L’économie unitaire peut aider, mais seulement si les unités sont réelles. Le coût par transaction, le coût par client, le coût par réclamation, le coût par inférence ou le coût par commande peuvent être utiles. Une vague mesure d’allocation interne que personne n’utilise pour changer de comportement relève du théâtre comptable et non de l’économie de l’unité.
L’IA révélera les points faibles
Les conclusions de l’IA constituent probablement la partie la plus importante du rapport, mais même là, l’histoire doit être lue avec plus de scepticisme. Flexera affirme que les services de cloud public d’IA générative sont désormais utilisés par 58 % des personnes interrogées, et que toutes les personnes interrogées utilisent l’IA générative dans une certaine mesure. Cela semble dramatique, mais « utiliser l’IA générative » peut signifier beaucoup de choses. Cela peut signifier un produit d’IA de production, un assistant développeur ou une expérience avec une API cloud. Cela pourrait signifier un projet pilote qui ne survivra jamais à l’examen des marchés publics.
L’IA aggravera le problème des coûts du cloud. Les ressources GPU, les coûts d’inférence, le mouvement des données, la croissance du stockage, la surveillance des modèles, les bases de données vectorielles et les environnements d’expérimentation dupliqués créeront des factures que de nombreuses entreprises ne comprennent pas encore. Le vieux problème du cloud était que les équipes pouvaient provisionner l’infrastructure avec une carte de crédit. Le nouveau problème est que les équipes peuvent fournir des services d’IA très coûteux avant que les finances, l’architecture, la sécurité et la gouvernance des données ne sachent ce qui s’est passé.
