.svg){kind=small}
.svg){kind=small}
.svg){kind=small}
Tại sao các công ty đang chuyển sang FinOps để kiểm soát chi phí AI và SaaS
Các công ty đang mở rộng FinOps ra ngoài phạm vi đám mây để kiểm soát chi phí AI và SaaS. Chi tiêu cho AI không thể đoán trước đòi hỏi những chiến lược mới, trong khi quản trị đang thay thế việc cắt giảm chi phí ngắn hạn. Sự phức tạp của đa đám mây đang gây ra tình trạng kém hiệu quả, và các công ty trong danh sách Fortune 100 đang biến FinOps thành một tiêu chuẩn. Việc kiểm soát chi tiêu công nghệ hiện là điều thiết yếu.
Vượt ra ngoài gói đăng ký hàng tháng: Mức độ thực sự của chi phí công nghệ
Giá niêm yết của một giải pháp SaaS hoặc AI chỉ là bước khởi đầu. Khi đánh giá các nền tảng công nghệ, điều quan trọng là phải cân nhắc những chi phí bổ sung tiềm ẩn này, mà nhiều nhà cung cấp thường bỏ qua trong bài thuyết trình của họ:
Chuẩn bị và di chuyển dữ liệu
Giá trị của hệ thống AI chỉ phụ thuộc vào dữ liệu mà chúng xử lý. Theo nghiên cứu của Gartner, việc chuẩn bị dữ liệu thường chiếm 20-30% tổng chi phí triển khai AI. Nhiều tổ chức đánh giá thấp nguồn lực cần thiết cho:
- Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu lịch sử
- Thiết lập phân loại dữ liệu nhất quán
- Di chuyển dữ liệu từ các hệ thống cũ
- Tạo khuôn khổ quản trị dữ liệu
Những thách thức độc đáo của việc tối ưu hóa chi phí AI
Quản lý chi phí AI không giống như quản lý chi tiêu đám mây truyền thống. AI hoạt động ở quy mô hoàn toàn khác, được điều khiển bởi GPU, chu kỳ đào tạo và xử lý suy luận thời gian thực. Cấu trúc chi phí của AI rất phức tạp:
- GPU rất đắt và các mô hình AI đòi hỏi sức mạnh xử lý rất lớn.
- Việc đào tạo một mô hình có thể mất nhiều ngày hoặc nhiều tuần, tiêu tốn tài nguyên máy tính ở mức độ không thể đoán trước.
- Suy luận, quá trình sử dụng mô hình AI được đào tạo để tạo ra kết quả, sẽ phát sinh chi phí, đặc biệt là ở quy mô lớn.
- Định giá dựa trên mã thông báo, trong đó các công ty trả tiền dựa trên khối lượng dữ liệu được xử lý bởi các mô hình AI
Tích hợp với các hệ thống hiện có
Rất ít công ty vận hành hệ thống hoàn toàn tự động. Giải pháp AI của bạn có thể sẽ cần kết nối với:
- Nền tảng CRM
- Hệ thống ERP
- Công cụ tự động hóa tiếp thị
- Ứng dụng nội bộ tùy chỉnh
Tùy thuộc vào môi trường kỹ thuật của bạn, bạn có thể cần lập ngân sách cho:
- Thời gian phát triển cho tích hợp tùy chỉnh
- Giải pháp phần mềm trung gian cho các hệ thống phức tạp
- Nâng cấp tiềm năng cho các hệ thống hiện có để đảm bảo khả năng tương thích
Đào tạo nhân viên và quản lý thay đổi
Theo Tạp chí Quản lý Sloan của MIT, các tổ chức triển khai giải pháp AI thường cần phân bổ 15-20% ngân sách cho đào tạo và quản lý thay đổi. Thực tế, hãy xem xét:
- Sự sụt giảm năng suất ban đầu trong giai đoạn học tập
- Thời gian dành cho các buổi đào tạo chính thức
- Khả năng chống lại các quy trình làm việc mới
- Tài liệu về các quy trình mới
Quản trị đang nổi lên như một ưu tiên hơn là cắt giảm chi phí
Giai đoạn đầu của FinOps chủ yếu tập trung vào việc cắt giảm chi phí. Tuy nhiên, các công ty đang nhận ra rằng một khi những điểm kém hiệu quả rõ ràng được loại bỏ, giá trị thực sự sẽ đến từ việc quản trị: xây dựng chính sách, tự động hóa và kỷ luật tài chính dài hạn.
