与基于文本的人工智能工具相比，智能体运行成本更高，因为它们需要实际完成任务。这类任务通常是多步骤流程，因此实现同一目标的方法多种多样，成本也差异巨大。麦肯锡的一项研究表明，不同智能体完成同一任务的成本可能相差高达 30 倍。
麦肯锡高级合伙人 Lari H m l inen 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%。麦肯锡还进一步表示，60% 的受访者计划明年增加 AI 支出。而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 周二说道：" 因此，这笔支出正变得相当可观且惹眼。"
麦肯锡还特别表示，对于使用智能体来自动化编码的软件开发团队来说，这个问题尤其严重，" 显然非常消耗 token"。
此前，各大公司在过去一年里大力鼓励员工更多地使用人工智能，而此次警告正是在此背景下发布的。而与此同时，成本压力已开始显现。
例如，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。
麦肯锡在本月初发布的一份报告中指出，智能体人工智能可以将人类在某些办公室任务上花费的时间减少 35% 到 40%，有时甚至能减少 70% 或更多。然而，报告也指出，企业需要衡量其智能体创造的价值是否足以抵消其成本。
" 很多东西我们现在才开始了解，"H m l inen 说：" 在接下来的 12 个月里，它将变得非常重要。"
