各位CIO和技術領袖：
過去十年，“云優(yōu)先”（Cloud-First）幾乎是IT界的政治正確。
普遍觀點認為：上云 = 敏捷 + 擴展性 + 成本效益。 但現(xiàn)實卻給了我們一記重拳。
VMware的最新調查顯示，企業(yè)31%的CIO浪費了一半的云支出，2025年預計有445億美元被浪費在未充分利用的資源上。
面對不斷攀升的開支和AI帶來的新挑戰(zhàn)，一場靜悄悄的革命正在發(fā)生。Hylaine技術副總裁Ryan McElroy斷言：“向云端的全面沖刺已經結束。”
頂級企業(yè)如思科（Cisco）和寶潔（P&G），正在從“云優(yōu)先”轉向“云智能”（Cloud-Smart）。
今天，我將為你深度拆解這場變革背后的邏輯，以及CIO如何重新定義“云”的價值。
原因一：成本失控
“租用裝滿昂貴英偉達GPU的服務器整整三年，財務上將比直接購買這些顯卡更為經濟上損失慘重，”McElroy直言。在AI時代，云端的高昂推理成本和數(shù)據(jù)流出費用（Egress Fees），正在吞噬企業(yè)的利潤。
原因二：AI帶來的“數(shù)據(jù)重力”
AI不僅僅是算力，更是數(shù)據(jù)。思科的首席工程師Nik Kale指出，訓練和微調大型模型需要對客戶數(shù)據(jù)有強有力的控制。 “云智能不僅僅是為了回歸（Repatriation）——而是讓AI的‘數(shù)據(jù)重力’與正確的控制平面對齊?！?/span>
思科并沒有完全拋棄公有云，而是變得更加“精明”。他們根據(jù)AI工作負載的特性，重新劃分了領地：
私有云（Private Cloud）：訓練、微調、客戶敏感數(shù)據(jù)。 思科將模型訓練和反饋循環(huán)遷移到區(qū)域私有云，獲得了完整的審計能力，并顯著降低了數(shù)據(jù)傳輸成本。
邊緣計算（Edge/On-Prem）：實時推理、特征提取。 在處理14萬個客戶環(huán)境的拍字節(jié)級數(shù)據(jù)時，思科將特征提取和異常檢測轉移到客戶本地采集器，只向云端發(fā)送高級別風險信號。結果：大幅降低了逃逸率，同時提升了模型真實度。
公有云（Public Cloud）：編排、無狀態(tài)服務。 編排層和非敏感服務留在公有云，利用其彈性實現(xiàn)規(guī)模化。
【成效】這種混合架構不僅改善了合規(guī)態(tài)勢，還實現(xiàn)了兩位數(shù)的云支出減少。
World Insurance Associates的CIO Michael Corrigan展示了另一種“云智能”策略：用AI來管理AI成本。
他們設計了一套智能路由系統(tǒng)：
簡單查詢??小語言模型（SLM）：消耗處理能力少，成本低。
復雜流程??大語言模型（LLM）：只有當SLM搞不定時，才升級到昂貴的LLM。
“我們只使用基于復雜流程的真正需要消耗的部分，”Corrigan說。
寶潔CTO Paola Lucetti將云戰(zhàn)略形容為“一個活的框架”（a living framework）。
從“云優(yōu)先”到“云智能”，本質上是從“為了上云而上云”回歸到“為了業(yè)務價值而選擇基礎設施”。
對于CIO而言，這不僅是技術的抉擇，更是財務和戰(zhàn)略的成熟。正如McElroy所說：“任何盲目遷移到云端的人，現(xiàn)在都很難回頭。但那些擁有新思維的CIO，正在重新掌握主動權。”
面對不斷攀升的開支，IT 領導者正在重新思考云計算方法，使其更具成本效益和效率，并更符合業(yè)務價值的戰(zhàn)略性。
圖源：Rob Schultz /?Shutterstock
