Обзор State Of FinOps 2026

В начале 2026 года вышел шестой ежегодный отчет по состоянию практики FinOps — State of FinOps 2026 от фонда и сообщества FinOps Foundation. Исследования State of FinOps проводятся с 2020 года с целью сбора информации о ключевых приоритетах, отраслевых трендах и направлениях развития практики FinOps. Результаты исследования используются как для формирования различных инициатив внутри фонда и сообщества, так и информируют индустрию о том, как практики FinOps реализуется в организациях разного типа и масштаба. В этом году в опросе приняло участие 966 респондентов, 47% из Large Enterprise компании (более 10000 сотрудников), 33% из Enterprise компаний (от 1000 до 9999 сотрудников) и 20% из сегмента SMB (менее 1000 сотрудников).

Что интересного мы отметили в отчете:

FinOps в организационной структуре. 78% респондентов отметили, что функции FinOps находятся в контуре CTO/CIO. В операционном контуре COO — 12%, в финансовом контуре CFO — 8%, в продуктовом контуре CPO — 2%, что отражает закрепление функции FinOps преимущественно в технологическом подразделении в организациях;
Структура FinOps команды. 60% респондентов указали модель централизованной команды (Enabled Centrally), при которой единая команда формирует стандарты, инструменты и правила управления. Модель Hub & Spoke используют 21% организаций — в этом случае центральная команда задает методологию и координацию, а распределенные представители в доменах или бизнес-юнитах обеспечивают локальную реализацию и ответственность. Децентрализованную модель применяют 9% организаций, а у 10% респондентов выделенная FinOps команда отсутствует;
Размер и состав FinOps команды. При годовом объеме затрат свыше 100M$ команда FinOps обычно включает 8-10 специалистов и дополнительно 3-10 подрядчиков или представителей сервис-провайдера. В диапазоне 15-100M$ команда, как правило, состоит из 3 специалистов и 1 подрядчика или сервис-провайдера. При объеме менее 15M$ типичный состав — 2 специалиста и 1 подрядчик или сервис-провайдер, что отражает зависимость размера команды от масштаба управляемых расходов;
Приоритеты развития компетенций FinOps на 12 месяцев. 58% респондентов планируют усилить компетенции в управлении затратами на AI (AI Cost Management), 43% — развивать инструменты FinOps (FinOps Tooling), 40% — инженерные компетенции (Engineering/Automation Development), 39% — планирование и прогнозирование емкости (Capacity Planning/Forecasting). Дополнительно 24% намерены наращивать экспертизу в области AI Engineering, а 17% — усиливать роль архитекторов инфраструктуры (Infrastructure Architect), что отражает смещение фокуса в сторону технологических и инженерных компетенций;
Приоритеты FinOps по размеру организации. В сегменте SMB текущими приоритетами являются оптимизация нагрузок и сокращение потерь (Workload optimization and waste reduction), точное прогнозирование расходов (Forecasting of spend) и аллокация облачных затрат (Full allocation of cloud spend), тогда как в перспективе 12 месяцев фокус смещается на FinOps для AI и применение AI в FinOps. В Enterprise при сохранении фокуса на оптимизации нагрузок добавляются внедрение FinOps на уровне организации (Organizational adoption) и масштабирование управления FinOps (FinOps governance at scale), а в будущем — расширение FinOps на новые технологические категории. В Large Enterprise наряду с оптимизацией ключевыми являются расширение FinOps на дополнительные технологические категории и организационное внедрение, при этом в горизонте 12 месяцев приоритетами становятся FinOps для AI, дальнейшее расширение охвата технологий и использование AI в FinOps;
Охват категорий технологических расходов. В 2026 году FinOps команды управляют расходами на AI в 98% организаций против 63% ранее, рост год к году составил +35%. SaaS находится в управлении у 90% команд против 65% ранее, рост +25%. Лицензирование охватывается в 64% случаев против 49%, рост +15%. Частное облако — 57% против 39%, рост +18%. Расходы на датацентры — 48% против 36%, рост +12%, что отражает расширение сферы ответственности FinOps за пределы публичного облака;
Расширение зон ответственности FinOps. Сегодня около 38-40% команд управляют расходами на платформы Data Cloud (Snowflake, Databricks, Fabric и др.), при этом в горизонте 12 месяцев этот показатель ожидается на уровне 70%. В области AI (Anthropic, Copilot, Gemini и др.) текущий охват составляет порядка 30%, с ростом до примерно 68%. По направлению Observability — около 33% сегодня и до 61% в ближайшие 12 месяцев. В сегменте бизнес-приложений (Microsoft 365, Adobe Creative Suite, Salesforce и др.) — 26% сегодня против 48% в перспективе. В области Security — около 22% сегодня и до 43%, что подтверждает тренд на расширение FinOps за пределы облачной инфраструктуры в смежные технологические домены;
Приоритетные практики по категориям расходов. Во всех доменах ключевой базовой практикой остается аллокация (Allocation). Для SaaS и Licensing приоритетами являются прогнозирование и бюджетирование (Forecasting & Budgeting), планирование и оценка (Planning & Estimating), а также сбор данных, отчетность и аналитика (Data Ingestion, Reporting & Analytics), при этом для Licensing дополнительно выделяется оптимизация тарифов (Rate Optimization). В сегменте Data Center акцент смещен на планирование и оценку, прогнозирование и бюджетирование, а также оптимизацию нагрузок (Workload Optimization). Для Data Cloud Platforms помимо аллокации и аналитики приоритетами являются прогнозирование, планирование и оптимизация тарифов;
