AI智能体应用热度持续走高，但麦肯锡发布的最新行业调研敲响警钟：随着企业大规模落地智能体，整体AI相关开支或将迎来明显上涨，成本管控会成为企业落地智能体的一大现实难题。
普通文本式大模型对话和AI智能体存在本质区别。智能体需要自主执行多步骤完整业务流程，达成同一个业务目标，会存在多种实现路径。调研发现，不同智能体方案完成完全一样的工作，整体耗费成本差距最高可达30倍。对企业经营而言，这种成本的巨大波动，会给预算管理带来很大不确定性。麦肯锡合伙人打比方，就好比经营一门生意，单日运行成本最高和最低能够拉开30倍差距，预算很难提前精准预判。
麦肯锡《2026AI现状》调研数据显示，目前已有三分之一企业，AI相关花费占技术通信总预算比重突破10%。展望明年，60%受访企业还打算继续加码AI投入。但成本压力已经开始显现，约两成企业反馈，AI消耗已经实实在在给日常运营带来负担。
在各类业务场景中，软件开发领域的成本问题尤其突出。当研发团队用AI智能体做代码自动化工作时，会产生巨量Token消耗，算力账单很容易快速膨胀。
这一警示也恰好对应海外企业出现的真实案例。过去一段时间，不少公司鼓励员工大范围使用AI工具，但随之而来就是不可控的算力开销。亚马逊内部曾推出统计员工Token消耗的排行榜，后续被迫下线，原因是部分员工为榜单排名刻意跑大量无效任务，无谓消耗资源；Coinbase、Salesforce等企业，已经出台规则，对内部AI工具的使用作出限制，以此控制账单规模。
当然智能体并非只有成本问题，它的业务价值同样不可忽视。报告测算，在部分办公类任务上，AI智能体可以把人力耗时削减35%-40%，部分场景甚至能够减少 70%以上的人工投入。但机构着重提醒企业，不能只看效率提升，一定要做好投入产出评估，核算智能体创造的业务收益，能否覆盖持续走高的运行成本。
行业人士表示，AI智能体还处在快速迭代阶段，很多成本层面的问题才刚刚暴露，未来12个月，企业的AI FinOps成本治理能力，会成为决定智能体项目成败的关键一环。
文章来源：国信家办
* 本文部分图片来源于网络、部分内容源于公开信息整理，如无意中侵犯某家媒体、公司企业或个人等的知识产权，请告知，将在24小时内给予删除相关处理。
风险提示：文章所提及的投资方向，不代表未来长期必然投资的方向。本文内容不构成任何投资建议或邀约，不构成任何产品宣传、推介，不构成亦不应被理解为任何形式的保证或承诺。市场有风险，投资需谨慎。