Tối ưu hóa là giải pháp nhanh chóng. Quản trị là yếu tố giúp tổ chức duy trì kỷ luật tài chính ở quy mô lớn. Đó là sự khác biệt giữa việc ứng phó với tình trạng vượt chi phí và ngăn chặn chúng ngay từ đầu. Quản trị nghĩa là thiết lập chính sách sử dụng đám mây, tự động hóa kiểm soát chi tiêu và đảm bảo hiệu quả chi phí là chức năng kinh doanh cốt lõi.
Đầu tư vào AI và đa đám mây làm phức tạp việc quản lý chi phí
Các công ty sử dụng kết hợp SaaS, đám mây công cộng, đám mây riêng và trung tâm dữ liệu tại chỗ. Điều này khiến việc quản lý chi phí trở nên phức tạp hơn nhiều. Các nhà cung cấp đám mây khác nhau có cấu trúc thanh toán khác nhau, và các trung tâm dữ liệu riêng đòi hỏi đầu tư ban đầu với các mô hình chi phí hoàn toàn khác nhau.
Các chiến lược đa đám mây làm tăng thêm độ phức tạp:
- Việc di chuyển dữ liệu giữa các đám mây có thể gây ra phí thoát, thường bị bỏ qua nhưng có khả năng đáng kể
- Khối lượng công việc được chia giữa đám mây công cộng và riêng tư cần được cân bằng cẩn thận để tránh sự dư thừa và lãng phí năng lực
- AI làm vấn đề trở nên phức tạp hơn: nhu cầu tính toán cao của nó khiến việc giám sát tài chính trên nhiều môi trường trở nên khó khăn hơn.
Một khảo sát của FinOps Foundation cho thấy 69% công ty đang sử dụng SaaS cho khối lượng công việc AI, trong khi 30% đang đầu tư vào đám mây riêng và trung tâm dữ liệu. Các số liệu cho thấy một xu hướng rõ ràng: các công ty đang chuyển dịch từ việc triển khai trên một đám mây đơn lẻ, nhưng nhiều công ty đang gặp khó khăn trong việc tối ưu hóa chi phí trên nhiều nền tảng.
Cam kết của chúng tôi: chi phí đăng ký cạnh tranh với tính minh bạch hoàn toàn
Chúng tôi cung cấp mức giá đăng ký cực kỳ cạnh tranh, thấp hơn đáng kể so với mức trung bình của thị trường. Mức giá thấp này không phải là một chiêu trò thu hút khách hàng, mà là kết quả của hiệu quả hoạt động và cam kết của chúng tôi trong việc giúp mọi doanh nghiệp đều có thể tiếp cận AI.
Không giống như các nhà cung cấp khác che giấu chi phí thực tế đằng sau mức giá ban đầu hấp dẫn, chúng tôi kết hợp gói đăng ký giá cả phải chăng của mình với tính minh bạch hoàn toàn:
- Phí hàng tháng thấp, không có chi phí ẩn hoặc bất ngờ nào
- Cấu trúc phân tầng rõ ràng giúp duy trì chi phí có thể dự đoán được ngay cả khi bạn phát triển
- Đào tạo cơ bản và hướng dẫn sử dụng đã bao gồm trong giá cơ bản
- Giới hạn cuộc gọi API hào phóng và phí vượt mức được công bố rõ ràng
- Các lộ trình nâng cấp đơn giản và tiết kiệm chi phí dựa trên nhu cầu đang phát triển
.webp)
Lợi ích tiềm ẩn bù đắp chi phí
Mặc dù việc hiểu toàn bộ bức tranh chi phí là rất quan trọng, nhưng cũng có những "lợi ích tiềm ẩn" mà nhiều tổ chức phát hiện ra sau khi triển khai:
Tăng hiệu quả đa chức năng
Việc triển khai AI thường tạo ra hiệu quả bất ngờ vượt xa mục đích sử dụng chính. Một trong những khách hàng sản xuất của chúng tôi ban đầu sử dụng nền tảng của chúng tôi để tối ưu hóa hàng tồn kho, nhưng sau đó nhận thấy những cải tiến đáng kể trong quy trình mua sắm như một lợi ích thứ cấp.
