2025 年 7月-11月全球云成本新闻汇总

MofCloud
FinOps
02 Dec, 2025

🗓️ 2025年 11月

AWS 刚刚公布了 330 亿美元的季度收入，几乎完全由 AI 驱动，即便企业仍在应对意外的存储费用和上升的硬件成本。欧洲正在悄悄建设自己的主权云生态系统，亚太地区则通过游戏化来缓解财务与工程之间的紧张关系，而全球 IT 负责人则要求更简单、更可预测的云定价。与此同时，企业正在将 AI 预算从噱头转向可衡量的成本节约。

AWS 收入攀升至 330 亿美元，AI 需求超越成本削减

AWS 公布 第三季度收入为 330 亿美元，同比增长 20%，标志着云计算增速放缓的局面正式结束。在过去两年中，客户积极优化云支出，而如今企业正将预算重新投入到 AI 驱动的工作负载 中，AWS 成为这一需求回流的主要受益者。

为应对需求，亚马逊大幅增加基础设施投资，仅上一季度就投入 340 亿美元，预计 2025 年将达到 1250 亿美元。大量资金用于 AI 数据中心、能源扩容以及定制芯片（如 Trainium），其季度采用率同比增长 150%。

AWS 的战略明确：通过成为 AI 构建的主要平台，主导云计算下一个时代。问题在于，这笔巨额资本支出能否在与微软和谷歌竞争的同时，转化为长期利润率。

IT 领导者因意外存储费用陷入困境，隐藏成本激增

一项行业新调查显示，95% 的 IT 领导者遭遇了意外的云存储费用，其中 检索费、PUT 操作费和出口费 是主要“罪魁祸首”。这些隐藏费用干扰严重，迫使团队 缩减数据规模、缩短保留策略、延迟项目，甚至重新分配预算 来维持运作。

随着云存储定价变得越来越不透明，组织感到越来越被束缚。许多人表示，隐藏费用造成了 供应商锁定效应，迁移成本高于持续承担罚款的成本。近 99% 的领导者认为，这种互操作性缺失正在 主动放慢数字化转型，阻碍分析、AI 采用和现代化计划。

随着挫败感上升，行业期望也在发生变化。IT 领导者呼吁 简单、可预测、兼容 S3 的存储方案，并提供透明定价，显示出对复杂费用结构和意外账单的日益抵制，这些问题往往破坏长期规划。

企业将 AI 预算转向节约、控制与实际回报

OpenText 的 2026 展望指出，企业 AI 正进入一个新阶段：强调责任和回报，而非试验。CIO 被要求展示 每年 10% 的成本降低、工具整合，以及 AI 驱动的速度、运行时间和成本的明确改进。

AI 热潮正在趋于稳定，公司不再被花哨的试点项目吸引。他们需要的 AI 是 能替代工具、自动化工作流、降低技术负债，而不是增加更多复杂性。未来趋势包括：

混合云以控制数据
上下文 AI取代庞大 LLM
可行动、可解释并提升生产力的 AI

这标志着 AI 从实验阶段转向 核心运营系统。

欧洲逐步脱离美企云，转向数据主权

欧洲 CIO 越来越倾向于远离美国超大云厂商，原因包括 数据主权、地缘政治摩擦以及区域控制。一项新调查显示：

61% 计划采用本地云服务提供商
53% 担心过度依赖美国科技巨头

各国政府正在支持主权云计划，如法国的 S3NS 和德国的 Delos Cloud，提供本地替代方案，将敏感数据保留在国家边界内。

数据主权已不仅是合规要求，而被视作 关键基础设施。但脱离超大云厂商成本高昂且进程缓慢。本地云成本更高，且缺乏部分企业级功能，因此这场“分手”将是一个 十年过渡，而非一夜之间完成。

随着 AI 推动硬件成本飙升，云价格预计上涨

OVHcloud CEO 表示，由于硬件组件成本飙升，客户应做好 到 2026 年中期云价格上涨 5–10% 的准备。AI 需求导致内存和 NVMe 价格暴涨：

DDR4 自 2025 年 9 月以来上涨 158%
DDR5 上涨 307%
三星再次涨价 60%

即使云服务提供商希望维持价格稳定，这些组件成本也使涨价不可避免。

AI 热潮正在给硬件供应链带来压力。超大云厂商可能暂时保持价格，但像 OVH 这样的区域供应商已预示不可避免的涨价。许多企业选择提前购买服务器以延缓影响，但这只是暂时缓冲。

