麦肯锡警告：智能体成本最高相差30倍

企业刚刚把AI用顺手，咨询巨头麦肯锡就递来一张可能让人皱眉的账单。麦肯锡在最新提醒中警告，随着智能体越来越普及，企业的AI支出恐怕还会继续往上堆，而且这一次的烧钱逻辑和此前的聊天工具完全不同。

和只管吐文字的文本类AI工具相比，智能体得真刀真枪地把任务跑完，运行成本很可能高出一大截。这类任务往往被拆成多个步骤，同一个目标又有不同走法，成本天差地别。在麦肯锡的一项研究里，不同智能体完成同一件事的费用差距最高能拉到30倍。换句话说，选哪个智能体、怎么让它干活，直接决定了账单是温和还是爆炸。

这股压力已经有数据撑腰。麦肯锡《2026年AI现状》调查显示，约三分之一的组织已经把超过10%的技术与通信预算砸进AI；60%的受访者打算明年继续加钱；差不多五分之一的人坦言，AI支出已经开始往运营成本上压重量。麦肯锡全球研究院院长、高级合伙人唐吉·卡特林点出趋势：
“所以，AI支出的规模开始变得相当可观，也越来越明显。”

最容易被账单抗住的，是用智能体自动写代码的软件开发团队——自动编程天然就是token吞噬机。讽刺的是，就在麦肯锡预警之前，企业过去一整年大部分时间都在鼓动员工多用AI。亚马逊曾内部搞过token用量排行榜，结果部分员工纯粹为了冲排名而硬派任务，公司只好把榜撤了；等账单涨起来，Coinbase和Salesforce这类公司也开始给AI使用套上缰绳。

不过麦肯锡也留了另一半账本。它本月早些时候发布的报告提到，用智能体AI能把部分转型办公室任务所需的人工时间砍掉35%到40%，有时能缩到70%甚至更多。关键就在于企业得算清一笔账：智能体创造的价值，到底能不能盖过它吞掉的成本。高级合伙人拉里·海迈莱宁坦言：
“其中很多情况，我们也是到现在才开始了解。未来12个月内，这个问题会变得十分重要。”

当AI从对话走向动手干活，省下的人工和花掉的token，终要在同一张损益表里见真章。对企业的技术负责人而言，这意味着选型标准正在发生变化：过去比拼的是模型能不能答对，如今还要比拼每一步动作的性价比。任务拆解是否合理、调用次数是否克制、失败重试是否可控，这些工程细节会直接写进成本曲线。智能体带来的效率红利并非自动兑现，它需要配套的用量观测、权限边界与预算阀门，否则热情越高，账单越厚。