การใช้จ่ายพับลิกคลาวด์ทั่วโลกแตะ $679.0 พันล้านดอลลาร์ โดยมีเงินสูญเปล่าไปกับทรัพยากรที่ไม่ได้ใช้งานถึง $190.0 พันล้านดอลลาร์ (อัตราการสูญเปล่า 32.0%) มีองค์กร 71.0% ที่จัดตั้งทีม FinOps และปริมาณงาน AI ผลักดันให้ค่าใช้จ่ายด้านการประมวลผลพุ่งขึ้น +42.0% ในขณะที่ 58% ขององค์กรใช้งบประมาณคลาวด์เกินถึง 21% และ 36% ของเครื่องเสมือนทำงานด้วยการใช้งาน CPU ต่ำกว่า 10% แนวทางปฏิบัติของ FinOps สามารถช่วยลดค่าใช้จ่ายคลาวด์รายปีลงได้ถึง 24% ข้อมูลด้านล่างนี้มาจากการศึกษาวิจัยเชิงประจักษ์โดย Gartner, Flexera, FinOps Foundation, Datadog, a16z และ McKinsey & Company
TL;DR
- ยอดใช้จ่ายพับลิกคลาวด์ทั่วโลกแตะ $679.0 พันล้านดอลลาร์ต่อปี เติบโต +20.4% YoY (Gartner)
- 58.0% ขององค์กรธุรกิจรายงานว่าใช้งบประมาณพับลิกคลาวด์เกินกว่าที่จัดสรรไว้ (Flexera)
- การใช้งบประมาณคลาวด์เกินเฉลี่ยอยู่ที่ +15.0% ถึง +21.0% สูงกว่าการคาดการณ์ทางการเงินเบื้องต้น
- 28.0% ถึง 32.0% ของการใช้จ่ายคลาวด์ระดับองค์กรสูญเปล่าไปกับทรัพยากรที่ไม่ได้ใช้งานหรือถูกทิ้งร้าง
- กว่า $190.0 พันล้านดอลลาร์สูญเปล่าในแต่ละปีไปกับระบบประมวลผลและพื้นที่จัดเก็บบนคลาวด์ที่ไม่ได้ใช้ทั่วโลก (Gartner)
- 36.0% ของเครื่องเสมือนบนคลาวด์ทำงานโดยมีอัตราการใช้งาน CPU เฉลี่ยต่ำกว่า 10% (Datadog)
- 71.0% ขององค์กรได้จัดตั้งทีมบริหารจัดการการเงินบนคลาวด์ (FinOps) โดยเฉพาะ
- การนำแนวทางปฏิบัติ FinOps มาใช้อย่างเป็นทางการช่วยลดค่าใช้จ่ายคลาวด์ลงได้ 18.0% ถึง 24.0% ในปีแรก (McKinsey)
- งานเทรนและการอนุมานของ Generative AI ขับเคลื่อนการใช้จ่ายประมวลผลคลาวด์พุ่งขึ้น +42.0% YoY (a16z)
- 68.0% ของสตาร์ทอัพด้าน Gen AI ใช้เงินทุน 50% ขึ้นไปในการประมวลผล GPU บนคลาวด์
- 87.0% ขององค์กรดำเนินงานสถาปัตยกรรมแบบ Multi-cloud บน AWS, Azure และ Google Cloud
- 34.0% ขององค์กรกำลังประเมินการย้ายระบบบางส่วนกลับมายัง On-premise หรือศูนย์ Colocation
- ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ (AWS, Azure, GCP) ยกเว้นค่าธรรมเนียมการโอนย้ายข้อมูลออกตามกฎหมาย EU Data Act
1. ยอดใช้จ่ายคลาวด์ทั่วโลก: ตลาด $679 พันล้าน และงบประมาณบานปลาย 58%
การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลขององค์กรและโครงสร้างพื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่องได้เร่งการเติบโตของรายได้ผู้ให้บริการคลาวด์ Gartner และ IDC บันทึกยอดใช้จ่ายพับลิกคลาวด์ทั่วโลกไว้ที่ $679.0 พันล้านดอลลาร์ (เติบโต +20.4% YoY)
ปัญหางบประมาณบานปลายเป็นเรื่องเรื้อรัง: 58.0% ขององค์กรใช้งบประมาณคลาวด์เกินกว่าที่ตั้งไว้ (Flexera) โดยเกินการคาดการณ์ทางการเงินไป +15.0% ถึง +21.0% อันเนื่องมาจากการขยายโครงสร้างพื้นฐานโดยไม่มีการควบคุม
