클라우드 사용은 관련 비용, 특히 AI가 주도하는 비용과 마찬가지로 계속 급증합니다. 가트너 분석가들은 퍼블릭 클라우드 서비스에 대한 전세계 최종 사용자 지출이 2025 년에 $ 723.4 억2024 년에 6 천억 달러 미만에서 경영진의 70% IBM 보고서에서 설문 조사에 따르면 생성 AI는 이러한 증가의 중요한 동인으로 인용했습니다.
동시에, 중국의 깊은 씨는 단지 2 개월 및 6 백만 달러 AI 모델을 훈련시키기 위해. 그 수치가 전체 이야기를하는지 여부는 의심의 여지가 있지만, Microsoft와 Nvidia의 여전히 주가가 높은 주가라면,이 발표는 비용 효율적인 AI 시스템의 필요성까지 서방 세계를 깨웠다.
현재까지 회사는 AI 비용을 R & D의 발송으로 취급 할 수있었습니다. 그러나 AI 비용, 특히 성공적인 제품 및 기능과 관련된 비용은 결국 회사의 판매 상품 비용 (COG) 및 결과적으로 총 마진에 도달 할 것입니다. AI 혁신은 항상 비즈니스 감각에 대한 냉담한 조사에 직면하게되었습니다. Deepseek의 Bombshell 발표는 그 타임 라인을 단축시켰다.
나머지 퍼블릭 클라우드와 마찬가지로 회사는 교육 및 소비 비용을 포함하여 AI 비용을 관리해야합니다. AI 지출을 비즈니스 결과와 연결하고 AI 인프라 비용을 최적화하고 가격 책정 및 포장 전략을 개선하며 AI 투자 수익을 극대화해야합니다.
그들은 어떻게 할 수 있습니까? 클라우드 유닛 경제학 (CUE).
클라우드 유닛 경제학 (CUE)이란 무엇입니까?
큐는 클라우드 구동 이익의 측정 및 최대화로 구성됩니다. 기본 메커니즘은 클라우드 비용 데이터를 고객 수요 및 수익 데이터와 연결하여 비즈니스의 가장 수익성이 가장 낮고 수익성이 낮은 차원을 드러내므로 회사에 최적화 방법과 위치를 보여줍니다. 큐는 AI 비용을 포함하여 모든 클라우드 지출 소스에 적용됩니다.
큐의 기초는입니다 비용 할당 – 누가 및/또는이를 이끄는 것에 따라 클라우드 비용을 조직합니다. 일반적인 할당 크기에는 고객 당 비용, 엔지니어 당 팀당 비용, 제품 당 비용, 기능 당 비용 및 마이크로 서비스 당 비용이 포함됩니다. 최신 비용 관리 플랫폼을 사용하는 회사는 종종 비즈니스 구조 (엔지니어링 계층, 플랫폼 인프라 등)를 반영하는 프레임 워크에 비용을 할당합니다.
그러면 큐의 핵심은 단위 비용 지표이는 비용 데이터를 수요 데이터와 비교하여 회사에 올인 비용을 제공하는 비용을 보여줍니다. 예를 들어, B2B 마케팅 회사는 플랫폼을 통해 전송 된 “1,000 개의 메시지 당 비용”을 계산할 수 있습니다. 이를 위해서는 클라우드 비용과 전송 된 메시지 수를 추적하고 해당 데이터를 단일 시스템으로 공급하고 해당 시스템에 클라우드 비용을 메시지로 나누고 결과를 대시 보드에 그래프로 표시하도록 지시해야합니다.
회사는 비용 할당으로 시작했기 때문에 고객, 제품, 기능, 팀, 마이크로 서비스 또는 비즈니스 구조를 반영한 것으로 간주되는 다른 관점에서 1,000 개의 메시지 당 비용을 볼 수 있습니다.
결과 :
- 유연한 비즈니스 차원 그들은 단위 비용 지표를 필터링하여 비즈니스의 어떤 영역이 클라우드 비용을 주도하는지 보여줄 수 있습니다.