游戏化成为亚太地区解决云成本紧张的强效手段

随着 FinOps 在亚太地区的推广加速，组织发现云成本管理的真正挑战不是技术，而是人。随着工程师工作负荷越来越重，并且对财务结果缺乏参与感，云支出持续上升，麦肯锡估计浪费高达 10–20%。

为解决这一问题，企业开始采用游戏化手段，通过积分榜、排行榜和友好竞争，重新激励工程团队承担云成本责任。研究显示，超过一半的工程师将云超支归因于与财务的不良协作，许多人认为成本优化不属于自己的职责。游戏化通过将成本控制重新包装为共享的、以激励为导向的团队挑战，帮助弥合这一鸿沟。

优化仪表板、预算积分卡以及黑客马拉松式活动等工具正在帮助团队建立“FinOps 即代码”文化，将成本意识直接嵌入工程工作流程。早期成功案例显示，引入游戏化举措后，有组织在单月内实现云成本降低 7%。

虽然这并非万能方案，但行业领导者表示，在领导力支持和持续反馈的前提下，游戏化可以强化文化、激励工程师，并将云成本管理转变为协作的团队运动。

🗓️ 2025年 10月

10月在云成本管理领域绝非平静。在 AI 驱动的创新与预算压力不断增加的背景下，各行业团队正在重新思考如何管理、监控和优化云支出。以下是本月的亮点：

CIO 收紧管控：随着云账单飙升，领导者正在采用 FinOps 框架，为工程团队带回财务责任感和可预测性。
AI 重塑基础设施选择：生成式 AI 工作负载推动企业向专用架构和混合环境转移，以在性能与成本控制之间取得平衡。
SaaS 厂商改变规则：更多工具采用按使用量计费，并嵌入 AI 功能，为成本可见性带来新机遇与挑战。
AWS 加大优化力度：新的跨账户管理和资源权衡功能旨在简化成本治理，提高资源利用效率。
私有云重新受关注：企业正在重新评估私有云和混合云部署，以获得对支出和数据的更多控制。

随着 AI 承诺提供更智能的自动化，供应商竞相构建成本感知系统，10月成为 FinOps 成熟度提升的重要转折点。

AI 推动云投资，CIO 转向专用基础设施

随着 AI 支出重塑云战略，CIO 正逐步放弃一刀切的基础设施，转向为 AI 和现代工作负载量身打造的专用平台。根据 Info-Tech Research Group《Tech Trends 2026》报告：

专用计算层建设：全球 IT 团队正在使用 AWS Trainium、Inferentia 和 Google TPU 等芯片，提升 AI 密集型工作负载的效率。
AI 云预算占比提升：预计约 42% 的企业将在三年内将三分之一的云预算投入生成式 AI，从而推动优化基础设施的需求。
支持混合云模型：专用系统让企业在性能、合规性和成本上拥有更大控制力，尤其是在数据驻留法律严格的地区。
硬件趋势：AI PC 市场预计到 2026 年将占超过半数份额，硬件正不断进化以支持边缘 AI 推理。

总体来看，CIO 正优先为每类工作负载选择合适环境，在 AI 部署跨行业扩展时，平衡成本、合规和性能。

SaaS 成本激增：AI 与按需付费模式增加开支复杂性

随着供应商转向按需付费模式并叠加 AI 功能，SaaS 成本迅速上升。CIO 发现跟踪支出越来越困难，未充分使用的软件和重复订阅不断累积。根据 West Monroe 的调查，近一半组织去年软件续订成本增长超过 10%。

AI 集成进一步推高成本，由于额外的计算、存储和数据传输费用，云开支可能比预期高出 5-10 倍。BCG 建议 CIO 与小型供应商合作，削减重复工具，并通过重构、廉价存储和开源选项提升效率。

尽管 FinOps Foundation 正在努力标准化 SaaS 计费，但进展仍然缓慢，大多数公司仍无法全面了解软件开支流向。

大多数 CIO 尽管采取节约措施仍超支云预算

Java 平台提供商 Azul 的一项新调查显示，即使 CIO 持续看到云投资的价值，大多数仍在云预算上超支。

83% 的 CIO 云预算平均超支 30%。
仅 2% 的 CIO 能够保持预算内支出。
80% 的 CIO 仍报告云采用带来了成本节约。
43% 的 CIO 曾因云开支上升受到董事会或 CEO 的关注。
71% 的企业 当前有超过 60% 的工作负载在云上运行，42% 计划在五年内超过 80%。

