根据EY本周发布的报告，在对美国500名高级副总裁（SVP）及以上级别决策者进行的调查中，超过五分之四正在投资AI的企业表示，内部对代币使用量及相关成本存在担忧。然而，尽管存在这些担忧，37%的企业实际上正在扩大AI应用范围，而缩小范围的企业仅占15%。
EY全球AI咨询负责人丹·迪亚吉奥（Dan Diasio）在报告中指出，“企业正从盲目推进应用转向设定优先级”，并表示“这种优先级应聚焦于做不同的事情，而非以不同方式做相同的事情”。
成本担忧与投资扩大为何同时发生
同一份报告显示，在拥有在建AI投资项目的高层领导者中，四分之三表示现成软件解决方案无法满足其IT需求。近十分之九的企业表示已完全构建了内部AI，或正在进行试点。这表明，成本担忧并非停止应用的信号，而是从现成解决方案转向自主构建的信号。
供应商也察觉到这种成本敏感性并做出了回应。OpenAI本周早些时候宣布下调了其Luna和Terra模型的成本，甲骨文（Oracle）和AWS上月也公布了产品变更，旨在帮助企业领导者更有效地管理成本。迪亚吉奥表示，“由于这项技术的目标每六周就会发生变化，管理层尚未建立起正确的路线图或变革叙事也是可以理解的”，但他补充道，“组织必须有意识地选择要推进哪些举措，并以财务价值为依据推动其落地。否则，就只是在原地踏步。”
另一个问题：缺乏可视性
除成本外，可视性问题也日益凸显。根据6月公布的Flexera数据，超过三分之二的企业对其AI软件使用情况缺乏准确的可视性，约五分之三的企业表示AI超支同比有所增加。原本针对云成本的FinOps（云财务运营）实践正在将范围扩展至AI成本管理，而作为Linux基金会（Linux Foundation）衍生组织于上月成立的代币经济基金会（Tokenomics Foundation），其目标正是对企业整体AI支出进行统一管控。
对韩国企业而言有何不同
由于本次调查以美国SVP及以上级别为对象，因此难以直接套用于国内企业的组织结构或决策体系。不过，“成本担忧与投资扩大同时进行”这一格局本身表明，与其以二元方式判断是否应用AI，不如先厘清究竟哪些业务在消耗多少代币。若企业正在现成解决方案与自主构建之间权衡，只有在确保对代币使用量和成本具备可视性之后，这一判断才有充分依据。
对于正在考虑引入AI或已在推进相关工作的组织而言，当务之急是在本周内检视一下，自身对各部门AI相关软件及算力使用情况的掌握究竟有多准确。