币圈界报道：

AI支出失控困局：三成管理者陷入成本盲区

毕马威最新发布的《全球AI脉搏》报告揭示，2026年第二季度中，29%的企业决策者在管理人工智能系统运行开销方面遭遇显著挑战。这一现象尤其集中于企业将AI应用从试点阶段推向规模化部署之后。另有33%的受访者承认，自身对AI经济模型的理解不足，已成为推进智能体全面落地的关键瓶颈。

按用量计费成新痛点：成本预估近乎透明化缺失

当前，包括Anthropic、OpenAI与GitHub在内的主要技术提供商正普遍采用基于使用量的收费模式。该机制以“Token”为计量单位——即模型处理的最小文本或代码单元——而非完整词汇或语句。由于这些微小单位缺乏直观意义，企业在实际支出发生前几乎无法准确估算项目总成本。

调查同时显示，仅有26%的企业建立了完整的实时AI支出监控体系；50%仅具备部分追踪能力；剩余22%要么完全无监管机制，要么只能依赖事后账单来确认消耗情况。

全球主管警告：数月烧光年度预算已成常态

毕马威全球AI业务负责人史蒂夫·蔡斯强调，人工智能已演变为一种必须被科学管理的新类型资源。其团队近期介入多个案例，发现某些客户在短短数月内便耗尽了整年的云端及Token预算。其中一家未设使用上限的企业，单月在Anthropic的Claude模型上产生约5亿美元费用。此外，自2026年6月1日起，GitHub Copilot全面切换至用量计费后，一名开发者的月度预估支出由约67欧元跃升至966欧元。

面对持续攀升的成本压力，企业纷纷调整战略。毕马威数据显示，接近一半组织在发现AI产品回报低于预期后，已暂停或延后相关部署计划。高性价比的高保真模型现已成为影响技术路线选择的核心变量，其重要性较第一季度上升了七个点。

优步已于2026年4月用完全年编程类AI预算，现将每位工程师每月工具支出限制在1500美元以内。Meta则向约6000名员工推送内部网关系统，内置预算预警功能，旨在遏制非必要使用行为。亚马逊在5月底取消了鼓励员工频繁调用AI的内部积分排行榜，因发现存在大量无效操作刷分现象。

近期有消息称，Coinbase首席执行官布莱恩·阿姆斯特朗提出改用更低成本的开源权重模型以控制支出，但该提议因潜在安全风险引发业内争议。