# 实施人工智能的隐性成本：供应商应该告诉你什么

> 人工智能解决方案的单价仅仅是个开始--数据准备占总成本的 20-30%，培训再占 15-20%。这就是财富 100 强企业在传统云计算之外采用 FinOps 的原因。但优化只是快速修复：真正的价值来自治理，它能防止超支，而不是对超支做出反应。有了昂贵的 GPU、代币定价和多云环境，控制技术支出不再是可有可无，而是必不可少。

Source: https://www.electe.net/zh/%E9%82%AE%E5%AF%84/i-costi-nascosti-dellimplementazione-dellintelligenza-artificiale-cosa-dovrebbe-dirvi-il-vostro-fornitore-saas

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# 为什么[企业](/le-aziende-che-vincono-con-l-ai-misurano-queste-3-metriche-non-le-solite)纷纷转向FinOps来控制AI费用和[SaaS](/come-un-saas-alimentato-dallintelligenza-artificiale-sta-trasformando-le-operazioni-delle-piccole-imprese-senza-spendere-una-fortuna)成本

企业正在将FinOps扩展到[云计算](/cloud-wars-2025-la-nuova-frontiera-dell-ai-nel-cloud-computing)之外，以控制AI和SaaS的成本。AI支出的不可预测性要求新的策略，而治理正在取代短期成本削减。多云复杂性正导致效率低下，财富100强企业正在将FinOps打造为标准做法。控制技术支出如今已成为当务之急。

## 月租费之外：技术成本的真实情况

SaaS 或人工智能解决方案的标价仅仅是个开始。在评估技术平台时，必须考虑到这些潜在的额外成本，而许多供应商在介绍时都会不经意地忽略这些成本：

### 数据准备和迁移

人工智能系统的好坏取决于其处理的数据。根据 Gartner 的研究，数据准备通常占人工智能实施总成本的 20-30%。许多组织低估了数据准备所需的资源：

- 清理并标准化历史数据
- 建立一致的数据分类体系
- 将数据从旧系统中迁移出来
- 建立数据治理框架

### 人工智能成本优化的独特挑战

管理人工智能成本与管理传统云支出不同。人工智能的运行规模完全不同，由 GPU、训练周期和实时推理处理驱动。人工智能的成本结构非常复杂：

- GPU价格昂贵，AI模型需要巨大的算力
- 训练一个模型可能需要数天或数周时间，并以不可预测的速度消耗计算资源
- 推理，即使用已训练的AI模型生成结果的过程，会不断产生费用，尤其是在大规模应用时
- 基于token的定价方式，即企业根据AI模型处理的数据量付费

### 与现有系统集成

很少有公司使用完全自主的系统。您的人工智能解决方案可能必须与以下设备连接：

- CRM平台
- ERP系统
- 营销自动化工具
- 定制内部应用程序

根据技术环境的不同，可能有必要为以下项目编制预算：

- 定制集成所需的开发时间
- 应对复杂系统的中间件解决方案
- 为实现兼容性可能需要对现有系统进行升级

### 员工培训和变革管理

根据《麻省理工学院斯隆管理评论》（MIT Sloan Management Review），实施人工智能解决方案的组织通常需要将 15-20% 的预算用于培训和变革管理。这需要实事求是地加以考虑：

- 学习阶段初期的生产力下降
- 用于正式培训课程的时间
- 对新工作流程可能产生的抵触情绪
- 新流程的文档记录工作

## 治理正在成为比削减成本更优先的事项

FinOps 的早期阶段主要是削减成本。但企业意识到，一旦消除了明显的低效，真正的价值就来自于治理：制定政策、自动化和长期财务纪律。

优化是一蹴而就的。管理是一个组织保持大规模财务纪律的关键。这是对成本超支做出反应与首先防止成本超支之间的区别。管理意味着制定云计算利用政策，实现支出控制自动化，并确保成本效益成为核心业务职能。

## 人工智能和多云投资使成本管理复杂化

公司混合使用 SaaS、公共云、私有云和内部数据中心。这使得成本管理变得更加复杂。不同的云提供商有不同的计费结构，而私有数据中心则需要完全不同成本模式的初始投资。

多云战略又增加了一层复杂性：

- 跨云的数据迁移可能引发出站流量费用，这一点常被忽视，但影响可能相当可观
- 在公有云和私有云之间分配的工作负载需要谨慎平衡，以避免冗余和资源浪费
- AI进一步加剧了这一问题：其高计算需求使得跨环境的财务监控变得更加困难

FinOps 基金会的一项调查发现，69% 的公司正在将 SaaS 用于人工智能工作负载，而 30% 的公司正在投资私有云和数据中心。这些数据显示了一个明显的趋势：企业正在超越单一云实施，但许多企业正在努力优化多个平台的成本。

## 我们的承诺：具有竞争力的订阅费用，完全透明

我们提供极具竞争力的订购成本，大大低于市场平均水平。这一低价并非诱饵，而是我们运营效率的结果，也是我们致力于让所有公司都能使用人工智能的结果。

与其他将实际支出隐藏在诱人的初始价格背后的供应商不同，我们将经济实惠的订购与完全透明的服务相结合：

- 月费低廉，无隐藏费用或意外支出
- 清晰的分级结构，即使业务增长也能保持成本可预测
- 基础培训和入门指导已包含在基础价格中
- 慷慨的API调用限额，超额费率公开透明
- 随着需求变化，可轻松、经济地升级方案

## 抵消成本的隐性效益

尽管了解成本的全貌很重要，但许多组织在实施后也会发现一些 "隐藏的好处"：

### 跨职能增效

人工智能的实施往往会在主要用途之外创造出意想不到的效率。我们的一个制造业客户最初使用我们的平台来优化库存，但发现采购流程的显著改善是其次带来的好处。

### 减少技术债务

现代人工智能驱动的 SaaS 解决方案通常会取代多个传统系统，从而消除最初投资回报率计算中可能不会出现的维护成本和技术责任。

### 竞争情报

人工智能平台的分析能力往往能让公司洞察市场趋势和竞争定位，而这些以前都是公司支付给外部顾问的费用。

## 结论和对管理人员的要求

FinOps 正在发生迅速变化。起初的云计算成本优化战略，如今已成为管理 SaaS 和人工智能支出的基础。认真对待 FinOps，尤其是在治理和控制人工智能成本方面的公司，将在管理数字化转型方面获得竞争优势。

### 管理人员要点

1. **FinOps正从云计算扩展到AI和SaaS领域**：企业正在采用FinOps来控制不可预测的AI成本和SaaS的泛滥。领导者应将FinOps纳入财务规划，以防止数字支出失控。
2. **AI成本管理需要新的策略**：传统的云成本控制方法不适用于AI，因为AI依赖昂贵的GPU、基于token的定价以及资源密集型的训练周期。高管必须实施针对AI的专项成本监控和工作负载优化，以避免财务超支。
3. **治理正取代成本削减成为首要任务**：成本优化的回报正在递减，而长期成本控制则依赖于治理、自动化和政策执行。领导者应将关注点从短期节省转向可持续的财务纪律。
4. **多云和AI投资正在增加复杂性**：企业正在SaaS、公有云和私有基础设施上部署AI，这使得成本管理变得更加困难。决策者必须在所有环境中采用统一的FinOps方法，以防止效率低下和成本攀升。

了解完整的成本情况并不意味着不鼓励采用人工智能，而是通过适当的规划确保成功实施。我们的实施专家可以帮助您制定全面的预算，并将您的具体组织背景、现有系统和内部能力考虑在内。

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