Giảm nợ kỹ thuật
Các giải pháp SaaS hiện đại hỗ trợ AI thường thay thế nhiều hệ thống cũ, loại bỏ chi phí bảo trì và nợ kỹ thuật có thể không hiển thị trong tính toán ROI ban đầu.
Trí thông minh cạnh tranh
Khả năng phân tích của nền tảng AI thường cung cấp thông tin chi tiết về xu hướng thị trường và vị thế cạnh tranh mà trước đây các công ty phải trả tiền cho các nhà tư vấn bên ngoài.
Kết luận và cân nhắc cho người quản lý
FinOps đang thay đổi nhanh chóng. Chiến lược ban đầu chỉ là tối ưu hóa chi phí đám mây giờ đây đang trở thành nền tảng cho việc quản lý chi tiêu cho SaaS và AI. Các công ty coi trọng FinOps, đặc biệt là trong quản trị AI và kiểm soát chi phí, sẽ có lợi thế cạnh tranh trong việc quản lý chuyển đổi số.
Những điểm chính dành cho người quản lý:
- FinOps đang mở rộng ra ngoài đám mây, hướng đến AI và SaaS : Các công ty đang áp dụng FinOps để kiểm soát chi phí AI khó lường và sự gia tăng nhanh chóng của SaaS. Các nhà lãnh đạo nên tích hợp FinOps vào kế hoạch tài chính để ngăn chặn chi tiêu kỹ thuật số không kiểm soát.
- Quản lý chi phí AI đòi hỏi chiến lược mới : Các biện pháp kiểm soát chi phí đám mây truyền thống không hiệu quả với AI, vốn phụ thuộc vào GPU đắt tiền, định giá dựa trên token và chu kỳ đào tạo tốn kém tài nguyên. Ban điều hành phải triển khai giám sát chi phí và tối ưu hóa khối lượng công việc dành riêng cho AI để tránh vượt ngân sách.
- Quản trị đang thay thế việc cắt giảm chi phí trở thành ưu tiên hàng đầu : Tối ưu hóa chi phí mang lại lợi nhuận giảm dần, trong khi việc kiểm soát chi phí dài hạn phụ thuộc vào quản trị, tự động hóa và thực thi chính sách. Các nhà lãnh đạo nên chuyển trọng tâm từ tiết kiệm ngắn hạn sang kỷ luật tài chính bền vững.
- Đầu tư vào đa đám mây và AI đang ngày càng phức tạp : Các công ty đang triển khai AI trên SaaS, đám mây công cộng và cơ sở hạ tầng riêng, khiến việc quản lý chi phí trở nên khó khăn hơn. Các nhà ra quyết định phải áp dụng phương pháp FinOps thống nhất trên tất cả các môi trường để ngăn ngừa tình trạng kém hiệu quả và chi phí tăng cao.
Việc hiểu rõ bức tranh tổng thể về chi phí không làm nản lòng việc áp dụng AI, mà còn đảm bảo việc triển khai thành công thông qua kế hoạch phù hợp. Các chuyên gia triển khai của chúng tôi luôn sẵn sàng hỗ trợ bạn lập ngân sách toàn diện, cân nhắc bối cảnh tổ chức cụ thể, hệ thống hiện có và năng lực nội bộ của bạn.
