10月初的两条消息戳中了企业AI落地的痛点：微软原本计划给内部员工用Anthropic Claude的年度预算超10亿美元，现在被砍了三分之一以上，云与AI部门6万多员工的人均Token配额，从每月10万美元压到了约1万；Meta更直接，把内部Claude Code的使用者从6万人腰斩至3万。联发科的一位员工吐槽，公司之前力推AI还批了Token额度，后来没说清楚就撤回，导致正常工作卡壳——10月6日联发科回应说，鼓励员工用AI，但要找更高效的支持方式。
大厂砍预算，不是抠门，是Token成本真控不住
这波砍预算不是企业突然变小气，是AI用起来才发现，Token成本比预想的“烧”得多。之前企业尝鲜AI，觉得模型好就行，没算过用一次花多少钱，现在实际用起来，不管是写文档还是做分析，Token量随交互次数涨，预算自然顶不住。毕马威近期的报告也说，今年下半年更多企业建了AI成本监控机制：61%的企业审批时要查AI成本，59%的企业运营中盯着AI开销。但问题是，能监控不代表算得清价值。
能管钱，但算不清AI花的值不值
毕马威的报告里有个扎心的数字：只有12%的企业会持续把AI创造的价值和成本对照评估，就算是拿到稳定AI回报的企业，这个比例也只有48%。德勤中国今年9月的调研也提了，企业AI进入生产部署的比例从去年56%涨到64.4%，但无法明确核算AI项目ROI的企业比例，从2025年的35.8%升到了44.4%。说白了，多数企业知道AI花了多少钱，但说不清这些钱换来了什么——是省了工时，还是带来了营收？
Agent来了，成本和权限的新难题
有意思的是，企业AI的玩法也变了：之前是让员工用AI写邮件、做PPT，现在开始把Agent嵌进业务流程，让它独立做跨系统任务。但这带来了新麻烦：一位制造业IT高管说，Agent放大了AI的能力，也放大了Token成本，开销不再按人工交互频次算，而是随业务流量线性涨。现在有团队试了用“单次任务成功交付成本”做实时监控和预算熔断，但还有更大的坎：Agent的权限怎么给？有人调侃“权限给少了像个傻子，给大了像个疯子”，目前还没统一的评估标准。更别说价值评估了，德勤调研里87.3%的企业看AI处理速度和工时节约，70.7%看成本节约，只有21.5%关注收入和客户层面的价值——省时间不等于赚大钱，这个道理很多企业还没转过来。
现在的情况是，企业从敢砸钱试AI，到盯着Token账单抠门，是落地的必经阶段，但节流只是第一步。真正难的是把Token成本和业务价值绑在一起，而不是分开算。当AI不再是“锦上添花”的工具，而是业务的一部分时，企业到底该怎么在Token账单和真实价值之间找那个平衡点？
素材来源：钛媒体 · AI情报、AI智能体、AI应用落地、AI基础设施
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