随着AI落地进程加快，Token成本管控正成为企业AI部署的新焦点。10月初，美国两大科技巨头削减AI预算的消息引发广泛关注。据The Information报道，微软此前计划将超过10亿美元的年度预算用于内部员工使用Anthropic的Claude模型，目前已被削减三分之一以上，云与AI部门超过6万名员工的人均配额从每月10万美元压缩至约1万美元。Meta也被曝出将内部Claude Code的使用者从约6万人削减至3万人。
国内方面，10月4日一则关于公司撤回Token额度的贴文引发讨论。发帖者称所在公司曾大力推动AI应用数月，承诺并批准Token额度后，却在缺少沟通的情况下紧急刹车，导致工作无法进行。多家媒体称该博主所在公司为芯片龙头联发科。联发科于10月6日回应称“鼓励员工广泛应用AI工具”，同时强调公司正在探索以更具效益的方式支持AI需求。今年下半年以来，国内多家互联网大厂也曾因Token政策调整引发关注。
毕马威近期发布的《2026年Q3全球AI脉搏报告》显示，61％的企业会在审批时审查AI成本，59％的企业在运营中监控AI成本，较今年年初均有提升。但报告同时指出，企业对AI价值的评估与成本管控存在脱节，仅12％的企业持续将AI创造的价值与成本对照评估，即便在已获得稳定回报的企业中，这一比例也只有48％。
德勤中国今年9月发布的《决策者视角下的企业AI应用》调研报告显示，企业AI进入生产部署阶段的比例已从去年的56.0％提升至64.4％。但60.4％的企业尚未建立体系化的价值衡量框架，无法明确核算AI项目ROI的企业比例从2025年的35.8％升至44.4％。在评估AI成效时，87.3％的企业聚焦处理速度与工时节约，70.7％关注成本节约，涉及收入与客户层面的仅占21.5％。
企业AI的部署方式也在发生变化。自主性更强的Agent正成为AI落地的重要载体，越来越多企业开始将Agent嵌入真实业务流程，尝试让其独立完成跨系统任务。这带来了新的成本挑战。一位制造业IT部门高管透露，Agent的接入放大了AI的工作能力，也放大了Token成本，相关开销不再由人工交互频次决定，而是随业务流量线性增长。部分团队开始以“单次任务成功交付成本”为核心指标进行实时监控与预算熔断。
毕马威报告建议，企业在部署AI时应事先建立驾驭层，将控制、编排、问责和经济性等指标从一开始就设计进去，围绕端到端价值流重新设计运营模式，闭合成本与价值的回路。从行业趋势看，企业AI价值的兑现已不再仅取决于模型本身的先进程度，更在于企业能否为AI找到新的价值评估体系，并据此重构流程与组织协同方式。
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