2025 FinOps 状况报告解读

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FinOps
21 Feb, 2025

2025 FinOps 状况报告：云成本管理的新篇章

第五届年度 FinOps 状况调查报告 由 FinOps 基金会发布，基于对管理超 690 亿美元 云支出企业的调查。本文将深入解读报告要点，揭示 2025 年 FinOps 的趋势与挑战。

1. 概览：FinOps 的演变与扩展

FinOps 的“云+”时代

FinOps 在从云中提取价值的过程中变得与以往一样重要，而且越来越多的公司开始将其能力扩展到其他技术投资上。大多数企业开始管理 SaaS 支出，近一半的企业也开始管理许可证费用。部分 FinOps 实践者已开始将其能力应用于私有云和数据中心的支出范围，采用一种“云+”的 FinOps 方法。

尽管优化依然是云支出中的首要任务，但 “了解成本和量化价值”（预算编制、预测、分配等） 开始优先应用于其他技术领域，企业希望在云之外，能更好地预测和理解技术支出。

🚀 【Mof 解读】
过去，FinOps 主要关注 公有云 成本优化，但现在企业开始扩展 FinOps 的能力，管理 SaaS、私有云和数据中心的 IT 资源支出。换句话说，不再只是管“云”了，而是整个 IT 基础设施的成本优化都归到 FinOps 里面。
这就意味着企业的 FinOps 团队不再只是关注 AWS、Azure、GCP，而是还要管好 Salesforce、Workday 这样的 SaaS 费用，甚至管理自建数据中心的 IT 预算。

AI 支出管理的普及

如今，超过大多数调查对象 （63%，相比去年 31%） 已开始管理 AI 支出。预计在未来一年，这一趋势将影响几乎所有 FinOps 实践者，这与云、SaaS 以及数据中心等领域的巨大额外投资相关。

🚀 【Mof 解读】
去年，只有 31% 的企业会专门去管理 AI 的云计算成本，而今年这个比例 直接翻倍，达到 63%！这说明 AI 相关的云计算费用增长迅猛，企业已经开始认真对待 AI 计算的成本管理。
AI 需要 大量 GPU 计算资源，这些资源昂贵且消耗惊人，如果不加管理，很容易让 AI 计算变成“烧钱大户”。未来，FinOps 团队的工作将包括管理 AI 训练、推理任务的成本，并寻找降低 AI 云计算费用的方法。

资源的更多应用与挑战

如今，实践者被要求利用现有资源做得更多，并且越来越多从事相关技术管理工作的人员将他们的工作与 FinOps 合并。然而，如果没有在技能提升、自动化或员工扩充等领域的额外投资，可能会面临工作量过大的风险，因为组织希望在 FinOps 能力范围内提高生产力。

FinOps 状态概览图

🚀 【Mof 解读】
一句话总结：FinOps 团队的工作量越来越大，但预算和人手却没有同步增加。
很多 IT 团队原本负责 SaaS、IT 资产管理（ITAM）或者云计算，现在发现 FinOps 也和自己有关，所以很多传统 IT 运营团队开始 合并 FinOps 的工作。
这意味着 FinOps 需要 更自动化、更智能，否则就是“人越来越少，活越来越多”，长期下来容易陷入低效的死循环。

关于 FinOps 状况报告

《FinOps 状况》是由 FinOps 基金会自 2020 年起每年开展的调查，旨在收集有关关键优先事项、行业趋势以及 FinOps 实践方向的信息。该调查为基金会的各项活动提供了支持，并向更广泛的市场展示了 FinOps 在各类组织中的应用情况。

FinOps 状态分类图

今年的调查对象包括大企业组织，其中 31% 的受访者年均公有云支出超过 5000 万美元，20% 的受访者年均支出超过 1 亿美元，还有超过 20 家公司的年均支出达到 10 亿美元。41% 的受访者来自员工人数超过 2 万人的组织，15% 来自员工超过 10 万人的公司。

概览分布图

2. 特点：FinOps 的核心重点

工作负载优化与浪费减少：FinOps 从业者的首要任务

工作负载优化和浪费减少 以明显的优势成为 FinOps 从业者当前最重要的优先事项，其次是 云成本分摊（Full Allocation） 和 准确的成本预测（Accurate Forecasting）。

优化在 2024 年也是首要任务，并且仍然是 50% 受访者的关注重点，而相比去年，其他 FinOps 能力的优先级有所下降。这表明企业仍在积极寻找方法 在不影响云投资价值的前提下降低支出。