- 조명 단위 비용 지표 그것은 그들이 얼마나 효율적으로 고객의 요구를 충족시키는 지 보여줍니다
- 리팩토링 인프라, 고객 계약 조정 또는 정제 가격 및 포장 모델과 같은 대상 효율성 향상 기능
AI 시대의 큐
CUE 모델에서 AI 비용은 비즈니스의 할당 프레임 워크에 통합 될 수있는 클라우드 지출의 한 가지 소스 일뿐입니다. AI 회사가 비용 데이터를 전파하는 방식은 여전히 발전하고 있지만 원칙적으로 비용 관리 플랫폼은 AWS, Azure, GCP 및 SAAS 비용을 치료하는 것과 거의 같은 방식으로 AI 비용을 처리합니다.
최신 클라우드 비용 관리 플랫폼은 AI 비용을 할당하고 단가 비용 지표의 맥락에서 효율성 영향을 보여줍니다.
회사는 AI 비용을 소수의 직관적 인 방식으로 할당해야합니다. 하나는 모든 클라우드 지출 소스에 공통적 인 할당 차원 인 팀당 앞서 언급 한 비용으로 각 엔지니어링 팀이 책임을지는 비용을 보여줍니다. 이는 리더가 특정 팀의 비용이 급증 할 때 책임을지고 책임을지는 사람을 정확히 알고 있기 때문에 특히 유용합니다.
회사는 또한 자신의 알고 싶어 할 수도 있습니다 AI 서비스 유형 당 비용 -기계 학습 (ML) 모델 대 Foundation 모델 대 OpenAI와 같은 타사 모델. 또는 SDLC 단계 당 비용을 계산하여 AI 기반 기능의 비용이 개발에서 테스트로, 스테이징으로, 마지막으로 생산으로 전환함에 따라 어떻게 변화하는지 이해할 수 있습니다. 회사는 데이터 정리, 스토리지, 모델 생성, 모델 교육 및 추론을 포함하여 AI 개발 수명주기 단계 당 비용을 훨씬 더 세분화하고 비용을 계산할 수 있습니다.
잡초에서 약간의 확대 : 큐는 조직화 된 클라우드 비용 데이터를 고객 수요 데이터와 비교 한 다음 최적화 위치를 파악하는 것을 의미합니다. AI 비용은 올바른 플랫폼을 사용하여 회사의 전체 큐 전략에 완벽하게 맞는 클라우드 비용 데이터 소스 중 하나 일뿐입니다.
톱니 쓰나미를 피하십시오
2024 년 현재 회사의 61% Cloudzero 설문 조사에 따르면 클라우드 비용 관리 시스템이 공식화되었습니다. 관리되지 않는 클라우드 비용은 곧 관리가 불가능 해집니다. 공식적으로 비용을 공식적으로 관리하지 않는 부분과 유사한 회사의 31%는 주요 톱니 타격을 입었습니다. 클라우드 비용은 11% 이상의 수익을 소비한다고보고했습니다. 관리되지 않는 AI 비용은 이러한 추세를 악화시킬뿐입니다.
오늘날 가장 미래 지향적 인 조직은 다른 주요 지출과 마찬가지로 클라우드 비용을 취급하고 ROI를 계산하고 가장 중요한 비즈니스 차원으로 ROI를 중단하고 ROI를 최적화하는 데 필요한 데이터를 사용하여 관련 팀 구성원에게 권한을 부여합니다. 차세대 클라우드 비용 관리 플랫폼은 포괄적 인 큐 워크 플로우를 제공하여 기업이 쓰나미를 피하고 장기적인 생존력을 강화할 수 있도록 도와줍니다.
게시물 AI 비용이 가속화되고 있습니다. 여기에 통제를 유지하는 방법은 다음과 같습니다. 먼저 나타났습니다 Unite.ai.