長期以來，普遍觀點認為“云優(yōu)先”（cloud-first）的做法將為首席信息官（CIO）帶來敏捷性、可擴展性和成本效益等應用和工作負載的優(yōu)勢。雖然云仍然是大多數(shù)IT領導者首選的基礎設施平臺，但許多人正在重新思考云戰(zhàn)略，從“云優(yōu)先”轉向“云智能”（cloud-smart），即選擇針對特定工作負載的最佳方案，而非僅僅將所有工作搬到外部，并將云置于其他考慮之上。
云成本優(yōu)化是促使這一重新思考的一個因素，組織在快速增長的背景下難以控制不斷攀升的云費用。根據(jù)VMware最近的一項調查，估計企業(yè)云基礎設施支出中有21%（相當于2025年的445億美元）被浪費在未充分利用的資源上——其中31%的CIO浪費了一半的云支出。
技術咨詢公司Hylaine的技術副總裁Ryan McElroy表示，向云端的全面沖刺已經結束。云智能組織擁有一套明確且經過驗證的流程，用于確定哪些工作負載最適合云端。
例如，McElroy說，“必須快速交付并支持未來大規(guī)模的項目應該在云端構建。那些依賴遺留技術、必須托管在虛擬機上或工作負載高度可預測且可持續(xù)多年的解決方案，應部署到管理良好的數(shù)據(jù)中心?！?/span>
McElroy表示，云智能趨勢受到了更好的本地技術、更長的硬件周期、與超大規(guī)模云服務提供商（hyperscalers）的超高利潤率以及行業(yè)典型的炒作周期的影響。所有這些都支持混合基礎設施方案。
然而，他補充道：“人工智能（AI）又帶來了一個重大問題——數(shù)據(jù)和計算的孤立。許多組織對構建高性能GPU數(shù)據(jù)中心不感興趣或無法實現(xiàn)，需要使用云端。但如果他們保守或成本規(guī)避，數(shù)據(jù)可能就在混合基礎設施的本地組件中?！?/span>
McElroy表示，這些變量導致了復雜性或意想不到的成本，無論是遷移費用還是數(shù)據(jù)傳出費用（data egress charges）。
他估計，“只有10%的行業(yè)成員公開承認他們正在向云智能邁進?！彪m然這個數(shù)字看起來偏低，但McElroy表示其意義重大。
“要調節(jié)云端姿態(tài)有很多前提條件，”他解釋道?！笆紫?，你通常必須是新任CIO或CTO。任何（曾經）遷移到云端的人都很難回頭。”
此外，組織還需要留住并提升管理其擁有數(shù)據(jù)中心或托管設施的人才。McElroy表示，他們還必須有超出云端在原始敏捷性和分時計算方面帶來好處的基礎設施需求。
一、選擇與重新評估合適的超大規(guī)模運營商
寶潔公司（Procter & Gamble）的CTO兼高級副總裁Paola Lucetti表示，公司在大約八年前開始遷移工作負載時，采用了云優(yōu)先戰(zhàn)略。Lucetti說，當時的規(guī)定是所有新應用都部署在公有云，現(xiàn)有工作負載將從傳統(tǒng)托管環(huán)境遷移到超大規(guī)模服務商。
“這種方法使我們能夠快速實現(xiàn)現(xiàn)代化，減少對遺留基礎設施的依賴，并利用云平臺所提供的可擴展性和韌性，”她說。
如今，幾乎所有P&G的工作負載都運行在云端上。Lucetti說：“我們選擇將部分工作負載放在公有云之外，是因為我們會定期重新評估延遲或性能需求。這一基礎在數(shù)字化轉型的關鍵階段為我們帶來了速度和靈活性?！?/span>
隨著公司的云生態(tài)系統(tǒng)日益成熟，其業(yè)務優(yōu)先事項也在不斷調整?！俺杀緝?yōu)化、可持續(xù)性和敏捷性成為了核心，”她說?！癙&G的云智能意味著選擇并定期重新評估適合特定工作負載的超大規(guī)模服務商，嵌入FinOps（金融運營）實踐以實現(xiàn)透明度和治理，并利用混合架構支持特定用例?！?/span>