为控制支出，许多 CIO 正在优化工作负载、使用云供应商工具，并采用 FinOps 实践以提高财务问责。

尽管面临持续挑战，调查显示云仍然是企业 IT 的核心，但财务纪律正变得与创新同等重要。

私有云支出上升，企业寻求控制力和成本可预测性

全球私有云支出在去年达到 518 亿美元，预计到 2027 年将达到 664 亿美元，反映出企业因公共云成本不稳定、延迟问题及合规担忧而逐渐转向私有云。

推动私有云采用的关键因素包括：

一致性与控制：企业希望将敏感数据保留在本地，同时保持混合灵活性。
成本效率：公共云的使用费和数据出口费用使长期成本难以预测，而私有云提供更稳定的经济性和更低的管理开销。
AI 准备度：训练 AI 模型需要受控、高质量的数据，这是私有环境在安全和合规运营上的优势。

根据 HPE 数据，私有云解决方案可实现：

工作负载成本 降低 2.5 倍
虚拟化许可证 减少 56%
运维开销 降低 53%

为企业提供更严格的控制力和更高的云投资价值。

技术厂商重新考虑定价模型，应对不断攀升的云成本

随着 AI 工作负载推动云使用达到历史高位，技术供应商正在调整定价策略，以抵消不断上升的基础设施成本。根据 TD Cowen 数据，公共云支出预计在三年内增长四倍，因为企业正在扩展生成式和代理式 AI。

Revenera 的调查显示，54% 的组织预计云使用将增加，推动 IT 领导者转向专用基础设施，以更好地满足 AI 驱动的需求。然而，对于厂商来说，成本上升正在压缩利润空间，云支出已被视为年度经常性收入（ARR）增长的最大障碍。

虽然订阅模式仍占主导，但正逐渐被按使用量计费模式取代，近 四分之三的供应商 已经在测试或采用此模式。专家警告，按用户订阅往往无法反映真实的 AI 消耗水平，导致收入错配。

正如 Revenera 的 Paul Bland 所指出，未来趋势是将价格与价值挂钩，AI 驱动的体验能够证明更高支出的合理性，并创造更强的盈利机会。

Gartner：54% 的基础设施与运维（I&O）负责人采用 AI 主要为降低成本

根据最新 Gartner 调查，54% 的基础设施与运维（I&O）负责人 将 AI 采用的主要目标定为成本优化。该调查于 2025 年 5 月至 7 月在美国、英国、印度和德国进行，共有 253 名受访者，旨在探索 I&O 采用 AI 的主要目标与挑战。

关键洞察：

主要挑战：50% 的受访者表示预算限制是最大障碍，48% 指出集成难度高。
其他关注领域：49% 的组织计划增加在网络安全运营方面的投资，48% 注重人才和技能发展。

Gartner 研究总监 Melanie Freeze 建议组织应“有意图地”采用 AI，从高价值且可行的试点项目入手，而非大规模部署。她指出，生成式 AI 可应用于云成本管理，实现计费分析、资源使用跟踪及基础设施效率改进的自动化。

🗓️ 2025年 9月

2025 年 9 月，在云成本管理和战略上出现了诸多重大动态：微软签署数十亿美元的政府合同，阿里巴巴发布软件驱动的效率突破，而全球企业仍在应对 AI 成本的不断攀升。同时，Oracle、AWS 和 SAP 等超大云厂商加大了在多云、生成式 AI 以及主权云方面的投入。

阿里云发布新工具以减少故障和云成本

阿里巴巴分享了最新研究，展示了如何通过更智能的软件减少故障、提升效率并降低云成本。公司介绍了三套系统，将在即将召开的 SIGCOMM 会议上展示：

ZooRoute：故障恢复服务，在云网络发生故障时保持平稳运行。通过持续检查备用路径，可即时重路由流量，在生产环境中将停机时间减少超过 92%。
Hermes：基于 eBPF 技术的智能负载均衡方法。帮助在服务器间更均衡地分配流量，降低 CPU 负载不平衡 90%，同时减少负载均衡器成本 19%。
Nezha：用于在 SmartNIC（带处理器的网卡）上平衡工作负载的系统。将任务从过载的网卡迁移至未充分利用的网卡，以更低的成本提升性能。

