近期一项由毕马威（KPMG）发布的调查揭示，随着人工智能（AI）服务模式的转变，众多企业高管对新的按量计费模式感到担忧。过去，企业能够通过固定价格合同来享受AI服务商补贴的大语言模型使用成本，但随着算力需求的持续增长和成本的攀升，这一优惠策略已难以为继，行业正面临成本上涨的现实。
毕马威针对20个国家或地区的2145名高管进行的调查显示，高达29%的受访者表示不清楚AI成本上涨的根本原因，近三分之一的高管承认对AI的经济模型缺乏深入理解。这种认知上的差距已直接阻碍了AI在企业实际工作场景中的部署和应用。报告指出，随着按使用量付费模式的普及，许多组织仍在努力建立有效预测、监控和管理AI支出的能力。
这种计费模式的转变，使得过去被广泛采用的固定价格“包月”模式逐渐被按Token消耗实时计费所取代。成本从可预测转为不可控，给企业的预算管理带来了巨大挑战。不少企业在年初制定AI预算时，仍基于旧有的定价模型，导致实际执行中的账单远超预期，迫使管理层不得不重新审视AI投入的产出比。
许多被迫在工作中采用AI工具的员工也观察到，部分企业领导者将AI视为即插即用的降本工具，但对其具体应用方式和成本效益缺乏清晰的认识。从采购决策到落地执行，AI在企业中的角色定位仍处于模糊地带，既被视为必须拥抱的战略机遇，又被当作能立竿见影的效率工具，这种期望上的落差，正是当前企业AI部署面临困境的根源。
如今，企业级AI应用正处于一个关键的转折点。当算力成本不再由AI服务商补贴，而成为企业必须直面的运营支出时，企业需要转变策略，像管理任何核心基础设施成本一样，建立从采购、监控到优化的全链路成本管理体系。毕马威的调查虽然揭示了当前的挑战，但也预示着那些能够深入理解并有效管理AI经济账的企业，将在未来的竞争中获得先发优势。
对于企业而言，AI从“买工具”向“算细账”的转变，标志着AI应用的理性化和成熟化进程。企业需要更深入地理解AI的价值驱动因素，并将其与具体的业务场景相结合，才能实现AI的真正落地和效益最大化。