AI落地遭遇账单焦虑，大厂开始对Token成本“下手”

图片来源：unsplash

随着AI落地进程加快，如何不在AI上“花冤枉钱”，成了企业普遍关心的问题。

10月初，美国两大科技巨头“坎AI预算”的消息引发了广泛关注。根据The Information的报道，微软此前曾计划将超过10亿美元的年度预算用于内部员工使用Anthropic的Claude模型，但目前已被削减三分之一以上，云与AI部门超过6万名员工的人均配额更是从每月10万美元被压缩到了约1万美元。另一家巨头Meta也被爆出将内部Claude Code的使用者从约6万人直接腰斩至3万人。

但对于已习惯使用AI的员工来说，公司的预算管理却可能导致工作上的麻烦。10月4日凌晨，一则“吐槽”公司“坎Token”的贴文引发讨论。相关贴文称，博主所在公司曾大力推动AI数月，承诺并批准Token后，却在缺少沟通情况下紧急刹车，大举撤回Token额度，导致工作无法进行。不少媒体称发帖博主所在公司为芯片龙头联发科，该公司则在10月6日回应称“鼓励员工广泛应用AI工具”，但同时强调公司在探索以更具效益的方式支持AI需求。

实际上，今年下半年以来，国内许多互联网大厂也曾因Token政策调整引发关注。

管控成本似乎成了企业AI部署的新趋势。毕马威在近期发布的《2026年Q3全球AI脉搏报告》中指出，相对于今年年初，更多企业建立了成本监控、管理机制，调研中61%的企业会在审批时审查AI成本，59%的企业在运营中监控AI成本。

但另一方面，“节流”却未必能带来更高的收益。报告称，企业对AI形成的价值的评估与成本管控存在脱节，调研中只有12%的企业持续把AI创造的价值与成本对照评估，即使在已经获得稳定回报的企业中，这一比例也只有48%。这意味着，大多数企业能看到AI花了多少钱，但很少能说清这些钱买到了什么。报告也称，企业AI部署更加成熟，成本可见性在提升，但价值评估体系仍明显滞后。

德勤中国今年9月发布的《决策者视角下的企业AI应用》调研报告也显示，企业AI进入生产部署阶段的比例已从去年的56.0%提升至64.4%。但AI投入与业务价值兑现之间，却始终缺乏有效的衡量机制，相关情况甚至继续恶化，调研结果显示，60.4%的企业尚未建立起体系化的价值衡量框架，而无法明确核算AI项目ROI（投资回报率）的企业比例，也从2025年的35.8%升至44.4%。

值得注意的是，企业AI的部署方式也在发生变化，自主性更强的Agent愈发成为了AI落地的载体。与此同时，越来越多企业不再满足于让员工用AI写邮件、做PPT，而是开始将Agent嵌入真实业务流程，不少企业也在尝试让其独立完成跨系统任务。

而这也带来了新的挑战。一位制造业IT部门高管此前透露，企业Agent的接入，放大了AI的工作能力，但也放大了Token成本，相关开销不再由人工交互频次决定，而是随着业务流量线性增长。这种模式让成本控制难度增加，一定程度上也让团队开始探索更合适的成本管理方案，主要还是以“单次任务成功交付成本”为核心指标做实时监控与预算熔断。但另一方面，部署Agent还面临更大的难题，一是Agent的不可控性对AI管理成本和风险评估带来挑战，二是很多时候不知道该把多大权限、什么任务交给Agent，目前相关评估体系仍处于探索阶段。

近期，不少关于企业AI落地的行业讨论也都提及了权限开放和价值评估问题，有声音称，对于Agent，“权限给少了，怕它像个傻子；权限给大了，又怕它像个疯子”。

德勤上述报告指出，调研企业在评估AI成效时，87.3%聚焦处理速度与工时节约，70.7%关注成本节约，而涉及收入与客户层面的仅占21.5%。报告分析称，工时缩短并不自动等同于经营价值提升，只有将节省下来的时间重新配置到高价值环节，生产效率才能真正转化为可量化的经营成果。

也有一些团队探索分层式的价值评估体系，比如按照效率型、经营型、战略型的分类设定不同的AI回报比率和周期的指标。

越来越多的调研、案例也显示，企业AI价值的兑现，已不再只取决于模型本身的先进程度，更在于企业是否有意愿且有能力为AI找到新的价值评估体系，重构自身流程、组织协同方式。

毕马威上述报告也指出，大部分企业部署AI仍停留在简单的控制成本层面，而领先企业则更多考虑把成本连接到成果，再根据不断释放价值的成果决定AI规模化的进度和方向。报告也由此建议，企业在部署AI时，要事先建立好驾驭层（AI harness layer），将控制、编排、问责和经济性等指标从一开始就设计进去，围绕端到端价值流重新设计运营模式，闭合成本与价值的回路，让AI价值可衡量，继而超越可衡量，兑现可规模化复现、经得起检验的价值。（本文首发于钛媒体APP，文｜飞向Tai空，作者｜胡珈萌，编辑｜杨林）