毕马威调查：只有 26% 的公司能够全面了解其人工智能成本，而 50% 的公司具有一定的可见性，22% 的公司没有或仅在计费后看到成本（华尔街日报）
一句话看懂：毕马威新调查揭露了企业在AI投入管理上的严重盲区——仅四分之一公司能完整追踪AI支出，超五分之一企业在计费后才知花费，企业AI财务管理仍处于原始阶段。
事件核心：发生了什么
根据毕马威发布的最新企业调查，在受访公司中，仅有26%能够全面了解其人工智能相关成本，50%的公司仅具备部分可见性，而22%的公司完全没有或仅在计费完成后才能看到实际支出。这意味着企业在AI项目上的资金使用效率难以评估，预算制定与资源分配存在较大不确定性。该调查由华尔街日报报道，覆盖了多个行业的公司，聚焦于AI部署环节中的成本可视性——包括大模型调用费、API接口使用费、云端算力支出及本地训练与推理的硬件采购等。
为什么重要
这一数据直接点出当前企业AI落地中的关键短板：成本管理。与SaaS或传统IT不同，AI成本高度依赖使用量（如推理次数、token消耗、GPU租赁时长），且容易被分散到多个部门和供应商。绝大多数企业尚未建立与AI支出匹配的财务追踪或核算体系。这种盲区不仅影响单项目ROI判断，更可能演变为大规模部署后在算力、API调用、训练成本等方面失控。随着大模型从实验阶段进入生产环境，企业决策者需要更透明的方式看清钱流向了哪里，是模型调用费用、重复训练开销，还是闲置算力资源。
对用户/开发者/创作者的影响
对于企业采购方和技术决策者来说，这一调查提醒他们在引入AI工具或自建模型时，应优先审查供应商在成本透明性方面的能力——例如是否提供详细的支出拆分、用量预警和预算控制API。对于独立开发者与中小创作者，成本不透明通常意味着账单意外高涨，尤其是频繁使用闭源大模型API的场景下。部分开发者已转向按实际消耗计费的开源模型自我部署，或采用可自建计费面板的云平台，以规避“黑箱账单”风险。此外，该现象也暗示新的市场需求：为AI项目提供成本可视化与治理工具的第三方服务商可能出现增长。
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值得关注的后续
其一，大型云厂商（如AWS、微软Azure、Google Cloud）是否会推出更细粒度的AI支出一键追踪产品，以适应企业合规需求。其二，提供闭源API的头部模型公司（如OpenAI、Anthropic等）是否会调整计费策略，透明化定价结构以回应客户信任危机。其三，开源社区与自部署工具（如vLLM、Ray等）的成本监测功能是否会成为新卖点，推动中小团队从闭源平台转移。
来源：Techmeme