优化优先级图

🚀 【Mof 解读】
优化资源利用率、减少浪费，仍然是 企业 FinOps 的第一优先级，这一点在 2024 年也是如此。
核心问题是：如何削减云成本，又不影响业务？
企业正在寻找各种方法来减少不必要的云资源支出，例如：

云实例优化（选择更合适的 EC2、VM 实例）

预留实例 & Savings Plans（锁定折扣，降低长期成本）

无用资源清理（关掉长期闲置但仍然计费的云资源）
优化成本的需求没有变，反而比去年更强烈。

未来 12 个月：治理与优化仍是核心，但管理更多支出范围的需求正在上升

在未来 12 个月的优先事项中，工作负载优化的排名下降了 21%，从首位跌至第二，而“在大规模环境下实施治理和政策”成为了新的首要任务。

这种变化可能与之前优化工作的成熟度有关。优化工作进行得越久，企业就越能意识到需要治理政策来进一步推动优化。通常，低成本、低难度的优化措施可以最先实施，而治理政策、流程和自动化的实施则需要更成熟的 FinOps 体系。

本次调查中 优先级变化最大 的领域包括：

AI/ML 成本管理（上升 4 位）
管理公有云以外的 IT 成本（上升 5 位）
实现单位经济模型（Unit Economics）（上升 5 位）

未来优先级图

🚀 【Mof 解读】
在未来一年，优化工作的重要性下降了 21%，而 “治理和政策”（Governance & Policy）成为第一优先级。
为什么？

企业已经做了一波优化，但发现靠单纯的技术优化 省钱有限，没有标准化的治理，优化就很难持续下去。

政策、流程和自动化治理 能让云成本管理更体系化，避免人力干预，提高效率。
治理好，优化才能做得更长远。

“组织对齐”仍是实现目标的关键，但“投资与工具”需求大幅上升

通过对开放式回答进行分类分析，我们可以发现 FinOps 从业者在实现其优先事项方面的趋势。组织对齐（例如高层支持）仍然是最重要的实现途径，尽管其必要性相比去年下降了 9%，这表明越来越多的企业已开始接受并推动 FinOps 实践。

与此同时，“投资与工具” 的需求大幅上升 (+20%)，主要包括：

资源投入（如人力与时间）
技能提升（Upskilling）
采购或优化 FinOps 工具
强调自动化能力的建设

随着组织层面的支持逐渐落地，企业的关注点正在转向资源配置和生产力提升，尤其是在 FinOps 从业者的工作负载日益增加的情况下。

🚀 【Mof 解读】
企业推进 FinOps 的过程中，组织对齐（如高层支持） 仍然是最重要的推动因素。
不过，和去年相比，“投资与工具” 的需求增长了 20%。这意味着：

企业更愿意投入资金 来买 FinOps 工具，比如 CloudHealth、Apptio Cloudability 等 SaaS 工具。

更强调自动化，降低人工操作的成本，提高 FinOps 运营效率。

人才培养（Upskilling） 变得更重要，企业需要更懂 FinOps 的人，而不是单纯的“云会计”。

3. 领域：FinOps 的管理范围扩展

实践者普遍加大投入，减少投入的领域极少

我们向 FinOps 实践者询问了他们在未来 12 个月内计划重点改进和维持的领域，并收集了相关反馈，以评估他们的投入程度。

调查结果显示，实践者平均计划在 接近 12 个能力领域 加大投入，而仅在 1 至 2 个领域 减少投入。

这一趋势表明，实践者的工作量已经非常饱和，这也印证了此前对 FinOps 领域加大投资的需求。当前的挑战在于，实践者可能会因任务过多而被“拉扯得过于分散”。因此，实践者需要在某些能力领域 适当减少投入，以便将资源集中在 最具价值的优化机会 上，从而最大化整体影响力。

FinOps 能力投入领域图

FinOps 团队正在管理更多技术支出领域（Cloud+）

当被问及 FinOps 团队当前管理哪些额外的技术支出领域，并计划在未来 12 个月内扩展时，我们发现 SaaS 费用管理 是增长最快的领域，总体占比达到 65%，其中 25% 的受访者计划在未来一年内加强对 SaaS 费用的管理。

了解 FinOps 实践者当前及未来的管理范围很重要，但更关键的是，他们在这些新领域应用了哪些核心能力。

FinOps 管理领域扩展图

调查显示，实践者正在将 “理解云使用与成本” 以及 “量化业务价值” 这两个 FinOps 框架中的核心能力扩展到新的支出领域。这些能力是加强支出管理的关键，使 FinOps 团队能够更全面地掌控这些新领域的支出状况。