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| ยอดใช้จ่ายของผู้ใช้ปลายทางระดับองค์กรทั่วโลกบนพับลิกคลาวด์ในกลุ่ม IaaS, PaaS และ SaaS | $679.0 Billion worldwide | Gartner Worldwide IT Spending / IDC |
| อัตราการเติบโตรายปีของค่าใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐานพับลิกคลาวด์ระดับองค์กร | +20.4% YoY spending growth | Gartner Cloud Forecasts |
| สัดส่วนองค์กรที่รายงานว่าค่าใช้จ่ายพับลิกคลาวด์เกินกว่างบประมาณที่จัดสรรไว้ในตอนแรก | 58.0% of enterprises over budget | Flexera State of the Cloud Report |
| เปอร์เซ็นต์เฉลี่ยที่ค่าใช้จ่ายคลาวด์ระดับองค์กรเกินกว่าการคาดการณ์งบประมาณเบื้องต้น | +15.0% to +21.0% over budget | Flexera Cloud Survey |
ขนาดโครงสร้างพื้นฐานดาต้าเซ็นเตอร์เชื่อมโยงกับ สถิติศูนย์ข้อมูล ของเรา แหล่งที่มา: Gartner Worldwide IT Spending Forecast
2. วิกฤตการสูญเปล่า $190 พันล้าน: 32% คลาวด์สูญเปล่าและ Zombie VMs
การจัดสรรทรัพยากรแบบกระจายอำนาจโดยนักพัฒนาโดยไม่มีการปลดระวางอัตโนมัติสร้างความสูญเปล่าในการดำเนินงานมหาศาล Flexera และ HashiCorp คำนวณว่า 28.0% ถึง 32.0% ของค่าใช้จ่ายคลาวด์ทั้งหมดสูญเปล่า
การสูญเสียทุนเกิดขึ้นอย่างมหาศาล: มีเงินสูญเปล่ากว่า $190.0 พันล้านดอลลาร์ต่อปี (Gartner) โดย Datadog ระบุว่า 36.0% ของอินสแตนซ์เสมือนทำงานเป็น ‘Zombie VMs’ ที่มี CPU ต่ำกว่า 10% และ 44.0% ของสภาพแวดล้อมมีพื้นที่จัดเก็บบล็อกที่ถูกทิ้งร้าง
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| ค่าใช้จ่ายพับลิกคลาวด์โดยประมาณที่สูญเปล่าไปกับทรัพยากรที่ไม่ได้ใช้งาน จัดสรรเกิน หรือถูกทิ้งร้าง | 28.0% to 32.0% of total cloud spend wasted | Flexera State of the Cloud Report / HashiCorp |
| มูลค่าทางการเงินต่อปีของคลาวด์สูญเปล่าระดับองค์กรทั่วโลก | $190.0B+ in wasted cloud spend/yr | Gartner / Flexera Analysis |
| อินสแตนซ์คลาวด์และเครื่องเสมือนที่ทำงานโดยมีอัตราการใช้งาน CPU เฉลี่ยต่ำกว่า 10% (‘Zombie VMs’) | 36.0% of active cloud instances | Datadog State of Cloud Costs Report |
| พื้นที่จัดเก็บบล็อกที่ถูกตัดการเชื่อมต่อและทิ้งร้าง (AWS EBS / Azure Disks) ที่ยังคงถูกเรียกเก็บเงินรายเดือน | 44.0% of cloud environments | FinOps Foundation Benchmark |
พลวัตด้านต้นทุนการประมวลผล AI เชื่อมโยงกับ สถิติต้นทุนการอนุมาน AI ของเรา แหล่งที่มา: Flexera State of the Cloud Report
3. การสร้างมาตรฐาน FinOps: การนำไปใช้ 71% และประหยัด 24% ในปีแรก
การบริหารจัดการการเงินบนคลาวด์แบบข้ามสายงานกลายเป็นวินัยสำคัญของผู้บริหาร FinOps Foundation รายงานว่า 71.0% ขององค์กรขนาดใหญ่ได้จัดตั้งทีม FinOps อย่างเป็นทางการ
