防范显性AI支出陷阱
企业AI（人工智能）花费隐匿在供应商续费清单、按需收费账单以及各业务线独立预算三种途径中。少数CIO（首席信息官）可以彻底洞悉AI开销的全局，但绝大多数难以做到。
图源：Rob Schultz / Shutterstock
AI的迅猛蔓延让多数CIO难以看清AI实际给企业带来的花销。
Protiviti的《2026 AI Pulse Survey/2026年AI行业脉搏调研》表明，近三分之二的企业反映员工在缺乏适当监管下使用AI，近半数大型企业无法彻底掌握员工正使用哪些AI工具。同时，IBM的《2026 Tech Leader Study/2026年科技领导者研究》指出，77%的技术高管认为，AI扩张速度已超越了自身的治理水平。
Protiviti全球技术风险与韧性业务董事总经理Andrew Retrum（安德鲁·雷特伦）指出：“企业接纳AI的速度惊人，加之使用AI的技术门槛极低，两者叠加之下，想要实时追踪AI开销变得极具挑战。”
这并非传统定义的影子IT，财务危机并非源于违规私开ChatGPT的员工。真正的AI花费在供应商续费、按量计费消费和业务部门预算中持续累加。极少CIO具备完整的开销可见性，但这仅是因为他们从首日起便把成本管控嵌入架构设计。其余人仍在奋力追赶，还有些企业发觉，开销甚至并非他们看不清的最核心问题。
一、开销隐匿的三大途径
AI花费浮现于三个多数企业均未严密关注的区域：
第一点是厂商内置AI模块。软件提供商正默默在未提前声明的情况下为现有工具植入AI功能，花销反映在续约提价中，而非新增的收费项目内。Gartner 2025年9月的调研显示，部分供应商在不提前告知时嵌入AI功能，致使解决方案花费飙升了30%。
第二点是按需量计费。Gartner强调：“GenAI（生成式人工智能）的大头花销不在构建，而在运转：推理运算、API（应用程序编程接口）调用、fine-tuning（模型微调）以及扩张规模不可预估的按量计费消耗。”
Cornerstone Research首席技术兼创新官Phil Leslie（菲尔·莱斯利）亲历过此情形。他称：“使用Gemini时，单独监控固定套餐的支出无实际管控意义，因为它是固定收费。而Claude Code按使用量收费，随用户增多，支出也会攀升。我们察觉成本上升后，已针对性构建了监控仪表盘。”
想要获取完整的成本画像并非易事。Leslie（莱斯利）说：“实现覆盖Claude Code、Claude.ai与Office插件的全局成本全景统计难度极大。”
第三类是业务部门推动的AI普及。各职能部门会避开IT部门视线，用信用卡或部门预算采购AI解决方案。
二、打造原生成本可视架构
Cox Business的AI负责人Eric Pace（埃里克·佩斯）表示，公司已达成对AI支出的完全可见，但这需从一开始便构建针对性架构与治理体系。
Pace（佩斯）说：“我们对所有AI支出具备100%的可见性，涵盖BAU（business-as-usual，日常常规业务）中激活的基于SaaS（软件即服务）的模块、新增采购与解决方案，以及全企业范围内所有token（词元）消耗。”
核心在于集中化配合清晰的权责划分。Pace（佩斯）指出：“我们在组织内构建模型时便十分明确，AI不是‘单向移交项目’——不存在单一团队开发后直接移交其他团队独立使用的模式。我们极早便决定将AI职能集中化，以对齐全公司目标，同时业务团队提供工作流上下文，让AI落地真实场景。”
Cox Business还默认将可见性融入架构设计。Pace（佩斯）称：“所有AI流量均经过我们的AI流量管控网关和运行时安全方案，包含所有本地部署和基于云的AI能力。”
此架构还延伸至网络监控。Pace（佩斯）补充道：“我们可看到网络上所有进出流量，也能看到公司设备上运行着什么程序。当发现偏离预期路径或不符合标准的流量模式时，我们会与员工协作，助他们调整至合规范围内。”
