AI蔓延与Token消耗正在加剧企业IT超支问题

根据Flexera于近日发布的一项研究报告，AI的无序扩张正在削弱企业的IT资产管理能力和成本控制措施。这家软件公司在2026年初对500余名承担资产管理职责的IT专业人员展开了调查。

调查结果显示，超过三分之二的受访者对AI软件的使用情况缺乏准确的可见性，仅有36%的受访者表示能够全面掌握本组织IT资产的整体情况。约五分之三的受访者承认，AI方面的超支情况逐年加剧，过去一年中SaaS领域的浪费性支出更是增长了10个百分点。

Flexera首席产品官贝基·特雷维诺在随报告发布的声明中表示："AI正在以大多数组织难以适应的速度重塑IT的经济逻辑。我们正在目睹一种熟悉的模式：企业快速采用AI，随后在支出飙升的压力下，才开始争相寻求可见性与管控手段。"

为提升工作流效率而快速部署生成式AI的热潮，已引发了一系列复杂的治理与安全风险。与此同时，不受约束的AI支出问题上月也引发广泛关注——据报道，Uber在短短四个月内便耗尽了其2026年度全部AI预算。

Uber事件是"Token极限化"这一AI使用行为的典型案例。Forrester在一篇博客文章中将其定义为："当企业只激励采用、却不管控价值时所产生的结果。"

特雷维诺认为，预算超支是仓促部署新兴技术的必然结果。她在接受采访时表示："和企业界大多数事情一样，这成了一项自上而下推行的举措。从给每个人配备最新的微软订阅，到奖励使用Token最多的人，随着AI被不负责任地使用，账单也开始急速攀升。"

Flexera的调查还显示，追踪和采用AI是IT资产管理负责人面临的首要挑战。超过半数的大型受访组织将AI支出纳入软件预算统一管理，7%的受访者表示目前并未对该技术的使用成本进行单独监控。

特雷维诺指出，对于大多数企业而言，风险比Uber更为严峻。她说："如果技术预算的增速超过了收入增速，那将是一个危险的处境。对科技初创公司来说或许正常，但对俄亥俄州的一家制造企业来说，这绝对不可接受。很多人都在问：'微软研究承诺的30%生产力提升在哪里？我完全没看到。'"

随着各组织纷纷转向合作伙伴寻求AI部署、治理和预算方面的指导，IT资产管理领域的不满情绪已蔓延至渠道层面。Flexera调查的受访企业中，四分之三已将部分或全部IT资产管理职责外包给托管服务提供商。

Forrester预计，随着智能体自动化的普及，托管AI服务的需求将持续扩大。该分析公司表示，企业将越来越依赖托管服务提供商来运营和优化AI智能体。

FinOps基金会去年已将AI纳入其成本管理议程，本月初又通过其母组织Linux基金会着手推动基于Token的定价问题的解决。两家非营利组织联合发起了Tokenomic基金会，旨在推动供应商规范AI计费方式，并将于明年6月在圣地亚哥举办首届Tokenomicon大会。

Gartner高级首席分析师尼提什·泰亚吉在近日发布的一份报告中指出："大多数组织仍然缺乏有效衡量成本与业务影响之比的成熟度和框架。随着以Token驱动的AI支出越来越难以获得合理化解释，预算往往提前耗尽，软件工程负责人对此日益忧虑。"

Gartner预测，受Token成本持续上涨的影响，到2028年AI编程智能体的费用将超过普通开发人员的平均薪资。

Q&A

Q1：什么是"Token极限化"，它会带来什么问题？

A：Token极限化是指企业在推动AI采用的过程中，只注重激励使用行为，却忽视对实际业务价值的管控，从而导致Token消耗量失控、预算迅速耗尽的现象。Uber在四个月内耗尽全年AI预算就是典型案例。这种行为会造成大量浪费性支出，使IT成本增速远超收入增速，给企业财务带来较大压力。

Q2：Flexera调查反映出企业在AI资产管理上存在哪些主要问题？

A：根据Flexera的调查，主要问题集中在三个方面：一是超过三分之二的受访者对AI软件使用情况缺乏准确的可见性；二是仅36%的人能全面掌握组织IT资产状况；三是约五分之三的受访者承认AI超支情况逐年加剧，SaaS浪费性支出一年内增长了10个百分点。此外，超过半数大型组织将AI支出混入软件预算，缺乏独立监控。

Q3：Gartner对AI编程智能体成本的未来走势有何预测？

A：Gartner预测，到2028年，AI编程智能体的使用费用将超过普通开发人员的平均薪资，主要原因是Token成本的持续上涨。目前大多数组织尚未建立起有效衡量AI成本与业务价值的成熟框架，导致预算往往提前耗尽，软件工程负责人对此普遍感到忧虑。