企業投入AI的速度遠快於治理機制的建立，從大型語言模型（LLM）、AI Agent到GPU基礎設施，AI已逐漸成為企業IT環境不可或缺的一環。Gartner預估2026年全球AI相關支出將達2.59兆美元，年增47%，其中AI基礎設施占比已超過四成五——但錢花得多，不代表用得好。

Cast AI《2026 State of Kubernetes Optimization Report》發現，企業GPU平均使用率僅5%；FinOps Foundation《State of FinOps 2026》報告則指出，73%企業的AI相關支出超出預算。AI的導入正讓企業面臨前所未有的管理挑戰：如何在控制成本的同時，確保AI使用安全、合規且具備可追蹤性？

AI成為IT管理新核心，FinOps與AI治理正快速融合

過去，企業主要管理的是SaaS、雲端資源與軟體授權；如今，AI模型、GPU算力、Token使用量與AI應用也全面納入管理範圍。Flexera《2026 State of ITAM Report》針對全球512位IT資產管理專業人士的調查發現：

  • 84%的企業將「追蹤或導入新AI應用」列為目前最大的綜合挑戰。
  • 47%的企業預期未來幾年將大幅增加AI軟體投資。
  • 僅31%的AI軟體具有完整的可視性（Visibility）。
  • 78%的組織已設有專責FinOps團隊，ITAM(IT Asset Management)與FinOps的協作與職責重疊也持續增加。

這股趨勢顯示FinOps的管理範疇已從雲端擴大到SaaS、軟體授權、私有雲與資料中心，與傳統IT資產管理的邊界高度重疊；同時，根據調查「精細追蹤AI用量（如token、LLM請求、GPU使用率）」是企業最欠缺、卻最迫切需要的能力。

這些數據反映出一個重要轉變：AI的治理已從單純的IT管理，逐漸走向FinOps（成本治理）與AI Governance（治理管理）並行的新模式。企業不再只關注AI能否運作，而是更重視：GPU是否被有效利用？哪些團隊正在消耗最多Token？AI是否符合企業安全政策？AI投資是否帶來實際ROI？

AI快速導入，治理卻跟不上

許多企業在導入AI後，經常面臨以下問題：

1. AI成本快速增加，卻不知道花在哪裡
GPU、推論服務、模型API、Token消耗快速成長，但缺乏統一的成本視角。IT無法回答：哪個部門使用最多GPU？哪個模型成本最高？哪個AI Agent最耗費Token？這正呼應FinOps Foundation的發現——73%的企業AI支出超出預算，根源就在於缺乏即時、細顆粒度的用量追蹤。

2. GPU使用率偏低，資源大量閒置
企業購置大量GPU，卻因資源分散、缺乏統一調度，導致GPU閒置、重複申請資源、部門彼此搶佔算力。Cast AI的分析顯示，這不是個案而是普遍現象——平均使用率僅5%，意味著昂貴的AI基礎設施大多沒有發揮應有效益。

3. AI使用缺乏治理與可追蹤性
隨著各部門自行導入AI工具，企業逐漸出現Shadow AI（未經管理的AI工具）、API Key分散管理、模型版本混亂、權限與稽核不足、敏感資料外流風險。AI導入越快，治理風險也越高。

4. FinOps與IT團隊各說各話，責任邊界模糊
隨著ITAM與FinOps職責持續融合，兩個團隊經常各自維護一套用量與成本報表，缺乏共同的資料基礎，難以對AI支出與資源使用做出一致的問責與決策。

AI-Stack解方：從AI基礎設施到FinOps與治理，打造可信任的AI平台

AI-Stack 是一套 GPU 算力調度與 AI 基礎設施管理平台，透過單一平台整合 GPU、AI 模型、使用者權限與工作負載，協助企業建立兼具高效率、高可視性與高治理性的 AI 基礎環境，實現 FinOps 成本最佳化與 AI Governance 治理管理。

  1. 異構資源統一管理：整合NVIDIA、AMD GPU與異構運算資源，如Phison aiDAPTIV+和 NPU，透過GPU切割與聚合、智慧排程、自動配置，提高整體GPU使用率，降低閒置成本，直接對應「使用率僅5%」的產業普遍痛點。
  2. AI 資源透明化監控：提供完整的資源監控與可視化儀表板，即時掌握 GPU、CPU、VRAM 等資源使用情況，以及專案與使用紀錄，讓 AI 資源真正做到 可視化、可追蹤、可管理，為企業建立 FinOps 所需的管理基礎。
  3. AI治理：AI-Stack 提供完整治理能力，包括Role-Based Access Control（RBAC）、Audit Log 稽核紀錄、多租戶（Multi-tenancy）、模型存取權限管理與工作負載容器化隔離，協助企業建立一致、安全且可稽核的 AI 使用機制，降低 Shadow AI、權限失控與資料外洩風險。

AI-Stack帶來的價值

AI-Stack將企業最關心的成本、效率與治理整合於同一平台，讓AI不只是能運行，更能長期、穩定且可控地規模化發展。

企業挑戰AI-Stack提供的價值
GPU利用率低GPU 虛擬切割、智慧調度、資源共享，提高整體利用率
AI成本難追蹤GPU、專案、部門成本可視化
多部門共同使用配額管理、多租戶隔離、資源按需分配
AI治理不足RBAC、Audit Log、專案及模型權限管理
AI快速擴張單一平台管理AI基礎設施與工作負載，降低維運複雜度
FinOps難落地建立AI成本管理、使用分析與資源最佳化機制，供IT與FinOps共用

結論：AI的下一步，不只是部署，而是治理

企業正加速投資AI，同時也面臨可視性不足、成本管理困難及治理落後等挑戰。AI-Stack透過整合AI基礎設施管理、GPU資源調度、FinOps成本管理與AI Governance治理能力，協助企業建立可視、可控、可擴充的AI營運模式，讓AI不只是技術投資，更成為能持續創造商業價值的核心基礎設施。