Introdução

FinOps tradicional funciona bem para workloads previsíveis. Workloads de IA não são previsíveis.

GPU é cara, elástica, disputada e altamente sensível a decisões de arquitetura.
Sem uma abordagem específica, times acabam em dois extremos igualmente ruins:

• cortar custo e quebrar performance
• garantir performance e perder controle financeiro

FinOps para IA precisa ser arquitetural, não apenas financeiro.

Neste artigo você vai aprender:

• por que FinOps tradicional falha em IA
• quais métricas realmente importam para GPU
• como calcular custo por inferência e por modelo
• como usar Spot, Reservation e On-Demand de forma financeira inteligente
• como criar alertas de desperdício reais

Por que FinOps tradicional falha para IA

FinOps clássico olha para:

• custo mensal
• custo por recurso
• variação de fatura

IA exige outra visão. Problemas comuns:

• GPU ligada sem carga
• modelo com baixo tráfego usando hardware caro
• p99 alto gerando retry e custo invisível
• escalabilidade tardia aumentando latência e gasto
• reserva mal dimensionada

Regra prática.

Em IA, custo ruim quase sempre nasce de arquitetura ruim.

Métricas financeiras certas para IA

❌ Métricas ruins

• custo por VM
• custo por cluster
• custo mensal agregado

✅ Métricas certas

• custo por GPU-hour
• custo por inferência
• custo por modelo
• custo por p99 atendido
• custo por ambiente

Essas métricas conectam dinheiro com valor entregue.

Custo por inferência: a métrica mais importante

Custo por inferência responde à pergunta certa.

Quanto custa responder uma requisição com SLA aceitável?

Exemplo:

• GPU custa 3.00 dólares por hora
• processa 3.600 inferências por hora

Custo por inferência.
3.00 ÷ 3.600 = 0.00083 dólares

Se p99 sobe e QPS cai, esse custo aumenta silenciosamente.

GPU-hour vs desperdício real

GPU-hour sozinho não indica eficiência. Cenários comuns de desperdício:

• GPU com 20 por cento de uso por horas
• GPU reservada sem tráfego
• modelo pouco usado ocupando node pool dedicado
• inferência serializada em GPU paralela

Boas práticas:

• medir uso real de GPU
• correlacionar com throughput
• desligar ou rebaixar ambientes ociosos
• consolidar modelos compatíveis

Spot, On-Demand e Reservation pela ótica financeira

Spot

• menor custo
• ideal para treino e experimentação
• custo previsível por batch
• risco aceitável

On-Demand

• flexível
• bom para burst
• custo variável
• risco de alocação

Capacity Reservation

• custo fixo
• garante capacidade
• ideal para inferência crítica
• deve cobrir apenas carga base

Estratégia madura combina os três.

Estratégias FinOps que funcionam para IA

Reserva mínima viável

Reserve apenas o necessário para manter SLA base.
Escala adicional deve ser elástica.

Escalar pode custar menos

Às vezes, adicionar GPU reduz p99, aumenta throughput e diminui custo por inferência.

Separar ambientes financeiramente

• dev em Spot
• staging com limites rígidos
• prod com reserva controlada

Consolidar modelos

Modelos compatíveis no mesmo pool reduzem desperdício.

Conectando performance e custo

Sem correlação:

• custo sobe
• performance cai
• ninguém sabe por quê

Com correlação:

• p99 alto explica custo alto
• GPU ociosa vira ação
• escala vira decisão financeira

Alertas financeiros que realmente importam

Evite alertas genéricos de gasto. Alertas úteis:

• custo por inferência acima do esperado
• GPU abaixo de 25 por cento de uso por tempo contínuo
• reserva ativa sem tráfego
• p99 alto com QPS baixo
• Spot eviction impactando custo de retry

FinOps bom é preventivo, não reativo.

Governança FinOps para IA

Boas práticas essenciais:

• tags obrigatórias por modelo
• ownership claro
• revisão periódica de reserva
• dashboards compartilhados
• metas de custo por inferência

FinOps não é controle. É feedback contínuo para arquitetura.

Conclusão

FinOps aplicado a workloads de IA não é cortar custo. É gastar melhor.

Resumo final:

• custo precisa refletir valor entregue
• GPU sem carga é prejuízo silencioso
• p99 alto custa dinheiro
• reserva mal planejada dói no orçamento
• boa arquitetura reduz custo naturalmente

Plataformas de IA maduras no Azure medem, correlacionam e decidem, não apenas pagam a conta.