这些创新表明，像阿里巴巴这样的云提供商正在通过软件驱动的方法提升可靠性并降低基础设施成本，这对于云运营和 FinOps 实践都至关重要。

微软为美国政府机构提供免费 Copilot 和折扣

微软与美国 General Services Administration (GSA) 达成重大协议，使联邦机构能够以更优惠的价格使用其云和 AI 工具。在新的 OneGov 协议下，微软将：

向 Microsoft 365 政府客户免费提供 Copilot（AI 助手）为期 12 个月。
对 Microsoft 365、Azure 云服务、Dynamics 365 及安全工具提供折扣，最长可达 36 个月。
对符合条件的机构免费提供 Dynamics 365 一年。

GSA 估计，仅第一年，这些折扣就可为机构节省 31 亿美元。

微软还将投资 2000 万美元 用于研讨会和支持服务，帮助机构高效采用这些工具。预计三年内，该计划可创造 60 亿美元 的价值。

这一举措正值 OpenAI、Anthropic 和 Google 等竞争对手推出低成本政府 AI 服务之际，最低价格甚至低至每年 1 美元。微软则凭借长期在 FedRAMP 授权下为政府云服务提供支持的经验，抢得先机。

SAP 承诺向欧洲主权云投资 233 亿美元

SAP 宣布将在未来十年投入 200 亿欧元（约 233 亿美元），以扩展其在欧洲的主权云服务。这一举措反映了欧洲企业和监管机构对将敏感数据存储和处理在本地的需求不断增长。

SAP 的主权云产品组合提供：

完整的技术栈，全部托管在 欧盟境内数据中心。
可在客户指定的数据中心直接运行基础设施。
Delos Cloud：针对德国本地合规需求的解决方案。

随着 GDPR 和即将生效的 欧盟 AI 法案，数据主权成为欧洲热点话题。主要厂商也在积极响应：AWS、微软和 Google 最近都推出或宣布了面向欧洲的主权云服务，以满足更严格的隐私和合规要求。

对企业而言，这一趋势意味着在不牺牲云可扩展性的前提下有更多合规选项，但通常相比标准公有云成本更高。

AI 成本管理挑战加剧：85% 企业错过支出预测并面临利润压力

根据 2025 年 AI 成本治理状况报告，大多数公司在准确预测和控制 AI 基础设施成本方面面临困难。事实上 85% 的企业 AI 支出预测偏差超过 10%，导致利润率显著下降。大语言模型和 GPU 计算等 AI 技术的快速采用，已经超过了企业有效管理相关成本的能力。

报告关键发现：

84% 的企业因 AI 基础设施成本导致毛利下降，其中 26% 的毛利下降幅度达到 16% 或更高。
67% 的组织计划将 AI 工作负载迁回本地（on-prem），61% 已运行混合 AI 基础设施（公有+私有环境）。
成本报告存在盲点：仅 35% 的公司在财务追踪中包含本地 AI 成本。

意外成本来源：

数据平台：56% 的企业报告存在意外支出
网络接入成本：52% 的企业面临预算外开销

AI 成本预测效果不佳：

80% 的企业 AI 成本预测偏差超过 25%
仅 15% 的企业能将成本预测控制在 ±10% 误差范围内

管理 AI 成本的最大障碍：

缺乏可视性，仅 34% 的企业拥有成熟的成本管理实践
对 AI 使用收费的组织在成本成熟度和归因纪律上表现出两倍优势

报告强调，如果企业希望在 AI 投资持续增长的同时保护盈利能力，就必须 改进 AI 成本治理、提升可视性，并提高预测准确性。

94% 的 IT 领导者难以优化云成本

一份全球报告显示，94% 的 IT 领导者在管理和优化云成本方面遇到困难，成为当今 IT 最大的挑战。该研究调查了全球 2,300 名 IT 决策者，发现几乎 一半的 IT 预算都用于扩展云能力，尤其是支持 AI 工作负载。