การกำกับดูแลจากผู้บริหารแข็งแกร่งขึ้น: 46.0% ของผู้นำ FinOps ขึ้นตรงต่อ CFO โดยการกำกับดูแล FinOps ที่มีโครงสร้างช่วยลดค่าใช้จ่ายคลาวด์ลงได้ 18.0% ถึง 24.0% ในปีแรก (McKinsey)
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| องค์กรธุรกิจที่จัดตั้งทีม FinOps (การบริหารจัดการการเงินบนคลาวด์) อย่างเป็นทางการ | 71.0% of enterprise companies | FinOps Foundation State of FinOps Report |
| ทีม FinOps ที่รายงานตรงต่อประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายการเงิน (CFO) หรือรองประธานฝ่ายการเงิน | 46.0% reporting to Finance/CFO | FinOps Foundation Annual Survey |
| การลดค่าใช้จ่ายคลาวด์เฉลี่ยต่อปีที่ทำได้ในปีแรกของการนำแนวทางปฏิบัติ FinOps มาใช้ | 18.0% to 24.0% cost reduction | McKinsey Cloud Economics Study |
การจัดทำงบประมาณซอฟต์แวร์ระดับองค์กรเชื่อมโยงกับ สถิติการใช้จ่าย SaaS ของเรา แหล่งที่มา: FinOps Foundation State of FinOps
4. ผลกระทบของ Generative AI: การประมวลผลพุ่งขึ้น +42% และอัตราการเผาผลาญเงินทุนของสตาร์ทอัพ
การเทรนโมเดลภาษาขนาดใหญ่และการอนุมานโทเค็นแบบเรียลไทม์ได้เปลี่ยนการจัดสรรงบประมาณคลาวด์ a16z และ Stanford HAI บันทึกว่าปริมาณงานคลาวด์ AI เพิ่มขึ้น +42.0% YoY
เงินร่วมลงทุนไหลตรงเข้าสู่คลาวด์: 68.0% ของสตาร์ทอัพด้าน Gen AI จัดสรรเงินทุน 50%+ ให้กับการประมวลผล (Menlo Ventures) ส่งผลให้ 54.0% ของทีม AI หันมาใช้อินสแตนซ์ Spot แบบ Preemptible (Datadog)
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| การใช้จ่ายด้านการประมวลผลคลาวด์ขององค์กรที่เพิ่มขึ้นโดยได้แรงหนุนจากการเทรนและการอนุมาน Gen AI | +42.0% YoY increase in AI cloud workloads | a16z AI Infrastructure Report / Stanford HAI |
| องค์กรที่ใช้อินสแตนซ์ Spot และ VMs แบบ Preemptible เพื่อลดต้นทุนการประมวลผลแบบกลุ่มของ AI | 54.0% of AI engineering teams | Datadog State of Cloud Report |
| สตาร์ทอัพด้าน AI ที่ใช้เงินทุน 50% ขึ้นไปในการประมวลผลคลาวด์ (AWS, CoreWeave, Azure, GCP) | 68.0% of Gen AI startups | Menlo Ventures The State of GenAI |
การนำ AI มาใช้ในองค์กรเชื่อมโยงกับ สถิติการนำ AI มาใช้ในระดับองค์กร ของเรา แหล่งที่มา: a16z AI Infrastructure Report
5. ข้อตกลงราคา: การสำรองชั่วโมง 62% เทียบกับอุปสรรคของ Multi-Cloud
วิศวกรรมการเงินผ่านข้อตกลงระยะยาวช่วยปลดล็อกส่วนลดระดับสูงจากผู้ให้บริการคลาวด์ ข้อมูล Flexera แสดงให้เห็นว่า 62.0% ของชั่วโมงการประมวลผลคลาวด์ทำงานบน Savings Plans หรือ Reserved Instances (RIs)
ความเสี่ยงด้านข้อตกลงยังคงมีอยู่: 38.0% ของบริษัทยังคงสูญเสียข้อตกลง RI ที่ไม่ได้ใช้งาน (CloudZero) ในขณะที่ต้องจัดการสถาปัตยกรรมแบบ Multi-cloud ถึง 87.0% บน AWS, Azure และ Google Cloud
