麦肯锡警告：AI智能体成本差异高达30倍

2026年9月23日，麦肯锡发布《2026年AI现状》报告指出，随着AI智能体在企业中普及，相关支出显著上升。与文本类AI工具不同，AI代理实际执行任务，其完成成本差异巨大，最高可达30倍。

麦肯锡在研究中指出，AI代理所执行的通常是多步骤任务，同一目标可通过多种方式完成，因此成本差异很大。麦肯锡高级合伙人Lari Hämäläinen比喻说：“想象你在运营一项业务，但每天的成本可能相差30倍。”

麦肯锡2026年“AI现状”(State of AI)调查显示，约三分之一的组织在AI上的支出已超过其技术和通信预算的10%;60%的受访者计划明年增加AI支出;约五分之一的受访者表示，AI支出已开始对运营成本造成压力。麦肯锡高级合伙人、麦肯锡全球研究院院长Tanguy Catlin周二表示：“因此，这笔支出正变得相当可观且显性。”

这一问题在利用AI代理实现编码自动化的软件开发团队中尤为突出。麦肯锡表示，这类应用“显然非常消耗token”(token是AI模型处理文本的基本单位)。尽管目前许多企业都在鼓励员工使用更多AI，但成本压力已开始显现。亚马逊关闭了一个由员工创建的、追踪AI token使用量的排行榜，原因是部分员工为刷榜而专门执行任务;Coinbase和Salesforce等公司也开始限制AI使用，以控制账单。

麦肯锡本月早些时候发布的报告还指出，代理式AI(agentic AI)可将人类在部分转型办公室任务上花费的时间减少35%至40%，有时甚至超过70%。不过，麦肯锡同时提醒，企业需要衡量其AI代理是否创造了足够价值，以证明相应成本的合理性。Hämäläinen表示：“这些事情我们很多才刚刚开始了解，未来12个月内将变得非常重要。”