Cloud Cost 2026: perché stanno esplodendo
Nel decennio passato il cloud è stato presentato come il grande equalizzatore tecnologico. Scalabilità elastica, modello pay per use, nessun investimento in data center proprietari, provisioning in minuti anziché mesi. Per molte organizzazioni è stato effettivamente così. Il passaggio da infrastrutture on premise a piattaforme come Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud ha ridotto il time to market, ha abilitato modelli DevOps maturi e ha consentito una scalabilità prima impensabile.
Nel 2025 e nel 2026 lo scenario è cambiato. Non perché il cloud non funzioni, ma perché è diventato strutturale, passando da acceleratore di innovazione a componente critica del conto economico. Molte aziende stanno registrando incrementi del fino al 50% a parità di architettura apparente. In alcuni casi la spesa è raddoppiata nell’arco di dodici mesi senza un corrispondente aumento di fatturato o di workload.
Secondo il report State of the Cloud 2025 di Flexera, l’82% delle aziende supera il budget cloud previsto. Il dato più rilevante è che il 37% indica il cloud come una delle prime tre preoccupazioni di budget. Gartner stima che fino al 30% della spesa cloud sia inefficiente o non allineata al valore generato. McKinsey & Company evidenzia che le organizzazioni con programmi FinOps maturi riescono a ridurre la spesa tra il 15 e il 35% mantenendo inalterate performance e disponibilità.
Il punto centrale non è se il cloud sia più o meno costoso dell’on premise. Il punto è che, senza governance attiva, osservabilità finanziaria e disciplina architetturale, il cloud tende naturalmente all’inefficienza. Comprendere le cause strutturali dell’esplosione dei costi è il primo passo per affrontarla in modo tecnico e non reattivo.
Pressione sistemica dell’AI
Il primo fattore che ha modificato l’equilibrio economico del cloud è la crescita esponenziale dei workload AI. L’addestramento e l’inferenza di modelli di grandi dimensioni richiedono GPU ad alte prestazioni, storage ad alta velocità e networking a bassa latenza. L’espansione di servizi basati su modelli generativi ha generato una pressione significativa sulla capacità dei data center hyperscale.
La domanda di GPU di fascia alta, come quelle utilizzate per training e inference distribuiti, ha superato in più fasi la capacità produttiva disponibile. Questo ha comportato investimenti massivi in nuovi data center, aumento dei costi energetici e riallocazione di risorse infrastrutturali verso carichi AI ad alta marginalità. Anche le aziende che non utilizzano direttamente modelli generativi subiscono indirettamente questa pressione, perché condividono l’infrastruttura fisica e la supply chain.
Non si tratta di un aumento lineare delle tariffe pubbliche. I provider cloud hanno mantenuto una certa stabilità sui listini di base, ma hanno modificato politiche di capacity, disponibilità di istanze in determinate regioni e condizioni contrattuali. L’effetto combinato si traduce in minore elasticità reale e maggiore volatilità di costo sui carichi tradizionali.
Cloud sprawl e deriva architetturale
Il secondo fattore è interno alle organizzazioni. Nel tempo, l’adozione del cloud ha favorito una democratizzazione del provisioning. I team di sviluppo possono attivare ambienti in autonomia, creare istanze temporanee, sperimentare servizi gestiti e adottare tool di terze parti dal marketplace. Questo ha accelerato l’innovazione, ma ha generato una proliferazione non sempre governata.
Secondo Gartner, circa il 30% della spesa cloud è attribuibile a risorse non ottimizzate o inutilizzate. Nei contesti enterprise medi europei, la percentuale osservata in audit indipendenti varia tra il 15 e il 35%. Non si tratta solo di server dimenticati accesi. Si tratta di snapshot accumulati per anni, volumi storage non più collegati a istanze attive, ambienti di test che restano operativi ventiquattro ore su ventiquattro pur essendo utilizzati poche ore a settimana.
L’architettura cloud tende naturalmente all’over provisioning. Quando un team deve garantire disponibilità e performance, la scelta più semplice è sovradimensionare. Provisionare sedici vCPU quando ne basterebbero quattro riduce il rischio tecnico immediato, ma aumenta il costo ricorrente. Senza un processo periodico di right sizing basato su metriche reali di utilizzo, la deriva è inevitabile.
Complessità del modello di pricing
Il modello di pricing del cloud è multidimensionale. Non esiste una singola variabile di costo. Compute, storage, IOPS, data transfer, numero di richieste API, traffico in uscita tra regioni, replica geografica, backup automatici, servizi di monitoraggio e strumenti di sicurezza contribuiscono alla fattura finale.