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| ความจุการประมวลผลคลาวด์ระดับองค์กรที่ทำงานบน Savings Plans หรือ Reserved Instances (RIs) แบบมีส่วนลด | 62.0% of total cloud compute hours | Flexera State of the Cloud |
| องค์กรที่ไม่สามารถใช้งาน Reserved Instances ที่ซื้อไว้อย่างเต็มที่ ทำให้เกิดการสูญเปล่าของข้อตกลง | 38.0% of RI buyers | CloudZero SaaS Cost Management |
| องค์กรที่ปรับใช้สถาปัตยกรรมแบบ Multi-cloud บนผู้ให้บริการรายใหญ่ตั้งแต่สองรายขึ้นไป (AWS, Azure, GCP) | 87.0% of enterprise organizations | Flexera Cloud Report |
การจัดส่งเซิร์ฟเวอร์ฮาร์ดแวร์เชื่อมโยงกับ สถิติตลาดเซิร์ฟเวอร์ ของเรา แหล่งที่มา: CloudZero SaaS Cost Management
6. การย้ายระบบกลับ (Cloud Repatriation) และการปฏิรูปค่าธรรมเนียม Egress: ข้อกำหนดของสหภาพยุโรป
ค่าใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐานที่สูงขึ้นส่งผลให้องค์กรประเมินสถาปัตยกรรมไฮบริด On-premise ใหม่อีกครั้ง IDC บันทึกว่า 34.0% ขององค์กรกำลังประเมินการย้ายระบบบางส่วนกลับ
อุปสรรคในการย้ายออกถูกขจัด: 52.0% ระบุว่าค่าธรรมเนียมการโอนถ่ายข้อมูลออกเป็นอุปสรรคสำคัญด้านต้นทุน (Gartner) ผลักดันให้ AWS, Azure และ GCP ยกเว้นค่าธรรมเนียมการย้ายข้อมูลออกอย่างถาวรภายใต้ EU Data Act
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| องค์กรที่กำลังประเมินหรือดำเนินการย้ายระบบกลับบางส่วน (ย้ายงานที่คาดการณ์ได้กลับมา On-prem/Colocation) | 34.0% of enterprises evaluating repatriation | IDC Cloud Infrastructure Survey / 37signals Case Study |
| บริษัทที่ระบุว่าค่าธรรมเนียมการโอนถ่ายข้อมูลออกทางเครือข่ายที่สูงเกินไปเป็นปัจจัยหลักของอุปสรรคด้านต้นทุน | 52.0% of enterprise IT leaders | Gartner Infrastructure & Operations |
| ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ (AWS, Google Cloud, Azure) ที่ยกเว้นค่าธรรมเนียมโอนข้อมูลออกสำหรับลูกค้าย้ายออก | 100% of Big 3 hyperscalers (mandated by EU Data Act) | AWS / Google Cloud / Microsoft Announcements (2024-2026) |
สรุป: ค่าใช้จ่ายคลาวด์ในรูปแบบตัวเลข
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มาหลัก |
|---|---|---|
| ยอดใช้จ่ายพับลิกคลาวด์ทั่วโลก | $679.0 Billion | Gartner IT Spending / IDC |
| อัตราการเติบโตของการใช้จ่ายคลาวด์รายปี | +20.4% YoY | Gartner Forecasts |
| องค์กรที่ใช้งบประมาณคลาวด์เกิน | 58.0% | Flexera State of the Cloud |
| การใช้งบประมาณคลาวด์เกินเฉลี่ย | +15.0% - +21.0% | Flexera Cloud Survey |
| ค่าใช้จ่ายคลาวด์ที่สูญเปล่าโดยประมาณ | 28.0% - 32.0% | Flexera / HashiCorp |
