FinOps实践，但Clark（克拉克）表示这只是解决方案的一部分。
“FinOps有助于发现诸如未使用资源等明显的浪费，但这只是一次性的权宜之计。更大的问题是，FinOps往往将成本责任推给对收入、利润率或他们正在构建的工作负载的经济目标一无所知的开发人员。成本是一个商业决策，而非技术决策。”
Cloud Capital的Pingry（平格里）表示，IT领导者需要与首席财务官密切合作，设定与IT团队需求和业务目标相符的云支出目标。他补充说，随着云预算在收入中所占比例越来越大，首席财务官需要有关云预算的信息，首席信息官和首席财务官之间良好的关系可以更好地理解两个部门的需求。
Pingry（平格里）说：“我给任何IT领导者的建议是，致力于与财务部门建立良好关系，因为财务部门常常被视为负面的，被认为是来寻找削减开支方法的，但他们只是希望一切按计划进行，只要计划得到执行，财务部门就会非常满意。”
Appfire的Frederici（弗雷德里西）建议IT领导者定期检查团队的云使用情况，并认真切断不再需要的云资源。他还表示，IT团队也可以设置警报，以便在云使用或支出偏离正常水平时通知他们。
他说，Appfire专注于云优化，并定期关闭不再需要的云资源。
他说：“一种非常常见的情况是，你的开发人员、质量保证人员能够启动他们想要的任何非生产环境。他们为一个实验启动它，然后就忘了它的存在，又为下一个实验启动另一个环境。突然之间，你就会发现有大量的资源蔓延在那里闲置着。”
作者：Grant Gross（格兰特·格罗斯）
Grant Gross（格兰特·格罗斯）是CIO的资深撰稿人，是一名长期的科技记者。他曾担任华盛顿记者，后来担任IDG新闻服务的高级编辑。在他职业生涯的早期，他曾担任Linux.com的总编辑和科技职业网站Techies.com的新闻编辑。在遥远的过去，他曾在明尼苏达州和达科他州的报纸担任记者和编辑。