安全与合规问题促使部分组织将 IT 基础设施迁回本地或采用混合模式。然而，即便使用了云成本管理工具，许多企业仍面临云支出不清晰和意外成本激增的问题。

FinOps 正变得不可或缺，帮助企业预测预算、衡量成效并管理风险。随着 AI 重要性的增长，将 FinOps 与 AI 治理结合，为提升技术使用效率和财务控制提供了新途径。

Oracle 云订单预计突破 5,000 亿美元，AI 与多云需求推动增长

Oracle 宣布其云业务强劲增长，预计 已预订的云订单很快将超过 5,000 亿美元。这一增长主要受 Oracle Cloud Infrastructure（OCI）需求上升推动，尤其是在企业寻求高性价比云服务和 AI 工具的背景下。

在最近一季度，Oracle 的已预订收入激增 359% 达到 4,550 亿美元，公司预计更多数十亿美元的订单将推动这一数字突破 5,000 亿美元。Oracle 预计本财年 OCI 收入将增长 77% 达到 180 亿美元，并在未来四年达到 1,440 亿美元。

Oracle 通过将先进的 AI 模型（如 ChatGPT）直接与 Oracle 云数据库集成来吸引客户。公司还与 Amazon、Google 和 Microsoft 合作，在它们的云平台上运行 OCI 服务，这些合作带来的收入增长超过 1,500%。

随着计划增加更多数据中心并扩展多云服务，Oracle 正将自己定位为云领域中具有竞争力且灵活的参与者。公司预计下一季度整体收入增长 12-14%，云收入增长甚至更快，达到 32-36%。

媒体公司从固定基础设施转向基于云的动态供应链

媒体机构正逐步放弃昂贵的固定本地基础设施，转而采用 弹性的云端和混合供应链。传统架构常导致资源利用不足，而云架构提供实时可扩展性和按使用量付费的模式，更好地将成本与实际工作负载匹配。

混合模式正在成为标准，使公司在管理敏感功能时保持操作控制，同时利用云资源应对需求高峰。迁移策略通常从非核心功能开始，然后逐步扩展到核心运营，并辅以严格的变更管理和培训。

高知名度案例包括 Tubi，其基于 AWS 的 Kubernetes 云基础设施成功向 1,550 万并发观众直播超级碗。供应商报告显示，可实现 高达 60% 的工作流程效率提升。分析和监控工具也是优化扩展和成本管理的关键。

AWS凭借生成式AI浪潮强化云领导地位

Amazon Web Services (AWS) 继续主导全球云市场，占据 30-31% 市场份额，凭借其广泛的云服务组合，并现将战略重点放在快速增长的生成式AI领域。预计 94% 的企业将很快采用生成式AI，AWS 正通过承载复杂的 AI 工作负载实现快速增长，这些工作负载需要强大的计算和存储能力。

AWS 的生成式 AI 产品包括：

Amazon Bedrock：托管服务，可访问多种先进 AI 模型
定制 AI 芯片：Trainium 用于训练，Inferentia 用于推理
AI 工具：Amazon Q 和 SageMaker，帮助企业高效、经济地构建、部署和扩展 AI 应用

主要亮点：

AWS 预计生成式 AI 将推动 2030 年前云收入年均增长 20%
与领先 AI 开发者合作并投资 AI 芯片，增强市场竞争力
AWS 正扩展数据中心，并在 2025 年投资 超过 1000 亿美元于 AI 技术与基础设施
虽然 Microsoft Azure 和 Google Cloud 仍具竞争力，但 AWS 的生态系统和规模优势明显
支持企业、初创公司和硬件制造商从 AI 云浪潮中获益
面临的挑战包括激烈竞争、市场支配力的监管审查，以及 AI 应用人才培训需求
AWS 计划在全球培训 200 万人掌握生成式 AI 技能

AWS 在生成式 AI 托管方面的主导地位正将云服务从基础计算扩展为完整的 AI 生态系统，加速创新，为各行业带来新的商业机会，同时创造显著经济影响。

🗓️ 2025年 8月

2025 年 AI 虽然抢尽风头，但企业如何管理云成本仍然是舞台中央的核心话题。2025 年 8 月，我们看到汽车制造商加码 AI 合作项目，也听到关于 “云端 HPC 隐性成本” 的新警告。如何在创新与效率之间保持平衡，比以往任何时候都更重要。