| มูลค่าคลาวด์สูญเปล่าทั่วโลกต่อปี | $190.0B+/year | Gartner / Flexera |
| Zombie VMs ที่มีอัตราใช้งาน CPU <10% | 36.0% of instances | Datadog Cloud Report |
| บริษัทที่มีทีม FinOps อย่างเป็นทางการ | 71.0% of enterprises | FinOps Foundation |
| การลดต้นทุนในปีที่ 1 ของ FinOps | 18.0% - 24.0% | McKinsey Cloud Study |
| ค่าใช้จ่ายประมวลผลงาน AI ที่พุ่งขึ้น | +42.0% YoY | a16z / Stanford HAI |
| สตาร์ทอัพ Gen AI ที่ใช้จ่าย >50% ในการประมวลผล | 68.0% | Menlo Ventures Report |
| ชั่วโมงประมวลผลบน Savings Plans/RIs | 62.0% | Flexera Cloud Report |
| องค์กรที่มีการตั้งค่าแบบ Multi-Cloud | 87.0% | Flexera State of Cloud |
| องค์กรที่กำลังสำรวจการย้ายระบบกลับ | 34.0% | IDC Infrastructure |
| ผู้ให้บริการคลาวด์ที่ยกเว้นค่าธรรมเนียม Egress | 100% (AWS, GCP, Azure) | Hyperscaler Disclosures |
ระเบียบวิธีวิจัยและแหล่งที่มา
สถิติในรายงานนี้รวบรวมมาจากชุดข้อมูลตลาดการประมวลผลแบบคลาวด์ระหว่างประเทศจาก Gartner และ IDC, เกณฑ์มาตรฐานต้นทุนคลาวด์ระดับองค์กรจาก Flexera และ HashiCorp, การวิจัยเชิงปฏิบัติการจาก FinOps Foundation, ข้อมูลการวัดระยะไกลของโครงสร้างพื้นฐานจาก Datadog และ CloudZero และการศึกษาโครงสร้างพื้นฐาน AI จาก a16z และ McKinsey
-
Gartner & IDC: Worldwide Public Cloud Services Spending & Infrastructure Forecasts (ตลาด $679B, เติบโต +20.4% YoY, อุปสรรคค่าธรรมเนียม Egress)
-
Flexera: State of the Cloud Report: Cloud Cost Management & Waste (สูญเปล่า 28-32%, เกินงบ 58%, 87% Multi-cloud)
-
FinOps Foundation: State of FinOps Annual Research Report (การใช้ 71%, รายงานต่อ CFO 46%, พื้นที่จัดเก็บถูกทิ้งร้าง)
-
Datadog: State of Cloud Costs: Compute Utilization and Modern Infrastructure Trends (Zombie VMs 36%, การนำ Spot มาใช้)
-
a16z & Stanford HAI: The Economic Architecture of AI Infrastructure & Cloud Costs (งาน AI พุ่ง +42%, สตาร์ทอัพใช้ 68% ด้านประมวลผล)
-
McKinsey & Company & IDC: Cloud Economics, Workload Repatriation, and FinOps ROI (ประหยัด 18-24% ด้วย FinOps, ความสนใจย้ายระบบกลับ 34%)
-
การติดตามข้อมูล: สถิติค่าใช้จ่ายคลาวด์สะท้อนถึงการใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน IaaS, PaaS และ SaaS บนพับลิกคลาวด์ใน AWS, Microsoft Azure, Google Cloud และ GPU คลาวด์เฉพาะทาง ทั้งนี้ไม่รวมค่าใช้จ่ายฝ่ายทุนของศูนย์ข้อมูล On-premise ส่วนตัว เว้นแต่จะระบุไว้อย่างชัดเจน
-
อัปเดตล่าสุด: สิงหาคม 2026 การรวบรวมข้อมูลนี้ได้รับการอัปเดตทุกไตรมาสเมื่อมีการเผยแพร่รายงานการใช้จ่ายของ Gartner, รายงานสถานะของ FinOps Foundation และการยื่นราคาของผู้ให้บริการคลาวด์