一句话看懂：Forrester研究报告指出，超过八成企业技术决策者预计2027年IT预算将增长，但主要推手并非主动投入，而是AI软件从“按人头付费”转向“按用量计费”，导致支出更加不可控。
事件核心：发生了什么
市场研究公司Forrester在最新报告中预测，未来12个月内超过80%的企业领导者及技术决策者（ITDM）预计会扩大软件预算。然而，分析师Sharyn Leaver指出，这并不完全来自企业对AI的投入热情，而是软件定价模式正在发生结构性转变。
目前，包括GitHub、OpenAI和Anthropic在内的主流AI供应商正从传统的按席位（per-seat）许可证，转向基于Token或信用点数的消耗型定价（consumption-based pricing）。例如，GitHub Copilot在2024年6月改为按用量计费；OpenAI在4月推出了Codex的按需付费席位；Anthropic则因需求难以预测，从标准订阅中移除了Fable 5的座位模型，并计划在容量允许时恢复。这种定价引入了模型选择、上下文长度、输出规模及智能体运行时间等变量，使企业无法提前锁定成本。
为什么重要
这一趋势标志着AI软件从一个“可预测的固定开支”变成了“随使用量波动的可变成本”。对于企业而言，预算编制将变得异常困难：以往购买一定数量的许可证即可控制上限，现在却无法预判实际调用量。Forrester强调，这种定价机制的普及正在重塑AI行业的商业化路径——供应商能通过高用量场景获得更高收入，而企业则面临“用得多、花得多”的账单焦虑。这对中小企业的冲击尤为显著，因为它们缺乏大规模的谈判筹码来压低单价。
对用户/开发者/创作者的影响
对于使用AI工具的企业采购人员，需要更精细地追踪API调用量和Token消耗，避免月底出现意外账单。开发者在使用GitHub Copilot、OpenAI Codex或Anthropic的SDK时，应密切关注定价文档更新，并设置用量警报。对于内容创作者而言，如果依赖AI生成图像或文本，其成本可能随输出长度、模型版本（如从轻量模型升级到旗舰模型）而线性增加。Forrester建议，与其盲目投入，不如将预算重点放在构建机器可读的上下文、企业知识库以及面向搜索引擎的可见性上——这些是AI能够产生真实价值的底层基础。
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值得关注的后续
第一，主要AI供应商是否会进一步细化计费粒度，例如按推理步骤或智能体执行时间收费；第二，开源模型提供商（如Meta的Llama、Mistral）是否借机推出更具竞争力的固定价格方案，以吸引价格敏感的企业客户；第三，预计2025年下半年将出现一批企业级“AI成本管理”SaaS工具，帮助组织实时监控和优化AI消费。
来源：TechRadar