员工既能获取所需工具，也不会产生不受控的无序扩张。Pace（佩斯）说：“我们构建了灵活的生态系统与能力集合，允许员工在框架约束下自主操作，且他们通常都能获取到所有需要的资源。”
三、成本管控优先级后置
并非所有企业均急于解决成本可见性问题。对部分企业而言，其他问题优先级更高。
Cornerstone的Leslie（莱斯利）表示：“我们目前有意将成本可见性置于次要位置，更棘手的问题源于我们业务本身的性质。”
Cornerstone Research深耕高风险诉讼领域，领域内的专家报告必须零出错。Leslie（莱斯利）说：“如何在不破坏行业信任的前提下释放AI价值，才是我们当前面临的首要挑战。成本固然重要，但它非当前发展阶段的核心约束。”
Leslie（莱斯利）还点出一个让成本优化更复杂的细节：AI开销最高的用户，往往也是绩效最优的员工。
他说：“我们约80%的AI成本源自10%的用户，而这10%往往是我们经验最丰富的员工，他们将AI用于合理且高风险的工作场景。你不能直接一刀切设置统一成本上限，否则会恰恰限制了你原本想要鼓励的业务场景。”
目前，Cornerstone采用的策略是“成本阈值限流机制+超权限审批机制”。Leslie（莱斯利）说：“高成本用户往往代表高价值工作，而非浪费。”
四、企业规模改变游戏规则
成本可见性挑战的表现，因企业规模不同而存在差异。Leslie（莱斯利）在加入Cornerstone前曾在Amazon工作十年，他能清晰感知规模带来的差异。他说：“Amazon不仅规模更大，业务也更多元。在那种规模下，粗放管控工具往往效率不高，但你仍会选择使用它，因为管理复杂度需要这种直接的工具。”
在Cornerstone，他可采用更精准的方案。Leslie（莱斯利）说：“我们的反馈周期很短，我可直接和业务负责人沟通，快速厘清团队业务目标。这意味着我们可针对具体场景定制成本管理方案——在确定合理的地方放心承担更高成本，无需靠猜测。”
对规模更大的Cox Business而言，需采用不同的方案。Pace（佩斯）说：“我们将资本投资集中化，同时赋能业务侧团队，让他们在AI卓越能力中心之外自主开发企业应用。”token消耗预算采用集中化管理，但会定期和消耗量大的部门同步信息，同时会频繁访谈高消耗用户，了解价值产出。
五、可行的实践方案
对于仍在构建AI成本可见性体系的企业，从基础工作着手会更有效。Protiviti的Retrum（雷特伦）指出：“先完成全量AI资产盘点——无法可视化的成本无法落地管控。要在IT、安全、法务和业务部门之间明确权责归属。并且要把此项工作当成持续性的规范动作，而非一次性任务。”
优先级排序亦很关键。Retrum（雷特伦）建议：“切勿追求完美而停滞落地可行方案。先优先处理最高风险的场景——也就是AI接触敏感数据、面向客户做决策或涉及受监管流程的场景。先给这些场景搭建管控护栏，再向外逐步扩展。”
Gartner建议，在采购环节给AI采购项目做标记，在IT财务管理系统中单独追踪AI支出，并且在下一轮续约前，在云和SaaS的续约合同中加入专门针对AI的成本条款。
在Cox Business，治理不仅是管控——更是聚焦。Pace（佩斯）说：“我们会主动叫停无价值非核心AI项目，让团队聚焦在能更快为企业创造价值的事情上。”
六、预算之外的风险
对部分企业而言，更大的风险并非成本失控，而是AI出问题带来的后果。
Leslie（莱斯利）指出：“员工私自未授权使用AI带来的影子IT本质上并非成本管控问题，而是声誉风险问题。根据企业类型和AI使用场景不同，违规私自使用AI会造成实质的伤害。这才是值得管控的风险。”
成本可见性确实重要。但对部分CIO而言，它可能并非他们当前缺失的最重要东西。
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作者：Stephanie Overby（斯蒂芬妮·奥弗比）
Stephanie Overby（斯蒂芬妮·奥弗比）是CIO.com的常规撰稿人。