Интеграция FinOps с другими дисциплинами. Наиболее активно FinOps взаимодействует с ITFM: доля отдельных, но сотрудничающих команд выросла с около 40% в 2023 году до примерно 53% в 2025 и 66% в 2026, при одновременном росте полностью интегрированных команд с 8% до 20%. Аналогичная динамика наблюдается с ITSM и ITAM/SAM: к 2026 году 56% и 49% соответственно работают в модели тесного сотрудничества, а 12-15% — в формате интегрированной команды. В направлении Sustainability/ESG показатели ниже, однако также демонстрируют рост сотрудничества — до примерно 31% в модели взаимодействия и около 9% в интегрированной модели к 2026 году, что отражает расширение междисциплинарной роли FinOps;
Ожидаемый новый функционал инструментов FinOps. В числе ключевых ожиданий — детальный мониторинг затрат на AI (включая токены, LLM-запросы и загрузку GPU), оценка архитектурной стоимости до развертывания (Pre-Deployment Architecture Costing), а также единое окно управления различными категориями технологических расходов (Single Pane of Glass). Дополнительно выделяются автоматизированное устранение отклонений (Automated Remediation), расчет технической Unit экономики и привязка к бизнес-ценности (Technical Unit Economics & Business Value Attribution), внедрение стандарта FOCUS в инструментах, продвинутое прогнозирование и сценарное моделирование (Sophisticated Forecasting & Scenario Modeling), интеграция ITAM и FinOps для управления лицензиями, учет устойчивой инфраструктуры наряду с затратами и более детальная аллокация общих расходов и контейнеров;
Ключевые сложности при применении FinOps к затратам на AI. Наиболее частый вызов — понимание полного объема расходов на AI, что отмечают около 55% респондентов. Далее следуют подтверждение бизнес-ценности инвестиций в AI (40%) и справедливая аллокация затрат (39%). Около 28% указывают на отсутствие четкой AI стратегии на уровне бизнеса и технологий, сопоставимая доля — на сложности взаимодействия с командами разработки AI, не знакомыми с FinOps. Дополнительно отмечаются ограничения в консультировании на этапе инноваций, нехватка опыта в прогнозировании и бюджетировании, сложности перехода от Proof of Concept к промышленной эксплуатации, а также вопросы управления портфелем AI проектов, терминологии и архитектур, а также рисков управления данными;
Планируемое размещение вычислительных мощностей для AI. На начало 2026 года основным направлением размещения остаются публичные облака — около 90% респондентов, SaaS-платформы выбирают около 69%, дата центры — 31%, частное облако — 32%. В 2026 году приоритет публичного облака сохраняется на уровне около 92%, при этом доля SaaS вырастает до 80%, а использование дата центров и частных облаков увеличивается до 44%, что отражает усиление гибридных моделей размещения вычислительных мощностей для AI.
Значимость использования AI в практике FinOps. 49% респондентов оценивают важность AI как высокую, 32% — как среднюю, и только 19% — как низкую, что подтверждает растущую роль AI в развитии практики. В качестве прикладных кейсов отмечаются обнаружение аномалий и ускоренное оповещение, автоматические рекомендации по оптимальному подбору размеров ресурсов (right-sizing), запросы к данным о затратах на естественном языке, автоматизированное управление закупкой скидочных контрактов, а также автоматическая маркировка ресурсов для ускорения аллокации затрат;
Внедрение стандарта FOCUS для биллинговых данных. Около половины организаций в разных диапазонах расходов уже получают или планируют получать биллинговые данные в формате FOCUS, тогда как 16-19% не планируют его использовать. В 2026 году ожидается значительный рост: 84-91% организаций вне зависимости от объема расходов намерены использовать или уже используют FOCUS формат, а доля не планирующих снизится до примерно 9-15%. Это указывает на ускоряющееся распространение FOCUS как стандарта обмена и нормализации данных о технологических расходах;
Направления дальнейшего развития стардарта FOCUS. Наиболее востребованным направлением является расширение поддержки AI нагрузок (17%). Далее следуют добавление поддержки расходов дата центров (14%) и расширение охвата PaaS и SaaS (13%). Расширение поддержки публичного облака отмечают примерно 12%, лицензирования — около 10%. Меньший, но значимый интерес связан с добавлением метрик устойчивого развития (7%) и отслеживанием исполнения контрактов (4%), что отражает стремление расширить стандарт за пределы классического облачного биллинга.

Основные результаты из отчета State Of FinOps 2026 приведены ниже:

Результаты отчета показывают, что FinOps выходит за пределы публичного облака и охватывает расходы на AI, SaaS, лицензирование, частные облака и дата центры. Главными сложностями при управлении затратами на AI остаются понимание полного объема расходов, подтверждение бизнес ценности и справедливая аллокация затрат. Если вам важно выстроить системное управление технологическими расходами и связать инженерные изменения с целями бизнеса, обращайтесь к нам за помощью.

Мы помогаем CTO, руководителям продуктовых и платформенных команд, команд разработки, инфраструктуры и эксплуатации внедрять и адаптировать фреймворки и стандарты, включая FinOps Framework и FOCUS, оценивать и развивать FinOps практики, проектировать операционную модель и зоны ответственности, формировать измеримую связь инженерных изменений и технологических расходов с результатами бизнеса, выстраивать согласованное развитие архитектуры, платформ, процессов и команд, проектировать топологии команд и улучшать взаимодействие между платформенными и продуктовыми командами.

Не забывайте подписываться на наш канал Enabling.team Insights, чтобы оставаться в курсе технологических трендов.