麦肯锡警告：AI代理成本最高相差30倍
nashnova research
麦肯锡最新调查显示，AI代理完成同一任务的成本差异最高达30倍，企业AI支出正加速膨胀，且波动性远超传统文本AI工具——预算管理正面临前所未有的不确定性。
同一件事，成本为什么能差30倍？
AI代理(能自主执行多步骤任务的AI程序)不像聊天机器人那样只回答问题——它会反复调用模型、消耗大量token(模型计费的基本单位，类似"字数")，路径不同，账单天差地别。
麦肯锡高级合伙人哈马莱宁的比方很直白："想象你在运营一项业务，但每天的成本相差30倍。"
这意味着→ 企业没法像买云服务器那样按月做预算，AI代理的支出更像一笔"不知道会花多少"的开放式账单。
钱花到哪里去了？
软件开发是当前AI支出增长最快的场景——用代理自动写代码"极为消耗token"，单次任务调用量远超普通对话。
麦肯锡2026年调查：约三分之一企业已将超过10%的技术与通信预算投入AI；60%计划明年继续加码。
约五分之一受访者坦言，AI支出已开始挤压运营成本。高级合伙人卡特林直言："支出规模现在已经相当可观且显而易见。"
效率提升能覆盖成本吗？
麦肯锡本月报告显示，AI代理可将特定办公任务的人力时间缩短35%至40%，部分场景甚至超过70%。
但麦肯锡同时强调：效率提升本身不等于划算，企业必须算清代理产生的价值是否真的覆盖了成本。
用大白话说＝ 省下的人力工时是"收益"，代理消耗的token是"成本"——如果后者涨得比前者快，这笔账就亏了。
企业已经开始踩刹车了？
市场已出现主动限制AI使用的信号：Coinbase和Salesforce开始对AI使用设限。
亚马逊的案例更生动——员工自发创建了AI token使用排行榜，部分人为冲榜而刷任务，公司随即关闭了排行榜。
这反映出一个更深的问题：当AI使用没有成本约束时，浪费会自动发生。哈马莱宁说："很多东西我们现在才刚开始摸索，未来12个月将变得非常关键。"
市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。