预计随着这些领域的成熟度提升，我们会看到 优化能力 逐渐成为 FinOps 关注的重点，尤其是在不同的财务关键节点，出现明确的优化机会时，各类支出管理能力也将逐步扩展到更广泛的范围。

FinOps 能力应用图

🚀 【Mof 解读】
SaaS 费用成为企业 FinOps 团队管理的 第一大增长点，65% 的企业已经在管理 SaaS 成本，并且预计未来 12 个月这个比例还会 继续增长 25%。
此外，企业也在扩展 FinOps 的 管理范围：

AI/ML 成本管理（增长 4 位）：越来越多的 FinOps 团队开始关注 AI 计算的预算。

管理公有云之外的 IT 成本（增长 5 位）：传统 IT 基础设施（数据中心、私有云）也被纳入 FinOps 体系。

量化业务价值（Unit Economics，增长 5 位）：不只是单纯算云成本，还要衡量这些 IT 费用到底有没有带来业务价值。

4. FOCUS（FinOps 开放成本与使用规范）

超过一半的实践者计划在未来 12 个月内使用 FOCUS，但仍面临挑战

当被问及 “你计划如何在未来 12 个月内使用 FOCUS？” 时，仅 18% 的受访者表示完全不打算采用，24% 仍在规划使用方式，而 57% 已有明确的使用计划。

在计划使用 FOCUS 的群体中，超过一半的实践者希望将其自动集成到数据管道中，三分之一 计划在第三方工具或服务支持 FOCUS 时使用它，16% 则计划用于手动数据分析。

然而，在开放回答中，实践者也指出了 FOCUS 采用过程中面临的挑战，包括 时间和技能限制，以及 部分计费系统和供应商尚未支持。例如，一些受访者提到 “时间和资源不足”，“技术债务过重，缺乏原生支持 FOCUS 的 SaaS 供应商”，或者 “内部 IT 限制” 等问题。

尽管开源计费规范 FOCUS 受到广泛关注，但其大规模采用仍面临一定阻碍。不过，随着即将发布的 FOCUS 1.2 版本 引入 SaaS 计费数据支持，预计未来 FOCUS 的需求和采用率将进一步提升，特别是当越来越多的 SaaS 供应商开始输出符合 FOCUS 规范的计费数据 时。

FOCUS 使用计划图

🚀 【Mof 解读】
超过一半的 FinOps 团队计划在未来 12 个月内采用 FOCUS 规范，但目前仍然存在以下挑战：

技术落后 —— SaaS 供应商还没有原生支持 FOCUS 规范。

资源不足 —— IT 团队需要花时间去集成，企业缺乏专门投入。

内部 IT 限制 —— 某些公司对外部 SaaS 计费数据的接入有严格要求。
不过，FOCUS 1.2 版本将引入 SaaS 计费支持，未来 adoption 可能会更快。

5. 云计算可持续性发展

云可持续性报告保持稳定，优化仍主要由成本驱动

在分析 FinOps 实践者如何报告 云可持续性（Cloud Sustainability） 指标时，我们发现全球整体情况与去年基本持平，仅有 1% 的变化。

在欧洲，53% 的 FinOps 团队正在报告碳排放数据，比去年增长了 18%。尽管有所增长，但速度比 2024 年的预测要慢。相比之下，北美地区（占受访者的最大比例）在报告云碳排放的比例上与去年持平，仍为 29%。

目前，只有 15% 的全球 FinOps 实践者在 基于成本 进行云可持续性优化，而 仅有 3% 的团队会在优化时优先考虑 碳排放。这表明，在现阶段，企业仍主要基于成本进行优化，而非环境可持续性因素。

云可持续性报告图

🚀 【Mof 解读】
企业在报告 云碳排放（Cloud Sustainability） 方面的增长速度 低于预期。

欧洲企业的碳排放报告率达到 53%，比去年增长 18%。

北美企业则基本 没什么变化（仍然是 29%）。
目前，只有 3% 的企业会把 碳排放 作为云优化的考量因素，绝大多数企业 仍然只关注成本优化。

6. 交叉领域：FinOps 与其他 IT 领域的融合

交叉领域：ITFM 和 ITSM 是 FinOps 的主要合作伙伴，而 TBM、ITAM 和 SAM 逐步融合

对比 2023 年的数据，FinOps 与其他 IT 领域的跨团队协作在大多数领域都在增加，其中 IT 财务管理（ITFM）和 IT 服务管理（ITSM） 的增长最为显著。

IT 资产管理（ITAM）和技术业务管理（TBM） 这两个领域在 2023 年以来，与 FinOps 直接融合的趋势有所上升（紫色条）。其中，ITAM 还表现出与 FinOps 独立团队合作（绿色条）的增长，而 TBM 在独立团队合作方面基本保持不变，反而是与 FinOps 的深度融合增长更快。

