让人工智能成为一种资产，而不是一种支出

到那时，问题不再是简单地使用哪种模型，或者哪个提供商提供最低的代币价格：而是如何经济地、可预测地、持续规模地运行人工智能。人工智能正在从孤立的试点转向生产组合：助手、检索和知识系统以及代理应用程序。客户服务、IT、研究和业务流程代理可以跨企业系统执行多步骤工作流程，从而跨模型、数据和工具创建重复需求。这已经开始发生。德勤的 2026 年企业人工智能状况反映了许多领导者所看到的情况：到 2025 年，员工使用人工智能的机会增加了 5%，拥有至少 40% 人工智能项目投入生产的公司比例预计将在六个月内翻一番。当人工智能成为始终在线的工作负载的组合而不是实验的集合时，经济学就会发生变化。消费定价为团队提供了灵活性并限制了承诺。但是，当使用变得稳定、可预测并且足够大以保持产能生产力时，领导者需要提出一个不同的问题：一次购买一个请求的人工智能是否仍然具有经济意义，或者是时候投资于他们可以优化和控制的产能了？这不是一场抽象的云与本地辩论。这是一个逐个工作负载的业务决策。未来12到18个月，公司可以合理预期多少人工智能需求？该容量的使用一致性如何？当多个工作负载共享基础设施时，企业可以将固定成本分散到更高效的使用中，从而提高所有权的经济性。问题是你运行多少所有权并不自动成为成本较低的答案。只有当企业能够保持生产力时，这才有意义。每个组织都有一个交叉点，即持续使用的水平，在该水平上拥有容量比一次购买一个请求更经济。没有通用的号码。它取决于所使用的模型、输入和输出代币的平衡、性能要求、系统设计、能源成本以及支持它所需的操作模型。检索密集型知识系统的成本概况可能与简单助手截然不同，因为它可能为每次交互处理更多的上下文。代理工作流程可能又有所不同：单个业务任务可能涉及重复推理、检索、模型调用和工具使用。这就是为什么通用成本基准是不够的。企业需要对其实际工作负载进行建模，了解预期需求并相应地调整容量。