快览要点：

  • 据Gartner于周一发布的报告，全球终端用户在AI模型与平台上的支出将较去年跃升63%，达到640亿美元。
  • 报告指出，随着成本上升，CIO正更密切地审查AI预算，重点关注使用效率、成本控制与可衡量的业务成果。企业客户将倾向于选择能在成本、延迟、性能与可靠性方面展现价值的供应商。
  • Gartner高级首席研究分析师Arunasree Cheparthi向CIO Dive表示，由于智能体AI的兴起，大部分模型支出正被嵌入平台之中。“模型厂商正转变为平台的智能提供方。现在的竞争焦点在于谁能端到端地捕获整个企业工作流，”她说。

深度洞察：

随着AI应用日趋成熟，企业正在决定哪些试点项目值得继续投入，那些能帮助企业管理AI在业务中部署位置与方式的供应商将获得更多成功机会。

Cheparthi表示，AI支出将逐年持续上升，但CIO及其他技术决策者可采取若干策略来控制开支。她指出，CIO可以通过审查供应商合同、组织的AI架构与治理机制来监控成本。

企业技术领导者可在合同层面寻求的保护措施包括：锁定将输入与输出比率挂钩的令牌定价，或在其AI工作流中设置硬性消费上限。实际操作中，管理层可以设定消费上限，一旦达到上限即触发自动限流，或需要审批才能突破限额。

“在可行的情况下，企业应转向基于成果或基于价值的定价模式，”Cheparthi表示。“传统的按量消费模式会带来不可预测性，且往往与实际业务价值脱节。”

Cheparthi还提到，合同谈判中还可以约定，在特定时期内未使用的令牌可结转至下一周期，这是一种减少浪费的有效策略。

随着CIO角色的持续演变，他们已成为组织AI战略与使用的编排者与架构师。Gartner报告称，这种架构——即组织如何执行其AI战略——在成本节约方面可发挥重要作用。

企业可以实施多供应商路由策略，为每项任务部署最具成本效益的模型：对常规请求使用低成本或开源大语言模型，将高级订阅模型保留给更复杂的任务。

Cheparthi表示，那些跟踪每令牌成本，并围绕冗余提示或过度消费设定降低目标的企业，将在投资中获得较高的回报。

她补充说，令牌使用可见性应成为跨工作流跟踪的标准运营指标。

“企业应通过细分预算来强制执行严格的消费上限，为每个部门或应用设定硬性财务边界，”Cheparthi表示。“一旦达到上限，应自动启用访问限流或升级协议，就像从一开始就确保纪律性使用一样。”

企业的治理策略是一个常被忽视的成本节约机会。许多供应商将AI溢价嵌入捆绑包中，这会推高续约成本。公司应将具备AI专业知识的合同审查团队纳入其治理流程。

“这可以防止资本流失，并强制进行严格的结果衡量，同时使部门绩效目标与交付可衡量价值的AI计划保持一致，”Cheparthi表示。