本月的云成本新闻综述重点关注几个重大变化：AI 与云服务的快速并行增长、大众汽车与 AWS 合作推动生产体系重构、Kubernetes 之外的平台工程崛起，以及来自 HPE 和 IBM 的最新提醒——在技术野心之外，成本纪律同样关键。

AI vs. Cloud Computing：谁将主导下一波技术浪潮？

在过去的 15 年里，云计算一直是企业技术的核心支柱，但 AI 的增长速度正在迅速赶超，甚至可能在 2030 年前超越云计算的市场规模。预测显示，到 2030 年云市场将稳步增长到约 2.3 至 2.6 万亿美元，而 AI 市场则有望在同一时间达到 1.8 万亿美元——尽管它的历史远比云短得多。

关键差异在于增长速度：云以 16-21% 的年增长率持续扩张，而 AI 则以 25-30% 的惊人复合年增长率前进。推动力来自生成式 AI 的企业级落地、庞大的创业投资、以及金融、零售、医疗、制造等行业的应用需求。

不过，从更大的视角看，这并不是一场“谁赢谁输”的竞争，而是一场深度共生。AI 的爆发式增长正在拉动云基础设施需求（如 GPU、数据湖、边缘计算部署），而云的可扩展性让 AI 得以真正运行。两者共同构成了未来十年企业软件的地基。

对企业来说，核心结论很明确：
云计算不会消失，但 AI 将定义下一次技术飞跃。
真正的赢家，将是那些现在就开始在云上构建 AI-原生产品，并同时关注成本、复杂度与集成度的团队。

大众加码 AWS，将 AI 深度引入生产线

大众汽车已将其与 Amazon Web Services（AWS）的工厂云合作延长五年，把 AI 更深地嵌入其全球生产体系。基于云的数字化生产平台（Digital Production Platform，DPP）目前已在欧洲和美洲的 43 家工厂落地，用于优化复杂的装配流程，从而提升效率、降低成本。

在全球拥有超过 114 个生产基地的大众预计，这些由 AI 驱动的改进将带来数千万欧元级别的节省。随着企业持续推进数字化改革，大众的目标愈发明确：成为全球汽车行业的技术领导者。

HPE 警告：Cloud-first 的 HPC 策略可能适得其反

HPE 提醒企业，将高性能计算（HPC）工作负载全部放到云上运行，成本可能比自建环境高出多达 10 倍，促使部分企业重新审视“全云化”战略。HPE 建议亚太地区 CIO 先明确业务需求，认真评估 总体拥有成本（TCO），并选择适合自身场景的专用架构，以避免不必要的云端开销。

传统 HPC 在汽车、航空航天等研发密集型行业的 ROI 一直表现亮眼，而现在的增长动力来自 AI —— 它在规模化训练和推理上高度依赖 HPC 级别的系统。但 HPE 也警告了常见误区：起步规模过小、过早对模型进行定制化、以及未能在早期让专家参与。若方法得当，HPC + AI 将显著提升全企业的生产力；但若因“云 FOMO”而贸然上云，则可能面临成本失控与性能不佳的双重风险。

仅靠 Kubernetes，无法撑起真正的生产级平台

Kubernetes 虽然是云原生应用的核心，但想要在生产环境稳定运行，它远不止“容器 + 调度”这么简单。当团队进入 Day 2 运维阶段，技术栈会迅速膨胀：网络、存储、可观测性、GitOps、策略治理、乃至服务网格都会陆续叠加进来。结果就是：更多工具、更多复杂度，以及开发者与平台工程师更沉重的心智负担。

平台工程（Platform Engineering） 正在成为新的解法。通过构建带有 “黄金路径”（Golden Paths）的内部开发者平台（IDP），企业可以获得标准化、安全且可复用的工作流，从而减少工具泛滥、提升安全性，并让开发者专注于业务价值，而不是在基础设施里“打怪”。

随着 AI 的加入，这类平台还能为数据科学团队提供共享 GPU 资源池和安全的实验环境。

核心 takeaway 很明确：K8s 是基础，但远远不够。
一套思考过的平台工程策略，才能真正帮助企业降低成本、降低风险，并在大规模环境中加速创新。

IBM：AI 成本压力推动云回流

IBM 表示，AI 采用正在带来新的成本挑战，目前只有 五分之一的 AI 项目能够真正投入生产。IT 领导者面临压缩预算的压力，同时需要决定哪些项目值得扩展。就像早期云计算一样，AI 需求往往由业务团队推动，但数据成本上升和数据主权问题促使一些企业将工作负载迁回本地。聊天类应用和 API 密集型工作负载尤其容易导致云费用飙升。