Lucetti表示，這種方法通過自動化、AI和代理（agentic）技術賦能開發(fā)者，能夠更快地創(chuàng)造價值。“這種方法不僅僅是技術層面——更是文化層面。它體現(xiàn)了戰(zhàn)略靈活性的思維方式，技術決策與業(yè)務成果相契合?！?/span>
二、人工智能正在重塑云決策
McElroy表示，人工智能代表著巨大的潛在支出需求，并提高了基礎設施戰(zhàn)略的賭注。
他說：“租用裝滿昂貴英偉達GPU的服務器整天運行三年，財務上將比直接購買這些顯卡更為經濟上損失慘重，但能夠無縫使用明年型號的靈活性可能帶來戰(zhàn)略優(yōu)勢?！?/span>
以思科（Cisco）為例，首席工程師兼產品架構師Nik Kale表示，他們對公有云真正屬于什么變得更加深思熟慮。成本是一個因素，但主要驅動力是人工智能數(shù)據(jù)治理。
“云智能不僅僅是為了回歸（repatriation）——而是讓AI的‘數(shù)據(jù)重力’與正確的控制平面對齊，”他說。
IT部門已經區(qū)分出哪些應該放在私有云，哪些要進入公有云。Kale解釋道：“訓練和微調大型模型需要對客戶和遙測數(shù)據(jù)的強有力控制。因此，我們越來越傾向于混合架構，其中推理和數(shù)據(jù)處理在安全、私密的環(huán)境中進行，而編排和非敏感服務則留在公有云中。”
思科的云智能戰(zhàn)略始于數(shù)據(jù)分類和工作負載分析。他說，任何具有客戶可識別信息、診斷痕跡和模型反饋循環(huán)的內容，都將在區(qū)域合規(guī)的私有云中處理。
此外，還有“無狀態(tài)服務、內容分發(fā)和遙測聚合，這些都受益于公有云彈性以實現(xiàn)規(guī)模和效率，”Kale說。
他說，思科的方法還包括“將原本云端部署的功能打包到客戶環(huán)境中安全部署——在本地提供相同的AI驅動洞察和自動化，同時不將數(shù)據(jù)暴露給共享基礎設施。這為客戶提供了在不犧牲數(shù)據(jù)駐留權、隱私或成本的情況下，靈活采用AI能力?！?/span>
Kale表示，這些做法改善了思科的合規(guī)態(tài)勢，降低了推斷延遲，并實現(xiàn)了可衡量的兩位數(shù)云支出減少。
人工智能在大規(guī)模威脅檢測領域，已經從根本上改變了其云計算方法?！拔覀兡Ｐ偷脑缙诎姹就耆\行在公有云上，但一旦我們開始針對客戶特定的遙測進行微調，數(shù)據(jù)的敏感性和體量使得云端傳出（egress）既昂貴又難以治理，”他說。“將培訓和反饋循環(huán)遷移到區(qū)域私有云，使我們獲得了完整的審計能力，顯著降低了傳輸成本，同時保持推理混合，使受監(jiān)管地區(qū)的客戶能夠獲得亞秒級的響應時間。”
IT部門也在其生成式AI支持助手中遇到了類似問題。Kale說：“最初，病例記錄和診斷日志是在公有云LLM中處理的。隨著金融和醫(yī)療領域的客戶對數(shù)據(jù)流出其環(huán)境提出合理擔憂，我們重新設計了架構，使其能夠直接在其[虛擬專用云]或本地集群中運行。”
Kale補充說，編排層仍存在于公有云，但敏感數(shù)據(jù)從未離開其控制平面。
人工智能還重塑了思科客戶體驗（CX）產品組合中遙測分析的處理方式。IT從超過14萬個客戶環(huán)境中收集拍字節(jié)（PB）級的運營數(shù)據(jù)。