此外，可持续发展/ESG 团队 在独立团队合作方面的增长有限，且与 FinOps 直接融合的趋势有所下降，这与之前调查中预期的 ESG 大规模整合形成了鲜明对比。

FinOps 与 IT 领域融合图

🚀 【Mof 解读】
FinOps 和 IT 财务管理（ITFM）、IT 资产管理（ITAM）、技术业务管理（TBM） 这些领域正在深度融合。
但 可持续发展（ESG）和 FinOps 的整合速度比预期慢，说明企业 目前对 ESG 合规的紧迫性不如 IT 成本优化。

7. FinOps For AI

AI 投资计划更多倾向于公有云，金融行业在数据中心和私有云上的 AI 投资高于其他行业

在被问及 “贵公司在未来 12 个月的 AI 投资计划是什么？” 时，大多数组织的投资倾向于公有云，其中 69% 计划投资 SaaS，而 30% 计划投资数据中心或私有云。

97% 的受访者表示，他们将在多个基础设施领域投资 AI，这一趋势不仅强化了 AI 投资的多样性，同时也加速了 FinOps 实践者需要管理新支出领域的需求，以全面掌控 AI 相关成本。

金融行业的 AI 投资规模更大，且更多资金流向数据中心和私有云。相比其他行业，金融行业对 AI 基础设施的投资更加多元化，并更倾向于私有化部署，以满足数据安全和合规要求。

AI 投资分布图

在 AI 预算管理方面，最关键的活动依然属于 FinOps 体系的“理解云使用情况与成本”以及“量化业务价值” 这两个领域。例如：成本分摊（Allocation）、数据摄取（Data Ingestion）、报告（Reporting）、异常检测（Anomaly Detection）、规划与预测（Planning & Forecasting） 这些能力被广泛提及，表明企业首先需要解决 AI 费用的透明化和可理解性问题。

相比之下，AI 成本优化目前并非优先事项。预计随着企业逐步建立 AI 成本可视化的基础，并将 AI 费用与整体业务价值对齐，优化工作将逐步变得更加重要。

AI 预算管理能力图

🚀 【Mof 解读】
97% 的企业在 多个基础设施 上投资 AI，包括：

69% 选择公有云（SaaS AI 服务）

30% 选择私有云/数据中心（自建 AI 训练集群）
金融行业 的 AI 投资方向和其他行业不同，他们 更倾向于私有云和数据中心，以满足合规要求。
目前，AI 成本优化 还不是优先级，但 未来企业会更关注 AI 计算的 ROI，并对 AI 训练和推理成本进行更深入的优化。

8. 结论：FinOps 的未来展望

毫无疑问，成本优化多年来一直是首要任务。提高技术支出的效率始终是组织的重点。然而，实践者们被要求关注更广泛的技术支出领域，首先投资于与成本可视化和业务价值相关的活动。

如今，大多数 FinOps 实践者已经开始管理 AI 成本，这进一步推动了支出范围的扩展，因为 AI 投资分布在多个基础设施类别之间。随着实践者将这些支出领域纳入管理，他们还处于成熟度曲线的早期阶段，因此大部分精力集中在帮助他们理解支出的能力上：例如计划估算、预测、了解现有成本，并与财务团队合作进行成本分配。

一旦在成本可视化、分配和预测方面取得成熟，并且对每个 AI 使用案例的基本价值有信心后，优化和效率将变得更加重要。为了实现这一成熟度并推进 AI 优化，仍然需要更多的投资用于技能提升。

通过与工程、业务和财务的合作，FinOps 实践者已经建立了强大的财务问责制，这使他们能够更好地应对云计算及其他技术类型的挑战，包括 SaaS、数据中心和 AI。

随着实践者承担更多的支出领域责任，他们面临着精力分散的风险。他们被要求通过提高操作效率来实现更多的产出。

实践者报告称，他们需要在技能提升、人员扩充、工具和自动化方面进行投资。最成功的 FinOps 实践通过不断将活动与业务战略对齐，并将最相关的 FinOps 能力应用到每个新技术支出领域，保持了工作的平衡。

🚀 【Mof 解读】
FinOps 已经不仅仅是“云成本优化”了，而是 企业 IT 成本管理的核心，管理 SaaS、AI、私有云等更多 IT 预算。
同时，企业的 优化思路也在变化：

过去：先做优化，后做治理

现在：先搞清楚成本，再去优化
企业需要 更多自动化、更多人才培养、更好的 FinOps 工具，才能支撑更大的 IT 成本管理需求。
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