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 Hämäläinen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，”Hämäläinen说：“在接下来的12个月里，它将变得非常重要。”