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你的财务团队会要求你提供一份你写不出来的容量规划。这不是因为你缺乏经验，也不是因为模型是新事物，而是因为经典容量规划所依赖的两个假设——可衡量的负载分布和在季度维度上稳定的单位成本——在 AI 工作负载面前都失效了。你交给他们的数字从第一天起就会是错的，而当偏差出现时，随后的讨论将不仅仅关乎账单。

《2026 年 FinOps 现状报告》将 AI 列为增长最快的新支出类别，大多数受访者表示 AI 成本超出了最初的预算预测——对于许多企业来说，推理现在消耗了 AI 账单的大部分。用 SaaS 风格的容量规划来管理它的本能反应——选择一个峰值 QPS，乘以单位成本，再加上 30% 的缓冲——产生的数字看起来像预测，其实际预测能力却如同占星术。你真正需要的容量规划看起来更像是 FinOps 场景模型，而不是采购电子表格，而生成它所需的工程工作属于平台工作，会一直与功能开发竞争资源，直到财务部门失去耐心。