企业在向AI驱动型运营模式转型的过程中，正面临超出预期的成本压力。

据外媒TechRadar 9日（当地时间）援引英国咨询机构KPMG发布的一项调查显示，29%的企业高管表示，难以看清企业内部AI运营成本上升的原因和结构。

这项调查覆盖20个国家的2145名企业高管。结果显示，随着AI在企业内部加速扩展，越来越多的企业开始面临成本核算与投入产出评估压力。即便是在AI代理的部署场景中，也有相近比例的受访者将“对成本和经济性缺乏清晰理解”列为主要挑战之一。

这一趋势也与近期Anthropic、OpenAI等主要AI公司调整收费模式相呼应。随着部分服务从包月模式转向按量计费，企业在预测、监控和管理AI支出方面的短板进一步暴露。

调查还显示，成本问题并不只停留在预算层面，也与技术运营中的责任划分密切相关。对于AI模型出现幻觉或错误时应由谁负责，许多企业的管理层仍未形成明确答案。KPMG认为，人的领导责任固然重要，但治理是否真正有效，最终仍取决于日常运营中的执行情况。

从具体落地来看，许多企业尚未围绕AI建立清晰的制度和流程，包括员工应在何时介入、相关成本由谁承担、AI产出如何审核，以及系统出现故障时如何应对。KPMG指出，尽管不少组织表示已经具备最基本的治理机制，但真正实现全面落地的企业仍属少数。

在成本超过预期回报的情况下，企业也开始主动调整导入策略。调查显示，接近一半的组织已经重新安排AI部署计划，或放缓推进节奏以控制成本。KPMG表示，这并不意味着企业对AI的信任下降，而是说明企业正更严格地区分AI能够真正创造价值的场景，以及难以带来实际回报的领域。

KPMG进一步指出，企业之间的差距正逐步体现在责任明确的领导机制和投资管控能力上。KPMG International全球AI与数字创新负责人Steve Chase表示，在高层管理责任是否清晰这一点上，不同组织之间已经出现明显分化；责任界定更清晰的企业，通常也表现出更高的信任水平、更强的价值兑现能力，以及更成熟的投资回报体系。

随着AI导入持续加快，企业面临的核心挑战正从“要不要用AI”，转向成本预测、责任划分和投资优先级管理。未来决定企业表现的关键，或许不在于AI部署规模本身，而在于能否更精细地管理成本、回报与治理体系。