Jak skutecznie zarządzać kosztami AI w chmurze? Odpowiedzią jest FinOps

Zdjęcie: chmura, dane, demokratyzacja

W świecie technologii nastała nowa gorączka złota, a jej imię to Sztuczna Inteligencja. Każda organizacja, od startupu po globalną korporację, chce wdrożyć swoje modele predykcyjne, inteligentne chatboty i systemy rekomendacyjne.

Chmura publiczna, ze swoją obietnicą nieskończonej skalowalności i elastyczności, wydaje się idealnym miejscem do realizacji tych ambicji. AI to przepustka do innowacji i zdobycia przewagi konkurencyjnej. Panuje entuzjazm, a możliwości wydają się nieograniczone. A potem przychodzi rachunek.

Nagle obietnica rewolucji zamienia się w ból głowy dla działów IT i finansów. Okazuje się, iż trenowanie zaawansowanych modeli i obsługa milionów zapytań w czasie rzeczywistym generuje koszty, które potrafią zaskoczyć choćby najbardziej doświadczonych menedżerów.

Ten scenariusz staje się coraz powszechniejszy. Aby sztuczna inteligencja stała się prawdziwym przyjacielem biznesu, a nie finansowym koszmarem, potrzebuje strategicznego partnera. Tym partnerem jest FinOps – kultura i praktyka świadomego zarządzania finansami w chmurze, która pozwala pogodzić innowację z rentownością.

Apetyt rośnie, a z nim rachunki

AI już dawno przestało być domeną eksperymentów w laboratoriach. To potężne narzędzie biznesowe, w które firmy inwestują ogromne środki. Nie jest zaskoczeniem, iż ponad 40% budżetów IT jest w tej chwili przeznaczanych na rozbudowę możliwości chmurowych, głównie z myślą o obsłudze obciążeń związanych z AI.

Liderzy technologiczni doskonale zdają sobie sprawę z nadchodzącego wyzwania – niemal tyle samo z nich (40%) wskazuje właśnie sztuczną inteligencję jako jeden z głównych czynników, które wpłyną na wzrost kosztów IT w ciągu najbliższych trzech lat.

Problem polega na tym, iż koszty AI nie są liniowe. Składają się na nie potężne i drogie procesory graficzne (GPU), transfer i przechowywanie gigantycznych zbiorów danych oraz nieustanna praca modeli w trybie produkcyjnym. Ta złożoność nakłada się na istniejący już problem z kontrolą wydatków w chmurze.

Skoro niemal wszyscy (94%) liderzy IT przyznają, iż stoją przed wyzwaniami w zakresie optymalizacji kosztów chmury, a blisko połowa (44%) organizacji ma ograniczoną widoczność swoich wydatków, to dodanie do tego równania zasobożernej AI jest prostym przepisem na finansową katastrofę.

Nieprzewidziane skoki kosztów stają się normą, a nie wyjątkiem.

Na ratunek FinOps: Zaklinacz kosztów w erze AI

W tym momencie na scenę wkracza FinOps. To znacznie więcej niż tylko narzędzia do monitorowania kosztów. To zmiana kulturowa, która buduje mosty między zespołami technologicznymi, finansowymi i biznesowymi. Jej celem jest zaszczepienie wspólnej odpowiedzialności za wydatki w chmurze, gdzie każdy inżynier i deweloper rozumie finansowe konsekwencje swoich decyzji.

W kontekście sztucznej inteligencji, rola FinOps staje się kluczowa i obejmuje trzy główne obszary:

• Prognozowanie: Zamiast działać na ślepo, praktyki FinOps pozwalają szacować koszty projektów AI, zanim te jeszcze wystartują. Umożliwia to podejmowanie świadomych decyzji o tym, czy dany projekt ma biznesowy sens.
• Ciągła optymalizacja: Zespoły FinOps działają jak trenerzy personalni dla infrastruktury chmurowej. Identyfikują niewykorzystywane lub przewymiarowane zasoby, pomagają dobrać odpowiednie instancje maszyn i dbają o “higienę” kosztową na co dzień.
• Alokacja i mierzenie wartości: FinOps pozwala precyzyjnie przypisać każdy dolar wydany na chmurę do konkretnego produktu, projektu lub działu. Dzięki temu biznes może wreszcie odpowiedzieć na fundamentalne pytanie: czy nasza inwestycja w AI faktycznie się zwraca?

Technologiczny “power couple” w praktyce

Jak wygląda kooperacja AI i FinOps w działaniu? Wyobraźmy sobie kilka scenariuszy. Zespół data science chce trenować nowy, skomplikowany model. Zamiast uruchamiać najdroższe instancje GPU na żądanie, dzięki FinOps mogą zaplanować ten proces na godziny nocne, korzystając z znacznie tańszych instancji spot.

Inny przykład to model obsługujący rekomendacje w sklepie internetowym. Zamiast utrzymywać pełną moc obliczeniową przez 24/7, systemy automatycznie skalują się w godzinach szczytu i niemal wyłączają w nocy, generując ogromne oszczędności.

Najważniejszym aspektem jest jednak powiązanie kosztów z realną wartością biznesową. Dzięki FinOps firma może zobaczyć, iż chociaż nowy model rekomendacji kosztuje o 20% więcej, to jednocześnie podniósł konwersję o 35%. W ten sposób dyskusja o kosztach zamienia się w rozmowę o strategicznej, mierzalnej inwestycji.

Zrównoważona innowacja

Inwestowanie w sztuczną inteligencję bez solidnych fundamentów FinOps jest jak żeglowanie po wzburzonym oceanie bez mapy i kompasu – to ekscytująca, ale niezwykle ryzykowna wyprawa. Połączenie mocy AI ze świadomym zarządzaniem finansami to dziś nowy standard tworzenia zrównoważonych i rentownych innowacji.

To właśnie dzięki takiemu podejściu sztuczna inteligencja może w pełni zrealizować swoją obietnicę i stać się niezawodnym, najlepszym przyjacielem w rozwoju każdej organizacji.