McKinsey 警告称，企业的 AI 成本可能会大幅上涨

一句话看懂：麦肯锡在 2026 年 AI 现状调研中警告，能真正“干活”的 AI Agent 消耗差异极大，同一任务的完成成本最高可相差 30 倍，企业 AI 账单可能比过去用聊天式工具时更难预测、也更贵。

事件核心：发生了什么

据 Business Insider 报道，麦肯锡在 2026 年 9 月的调研中指出，约三分之一的企业已把技术及通信预算的 10% 以上投入 AI；60% 的受访者计划明年继续增加 AI 支出；约五分之一的企业表示，AI 开销已经开始挤压整体运营成本。麦肯锡高级合伙人 Tanguy Catlin 称，这笔支出“正变得相当可观且可见”。

问题的关键在于 AI Agent 与聊天式 AI 工具的成本结构不同。Agent 要实际执行多步骤任务，同一目标可以走不同路径，费用因此高度波动。麦肯锡高级合伙人 Lari Hämäläinen 给出的数字是：不同 Agent 完成同一任务的成本差距可达 30 倍。他用运营场景打比方说，相当于每天成本都有 30 倍的波动。软件开发团队受影响尤其明显，因为用 Agent 自动写代码“非常吃 token”。

为什么重要

过去一年，企业主要推动员工多用 AI，成本多是按订阅席位或按量计费的相对线性模型。Agent 把计费单位从“一次问答”变成“一条任务链”，每一步都可能调用大模型推理、工具 API 或外部服务，成本不再透明。麦肯锡本月另一份报告称，Agentic AI 可把部分转型办公室任务的人工耗时削减 35% 至 40%，有时超过 70%，但它同时强调，企业需要衡量 Agent 产出的价值是否配得上开销。这意味 AI 商业化的竞争焦点，正在从“能不能做”转向“单位任务的经济性”。

对用户/开发者/创作者的影响

开发者和企业采购方的压力最直接：同一段自动化流程，换一个模型、换一条推理路径，账单可能差出数十倍，选型时不能只看成功率，还要看 token 单价、重试次数与工具调用成本。创作者如果使用 Agent 做批量内容、图像生成或素材整理，也需要留意按量计费的工具是否设置了日限额，目前公开信息显示，Coinbase、Salesforce 等公司已开始限制 AI 使用，亚马逊还关闭了员工自建的 AI token 用量排行榜，原因是有人单纯为冲榜而消耗 token。