IBM 指出一个日益明显的分化：云原生公司将继续全盘云化，而拥有传统系统的企业则在私有云、混合云和公有云之间寻求平衡。其 Apptio 部门观察到，越来越多公司开始放弃电子表格，转向实时财务智能工具以跟踪 IT 支出和 AI 成本。

总结：要做好 AI，不仅需要算力，还需要更智能的财务可视化，以避免重蹈云计算的成本超支覆辙。

CIO 与 CFO 联手利用 AI 和 FinOps 实现降本增效

到 2025 年，CIO 与 CFO 正在通过 AI 分析和 FinOps 弥合 IT 优先级与财务纪律之间的差距。联合 KPI、预测性预算以及实时云优化工具帮助企业在保持创新的同时，将 IT 支出削减 20-30%。

来自 KPMG、Gartner 以及行业领袖的报告显示，CFO 强调安全性与投资回报率（ROI），而 CIO 则推动敏捷性与 AI 采用。零基预算、供应商整合以及自动化 FinOps 平台正在成为双方的共识。结果是：IT 领导者从成本中心转型为战略合作伙伴，在经济不确定性中推动韧性与增长。

AWS 向特朗普政府提供 10 亿美元云服务额度以推动 AI

Amazon Web Services (AWS) 与特朗普政府签署了一项 “OneGov”10 亿美元协议，旨在加速联邦云迁移及 AI 采用，期限至 2028 年。该协议由美国 General Services Administration (GSA) 公布，将为联邦机构提供 AWS 服务、培训和基础设施现代化的额度，作为特朗普 AI 行动计划的核心内容。

该协议预计将降低成本，加快数十个民用机构的云采用，并支持大规模 AI 项目。AWS 将获得对估值高达 1,000 亿美元的联邦 IT 市场的深入访问，同时官员指出，类似的 OneGov 协议也在与微软、谷歌和甲骨文洽谈中。

AWS CEO Matt Garman 表示：“这一里程碑式协议标志着政府服务数字化转型的重要进展。”

CIO 预计 2026 年 IT 预算增长 3.6%，重点关注 AI 与网络安全

CIO 预计 2026 年 IT 预算仅增长 3.6%，显示从快速扩张转向更加聚焦和纪律化的支出。首要任务包括 AI 采用、网络安全、FinOps 驱动的成本控制、供应商整合以及人才发展。AI 位于战略核心，大型科技公司预计明年在 AI 领域投资 4,000 亿美元，促使 CIO 集成 Agentic AI 提升效率，同时关注伦理和安全风险。网络安全支出预计到 2026 年将增长至 2,400 亿美元，受到 AI 驱动威胁及地缘政治压力推动。

在技术投资之外，CIO 还加大了 云成本优化 (FinOps)、AI/ML 技能提升以及可持续发展举措（如绿色 IT 与边缘计算）以平衡 AI 能耗。数字化转型重点也从大规模改造转向 可组合、模块化架构，以实现更快的业务调整。新的要求：在 2026 年多变环境中，同时保持财政纪律与大胆押注 AI 和安全。

🗓️ 2025年 7月

2025 年 7 月带来了几条高风险（high-stakes）的云成本新闻。Figma 每天 30 万美元的 AWS 账单登上头条，Amazon 的云业务增长受挫，政府也开始推动更深度的折扣。同时，英国和爱尔兰的大多数组织承认，他们仍然无法完全看清自己的云支出流向。

以下是你 7 月的云成本新闻汇总，也再次提醒我们：FinOps 已经成为现代云运营的核心。随着云支出创下历史新高，而财务盲区持续拖累团队，组织比以往任何时候都更需要更智能的系统来保持掌控。

Google 或将通过新政府协议大幅削减云成本

据报道，Google Cloud 正接近与美国政府敲定一项重大协议，这可能会大幅降低云服务的定价。

作为美国总务管理局（GSA）削减联邦 IT 预算更广泛举措的一部分，该协议将促使 Google 为其云服务提供大幅折扣，类似于 Oracle 最近将部分软件许可成本削减高达 75% 的做法。