Kale說：“當我們轉向實時預測AI時，將原始時間序列數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫说某杀竞脱舆t成為瓶頸。通過將特征提取和異常檢測轉移到客戶本地采集器，并只向云端發(fā)送高級別風險信號，我們大幅降低了數(shù)據(jù)傳出量，同時提升了模型的真實度。”
在所有情況下，“人工智能明確了架構上的權衡：特定工作負載受益于公有云的彈性，但最敏感、數(shù)據(jù)密集且延遲最關鍵的人工智能功能需要更貼近數(shù)據(jù)，”Kale說?！皩ξ覀儊碚f，云智能已經不再只是回歸，而是將數(shù)據(jù)重力、隱私邊界和推理經濟學與正確的控制平面對齊。”
三、更經濟的執(zhí)行路徑
與寶潔一樣，World Insurance Associates認為云智能意味著實施FinOps框架。CIO Michael Corrigan表示，這意味著要根據(jù)業(yè)務用例為虛擬機構建一個優(yōu)化且一致的版本，并了解所需的存儲和計算量。
這些是決定成本的主要驅動因素，“因此我們根據(jù)用例制定了一套一致的環(huán)境規(guī)模標準，”Corrigan說。這賦予了World Insurance Corrigan所說的自動化架構。
“然后我們優(yōu)化構建，確保像彈性這樣的功能都開啟了。所以當服務通常在夜間未被使用時，它們會關閉，減少存儲空間以關閉計算量”，所以公司并沒有為此買單，他說?！耙磺卸紡膬?yōu)化或標準的基礎開始?！?/span>
World Insurance與其云服務提供商在不同層面的承諾上合作。以Microsoft為例，保險公司可以選擇使用虛擬機，或者Corrigan所說的“預留實例”（reserved instance）。通過告訴供應商他們計劃使用多少臺機器或打算花費多少錢，他可以嘗試爭取折扣。
“這正是FinOps框架必須真正到位的地方……因為顯然，你不想承諾一個你原本不會消費的支出水平，”Corrigan說?！斑@對消費者或我們這些使用云服務的組織來說，是提前獲得非常顯著折扣的好方法?！?/span>
World Insurance正在利用人工智能進行自動化和警報。人工智能工具通?；谟嬎闾幚砟Ｐ褪召M，“你可以設計查詢，使得如果是較簡單的內容，它會走更低成本的執(zhí)行路徑”，然后進入一個小語言模型（SLM），后者消耗的處理能力較少，Corrigan說。
用戶獲得滿意的結果，“因為你消耗的量減少，成本也更低”，他說。
這就是公司采取的策略——將AI查詢路由到更便宜的模型上。如果有更復雜的工作流程或流程，會先被引導到SLM，“看看是否符合要求（checks the box），”Corrigan說。如果需求更復雜，則會進入下一階段，成本更高，通常涉及需要處理更多數(shù)據(jù)以滿足終端用戶需求的大型語言模型（LLM）。
“所以我們也嘗試用這種方式管理成本，只消耗基于復雜流程的真正需要消耗的部分，”他說。
四、云是一個“活的框架”
Hylaine的McElroy表示，CIO和CTO需要更加開放地討論混合基礎設施配置的優(yōu)勢，以及過去幾年技術水平的變化。
“許多組織都在為云計算成本苦惱，盡管他們本能地知道云成本過高，但當首席財務官（CFO）不知道自己錯過了多少節(jié)省時，幾乎沒有動力去承擔高風險的回歸工作，”他說。
Lucetti將寶潔的云戰(zhàn)略形容為“一個活的框架”（a living framework），并表示未來幾年公司將繼續(xù)利用合適的云能力，賦能AI和代理技術以實現(xiàn)商業(yè)價值。
“目標很簡單：讓技術與業(yè)務增長保持一致，同時在快速變化的數(shù)字環(huán)境中保持敏捷，”她說?！霸妻D型不是終點——而是一段旅程。在P&G，我們深知成功來自于將技術決策與業(yè)務成果相結合，并擁抱靈活性。”
