AI经济学重塑FinOps：企业寻求更高可见性和控制力

随着企业级人工智能（AI）支出的加速增长，组织正面临一系列新一代的成本与优化挑战，同时迫切需要提升AI支出的可见性。FinOps（财务运营）的下一阶段越来越侧重于改善可见性，并将财务责任融入日常技术决策中。

FinOps已远远超出云成本管理的范畴，组织现在将关注点扩大到更广泛的技术支出。据Virtasant LLC产品负责人Rajeev Laungani表示，随着AI采用的加速，企业正面临新的挑战。“每天都有新模型、新服务出现，”Laungani说，“什么是正确的模型？我们是否高效地使用它？这是AI世界中需要解决的首要问题。”

Laungani与雪佛龙公司信息技术优化技术产品经理Colby Rozell在FinOps X 2026大会上接受了theCUBE的采访。他们讨论了AI支出可见性以及FinOps在软件开发中日益增长的作用。

AI支出可见性挑战

组织越来越希望整合其FinOps工具集，利用AI自动化重复性任务，同时将人类判断保留用于更高风险的决策。Rozell指出，虽然AI可以自动化许多重复性FinOps任务，但人类判断仍然至关重要，因为组织仍依赖多种工具，尚未找到能解决所有问题的单一平台。“这实际上是多种工具的组合，将各种洞察汇集在一起，我们才能真正利用所获得的洞察，”他说，“除此之外，我们还需要消除摩擦。”

许多成本节省建议产生的单个节约金额较小，但实施这些建议往往需要大量工程努力，从而造成摩擦并延迟行动。然而，当这些建议汇总起来时，可以带来数百万美元的潜在节省。Rozell表示：“这正是我看到AI for FinOps消除摩擦、帮助我们更快地在这些决策中实现价值的地方。它不仅仅是做出决策，仍然需要人类参与，而是贯穿到执行层面，甚至为他们修改代码。”

Laungani指出，代码级别的优化才是真正的精细之处，每个架构决策都会带来成本影响，且这种影响会随着时间累积。“每一次代码变更，其成本影响是什么？”Laungani问道，“每一次开发或架构考虑，将如何影响五年后的环境？”

这是SiliconANGLE和theCUBE对FinOps X 2026报道的部分内容。完整视频采访可在上方观看。