Una delle voci meno comprese è il data egress. Il traffico in uscita dal cloud o tra regioni può generare costi significativi, soprattutto in architetture distribuite o multi region. Anche la scelta della classe di storage incide in modo rilevante. Conservare log storici o documenti raramente consultati in storage hot ad alte prestazioni può costare fino a cinque o dieci volte rispetto a classi cold o archive.
La complessità non è un difetto accidentale, ma una caratteristica strutturale. Il cloud è stato progettato per essere flessibile. La flessibilità implica molte variabili. Senza strumenti di osservabilità finanziaria granulari, la comprensione del costo per workload diventa opaca.
Multi cloud e frammentazione della governance
Negli ultimi anni molte aziende hanno adottato strategie multi cloud con l’obiettivo di evitare lock in e migliorare resilienza. In teoria il multi cloud consente di selezionare il servizio migliore per ogni caso d’uso. In pratica, senza una governance centralizzata, introduce duplicazioni e costi nascosti.
Gestire carichi su più provider significa replicare strumenti di monitoraggio, policy di sicurezza, competenze specialistiche e spesso integrare ambienti con trasferimenti di dati tra piattaforme diverse. Il data transfer tra cloud distinti è tipicamente più oneroso rispetto al traffico interno a un singolo provider. Inoltre, la visibilità finanziaria si frammenta. Se i costi sono distribuiti tra account differenti, con centri di costo non allineati, l’analisi aggregata diventa complessa.
Il multi cloud può avere senso in contesti regolatori o di resilienza avanzata. Tuttavia, in assenza di un framework FinOps maturo, tende ad aumentare il total cost of ownership tra il 10 e il 25% rispetto a un’architettura consolidata.
Il cloud come funzione finanziaria
Dal 2018 al 2020 il cloud era prevalentemente un tema tecnico. Nel 2026 è una questione di governance economica. I CFO chiedono prevedibilità. I board chiedono correlazione tra spesa infrastrutturale e margine operativo. Le direzioni IT devono giustificare variazioni mensili non sempre intuitive.
McKinsey & Company evidenzia che le aziende con pratiche FinOps strutturate ottengono una maggiore prevedibilità di budget e una riduzione significativa degli sprechi. FinOps non è un tool, ma un modello operativo che integra finance, engineering e operations. Significa attribuire i costi ai workload in modo trasparente, definire KPI condivisi e introdurre cicli di revisione periodica.
Il passaggio culturale è cruciale. Non si tratta di tagliare indiscriminatamente, ma di allineare capacità infrastrutturale e valore generato. Un server che costa diecimila euro al mese può essere perfettamente giustificato se sostiene un servizio che genera centinaia di migliaia di euro di ricavi. Il problema nasce quando il costo non è misurato rispetto all’output.
Strategie di riduzione del 20–40%
L’esperienza sul campo dimostra che riduzioni tra il 20 e il 40% sono realistiche nella maggior parte degli ambienti non ottimizzati. Queste riduzioni non richiedono necessariamente migrazioni o re architecture radicali. Si basano su quattro leve principali: visibilità, right sizing, ottimizzazione del modello di acquisto e automazione.
La prima leva è l’audit continuo. Un audit mensile che analizzi i principali driver di costo, l’utilizzo reale di CPU e memoria, l’età degli snapshot e la distribuzione dello storage per classe consente di identificare inefficienze immediate. In molti casi, l’eliminazione di risorse orfane e la riallocazione dello storage verso tier più economici produce riduzioni del 10 o 15% in poche settimane.
La seconda leva è il right sizing basato su metriche reali. Analizzare il percentile novantacinque di utilizzo di CPU e memoria fornisce una visione più accurata rispetto ai picchi isolati. Molti workload aziendali operano stabilmente sotto il 30% della capacità provisionata. Ridimensionare istanze e database in base a pattern effettivi consente risparmi tra il 20 e il 40% senza impatto percepibile sugli utenti finali.
La terza leva è l’ottimizzazione del modello di acquisto. Le istanze on demand offrono massima flessibilità ma hanno un costo unitario più elevato. Per carichi prevedibili e stabili, l’adozione di reserved instances o savings plan consente sconti tra il 30 e il 70% rispetto al prezzo on demand. Il timore del lock in è comprensibile, ma in contesti con workload consolidati l’analisi statistica della domanda riduce il rischio di sovra impegno.
