麦肯锡警告：智能体AI成本或远超预期

企业过去一年大多在鼓励员工更频繁地使用 AI，但麦肯锡最新发出的提醒是：大力投入 AI 未必真的省钱。随着智能体越来越普及，AI 支出可能进一步增加，而不是自动下降。麦肯锡高级合伙人、麦肯锡全球研究院院长唐吉 · 卡特林直言，AI 支出的规模开始变得相当可观，也越来越明显。

成本压力的根源在于智能体与文本类 AI 工具的工作方式完全不同。文本类工具主要生成内容，而智能体需要实际完成任务，这些任务往往包含多个步骤，同一个目标可以有不同的实现路径，成本也可能相差悬殊。麦肯锡的一项研究发现，不同智能体完成任务的成本差距最高可达 30 倍。这意味着企业在选型与编排智能体时，效率差异会直接转化为账单差异。

从预算结构看，这种压力已经显现。麦肯锡的《2026 年 AI 现状》调查显示，约三分之一的组织把超过 10% 的技术与通信预算投入 AI；60% 的受访者计划在明年继续增加 AI 支出；约五分之一的受访者表示，AI 支出已经开始给运营成本带来压力。投入到技术预算中的比例越高，企业越需要回答一个更现实的问题：这些钱究竟换来了什么。

麦肯锡特别指出，使用智能体自动编程的软件开发团队尤其面临成本压力，因为自动编程显然要消耗大量 token。这一现象在企业内部已有先例：亚马逊曾有员工创建排行榜来追踪 AI 的 token 用量，但部分员工纯粹为了提高排名而执行任务，导致排行榜最终被关闭。随着账单金额上涨，Coinbase 和 Salesforce 等公司也开始限制 AI 的使用范围。

当然，智能体的价值同样被麦肯锡所肯定。麦肯锡在本月早些时候发布的报告指出，使用智能体 AI 可将部分转型办公室任务所需的人工时间缩短 35% 至 40%，有时能缩短 70% 甚至更多。问题在于，企业需要衡量智能体创造的价值能否抵得上成本，而不是只看节省下来的人时。

麦肯锡高级合伙人拉里 · 海迈莱宁表示，其中很多情况业界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。对开发者和企业技术团队而言，这意味着智能体的评估维度正在从能力清单扩展到单位任务成本、步骤可压缩性与价值可衡量性。