这一举措是政府持续改革采购体系、减少美国政府每年约 200 亿美元云基础设施支出的努力之一。虽然 Google 似乎在此次谈判中走在最前面，但预计 Microsoft Azure 和 AWS 也将推出类似的折扣方案。

如果最终敲定，此协议可能会为政府级云合同的定价树立新的先例，并可能进一步影响商业市场的定价策略。

Figma 每天在 AWS 上花费 30 万美元

虽然已经不算是“新新闻”了，但 Figma 的云支出仍然令人瞠目。根据其 S-1 文件，Figma 每天在 AWS 服务上的花费接近 30 万美元，并在 2025 年 5 月续签的托管协议中承诺未来五年最低支出 5.45 亿美元。

尽管成本细项（计算、存储、带宽等）尚未披露，但可以看出 Figma 对 AWS 的依赖极为关键。公司甚至指出，AWS 的任何中断或政策变动都可能对其业务运营造成重大影响。

这也再次引发了关于企业规模化后云成本飙升的讨论——其中 37signals 是一个典型例子。该公司自 2022 年起逐步退出公有云，仅在 2024 年就节省了 200 万美元，并预计通过舍弃 S3 再额外节省 130 万美元。

英国和爱尔兰有 54% 的组织缺乏云成本可视化能力

一项针对英国和爱尔兰超过 1,000 名 IT 决策者的最新调查显示，54% 的组织无法全面掌握自己的云支出情况。
这种可视化缺失削弱了 ROI 的准确计算，并导致只有 33% 的云项目达成所有预期目标。

虽然混合云采用率已上升到 68%，但传统基础设施仍是主要障碍：71% 的组织认为过时系统拖慢了创新速度，70% 的组织相信迁移上云可以降低成本。

然而，近一半（46%）的受访者表示管理层没有将迁移工作放在优先位置。令人鼓舞的是，82% 的组织表示云迁移促进了更敏捷的组织文化。
托管服务提供商（MSP）的参与正在帮助弥补差距，目前已有 40% 的组织使用 MSP：在 MSP 支持下的项目，实现目标的概率高出 6.6%，在范围与时间线上保持一致的概率高出 8.3%。

来自 Ekco 的 James Young 总结道：组织正在大力投资云，但如果没有 FinOps 驱动的成本可视化与优化，它们实际上是在“盲飞”。

亚马逊股价暴跌 7%，因云计算增长不及投资者预期

虽然 Amazon Web Services（AWS）在第二季度以 17.5% 的收入增长略高于华尔街预期，但相比 Microsoft Azure 的 39% 和 Google Cloud 的 32%，显得相形见绌。尽管今年资本支出高达 314 亿美元（超过其竞争对手），AWS 的增长仍未令投资者满意，导致亚马逊股价下跌近 7%，市值蒸发约 1700 亿美元。

AWS 的利润率下降至 32.9%，为自 2023 年末以来的最低水平，而亚马逊整体运营利润预期也低于分析师预期。CEO Andy Jassy 承认，在 AI 竞争中仍处于“早期阶段”，但强调 AWS 在当前产能限制缓解后已做好准备。

有趣的是，尽管云业务表现疲软，亚马逊零售部门却表现亮眼，线上销售增长 11%。不过分析师指出，未来一段时间内，公司的股价仍将主要由云业务表现主导。

OpenAI 扩大与 Google 的云合作，为 ChatGPT 提供多元化算力资源

OpenAI 正式扩展其云基础设施战略，将 Google Cloud 纳入为 ChatGPT 的关键算力提供商，与其现有合作伙伴 Microsoft Azure、Oracle 和 CoreWeave 一同构成多云供应体系。

这项于 2025 年 5 月敲定的合作，标志着 OpenAI 在算力层面进一步突破微软单一依赖，缓解 GPU 资源短缺，并满足不断增长的 AI 计算需求。借助 Google Cloud 在美国、英国、日本、挪威、荷兰等地区的全球基础设施布局，OpenAI 能获取高性能 GPU 与 TPU 资源，从而提升冗余能力、性能表现与全球覆盖范围。

这一多云策略不仅降低了厂商锁定（vendor lock-in）的风险，也反映出整个行业正在向更具协作性的基础设施战略转变，即便这些合作伙伴在其他领域彼此竞争。