La quarta leva è l’automazione. Ambienti di sviluppo e test non richiedono operatività continua. L’implementazione di politiche di shutdown notturno e nel fine settimana, insieme a meccanismi di autoscaling, riduce sensibilmente il costo del compute. In organizzazioni con più team di sviluppo, questa sola misura può generare risparmi superiori al 15%.
Storage lifecycle e data governance
Lo storage è spesso sottovalutato rispetto al compute, ma nel lungo periodo rappresenta una componente significativa della spesa. L’implementazione di policy di lifecycle management che spostino automaticamente i dati meno recenti verso classi cold o archive riduce il costo unitario per gigabyte in modo sostanziale.
In molte realtà aziendali, log applicativi, backup e documentazione storica rimangono in storage hot per inerzia organizzativa. Una revisione delle policy di retention e accesso consente di mantenere la conformità normativa e, allo stesso tempo, ridurre il costo complessivo. La chiave è integrare le decisioni di storage nella governance dei dati e non trattarle come un aspetto puramente tecnico.
Prevedibilità e simulazione
Una pratica ancora poco diffusa è la simulazione finanziaria dei nuovi workload. Prima di lanciare un nuovo servizio, stimare il costo mensile in base a ipotesi di traffico, storage e compute permette di anticipare l’impatto sul budget. L’integrazione di strumenti di cost forecasting nei processi di architettura consente di trasformare la gestione del cloud da reattiva a predittiva.
Il futuro non indica una riduzione spontanea dei costi cloud. La domanda di capacità computazionale continuerà a crescere, così come le esigenze di compliance e sicurezza. L’energia e l’hardware rappresentano fattori macroeconomici che influenzano direttamente il costo dei data center. Le organizzazioni che adotteranno un approccio strutturato alla governance del cloud saranno in grado di assorbire questa crescita senza compromettere marginalità e innovazione.
Ridurre il 20 o 30% della spesa cloud è spesso possibile con interventi mirati di governance, right sizing e automazione. Ma per alcune organizzazioni il tema non è solo l’ottimizzazione. È la ridefinizione dell’equilibrio infrastrutturale.
Non tutti i workload hanno bisogno di elasticità infinita. Non tutti i dati devono risiedere in ambienti hyperscale. Non tutte le applicazioni traggono vantaggio economico dal modello completamente variabile.
Per carichi stabili, storage a lungo termine, ambienti con requisiti di sicurezza elevati o necessità di sovranità del dato, un’infrastruttura server e data storage dedicata, ad alta sicurezza, può rappresentare una scelta tecnicamente e finanziariamente più razionale, soprattutto in un modello ibrido.
In questi scenari diventano centrali alcuni elementi chiave: prevedibilità dei costi nel medio periodo, controllo diretto sull’infrastruttura, localizzazione dei dati, architetture segmentate ad alta sicurezza, riduzione dell’esposizione a variazioni tariffarie e costi di egress.
La gestione dei costi cloud non è più solo un tema operativo. È una scelta architetturale e finanziaria che richiede un’analisi strutturata.
In molti casi l’ottimizzazione interna è sufficiente. In altri, una revisione del modello infrastrutturale, includendo componenti server e data storage ad alta sicurezza, può migliorare prevedibilità dei costi, controllo del dato e resilienza complessiva.
Il punto non è adottare una soluzione standard, ma valutare in modo oggettivo il profilo dei workload, il loro comportamento nel tempo e il TCO su un orizzonte triennale.
Se vuoi approfondire il tuo scenario attuale, il primo passo è un’analisi tecnica dei cost driver, dei pattern di utilizzo e delle alternative architetturali disponibili. Da lì si possono definire eventuali interventi di ottimizzazione o ribilanciamento infrastrutturale, basati su dati e non su percezioni.
Una decisione informata oggi evita rigidità e inefficienze domani.
Riferimenti:
Flexera. (2025). State of the Cloud Report 2025. Flexera.
Gartner. (2024). How to Optimize Cloud Costs and Reduce Waste. Gartner Research.
McKinsey & Company. (2023). Cloud’s trillion dollar prize is up for grabs. McKinsey & Company.
FinOps Foundation. (2024). State of FinOps Report 2024. FinOps Foundation.
International Energy Agency. (2024). Electricity 2024: Analysis and Forecast to 2026. IEA.
Synergy Research Group. (2024). Cloud Market Share and Data Center Expansion Analysis. Synergy Research Group.
Autore: Martina Pegoraro
