部门预算只涨 2%，AI 那行涨了 38%

一张服务与支持部门的年度预算表上，总额那一行涨了 2%，AI 那一行涨了 38%。Gartner 今年四月到五月问了 199 位服务与支持负责人，得到的正是这个组合。两个数字放在一起并不矛盾，因为 AI 那一行现在还很小，小到它的高速增长可以被一个几乎不动的信封吸收。

算一下就知道有多小。如果 AI 占信封的 2%，其余部分按 2% 增长，整体增速是 2.7%，和报表上的 2% 对得上。38% 这个数今天之所以不疼，是因为分母还没被咬到。

真正的变化不在增长率，在钱的位置。同一个 AI 项目，去年从创新预算里出，今年从部门预算里出。位置一换，签字的、评审的、以及出了问题被问的人，全换了。

一个固定信封里的零和

创新预算和部门预算是两种不同的钱。前者通常是一个中央池子，按季度分配，评审看的是这件事值不值得试，审的人关心失败能不能承受。后者是一个年度定额，评审看的是这笔钱花下去，单位成本变成多少。同一个项目从前者搬到后者，能力证明就不再是通行证，单位成本才是。

信封是定额，意味着任何新增都对应一项减少。这一点在采购流程里通常没有被写下来：AI 那一行的钱从哪一行挪，谁签的字，表格里没有这两栏。Gartner 今年三月的同一批研究里有两组数，超过一半的 IT 负责人担心成本超支，而真正落实了财务护栏或者 AI FinOps 实践的组织只有 44%。两个数字是一件事的两面，钱在涨，管钱的规则没跟上。

钱没有规则，不等于没有行为。它会按最容易的那条路走：谁批得快就走谁的流程，谁的账单合并到已有的云合同里就不再单独审。等到财务在季末发现某一条曲线变陡，能做的动作只剩下一个，设上限。

消费计价把成功写成了成本

传统软件按席位收费，用得越多，成本是一次台阶，可以提前算。消费计价的 AI 反过来：用得越多，账单一路上涨。这句常识有一层推论很少被写进立项文件，在这类计价下，一个工作流越成功，它给部门带来的账单越大。

于是上限先到最成功的那个地方。业务方的第一反应通常是加人加权限，让更多人用起来；财务看到月度曲线变陡，第一反应是给账号设一个消费上限。上限落在账号上，被削掉的是用量最大的那部分调用，而用量最大的调用通常不是浪费，是长上下文、多轮工具调用、高价值的那批单子。我们按一个常见分布算过：15% 的高价值单子用掉四倍 token，占到一个账号 token 成本的 41%。账号级上限一触发，先没的就是这 41%。

这个顺序值得写进风险清单。成本控制的动作按可执行性排序，而不是按价值排序，结果是最值钱的用法最先被砍，剩下的是用量小、价值低的调用，账单降下来了，回报也一起降下来了。

单价降九成救不了这本账

过去两年推理单价确实降得很厉害，很多团队把降本寄托在这一头。单价降九成，用量涨十倍，账单还是涨。更麻烦的是用量上涨的原因往往正是产品变好了：用的人多了，每次用得久了，上下文长了，重试也多了。

所以真正的杠杆不在单价，在成本的可见性。一个工作流一个月花了多少钱，这个数现在多数组织拿不出来。拿不出来的时候，削成本只能按最容易切的地方切，也就是账号、模型、配额这些横切面，而不是按价值切。横切面的问题是它不知道自己砍掉的是什么。

节省已经先入账了

还有一层时间差。Gartner 今年二月的 CFO 调查里，人力资源部门的预算增速从 2.4% 降到 0.7%，给出的原因是减少招聘和 AI 带来的效率收益。这句话的意思是，AI 的节省已经被写进别人的预算，作为既成事实；而 AI 的成本还在按月结算，没有归属人。

节省先记，成本后到，中间那段时间里所有报表都好看。真正对不上的时候是下一轮预算讨论，那时候两边会同时要求兑现：一边要证明当初承诺的节省真的发生了，一边要解释为什么账单在涨。

一条流程的账怎么算

拿一条具体的流程算。一个月八千单，人工每单 4.5 美元完全成本；AI 介入后 45% 的单子全自动处理，剩下 55% 仍走人工；模型的单次调用成本按 0.62 美元算；自动处理的单子平均还要人看一眼 25 秒，审阅人成本每小时 48 美元。

账是这样的：模型 4960 美元，审阅 1200 美元，剩余人工 19800 美元，合计 25960 美元；对比原来的 36000 美元，省 10040 美元，降幅 27.9%，单均从 4.5 美元降到 3.25 美元。这些参数是我为展示结构设的，换成你自己的数就能重算。

这个账有两个特征值得注意。第一，模型成本只占总额的 19%，审阅占 5%，人工仍占 76%。所以这个工作流的成本主要不在 AI 那一行，砍 AI 那一行省不了多少，砍掉之后省下的是 4960 美元，丢掉的是 10040 美元。第二，单均成本对自动化比例很敏感：比例从 45% 掉到 35%，人工成本上升 1800 美元，节省少掉近两成，而失败的自动化往往还要额外的人工返工。

台账按工作流记，不按账号记

成本台账要能回答四个问题：这是哪个工作流，完成的单位是什么，一个单位的全成本是多少，这笔钱记在谁头上。四栏填满，削成本才有对象；填不满，就只能在账号层面动刀。

完成的单位这一栏最容易被写成调用次数。调用次数是供应商的计量单位，不是买方的。买方要的单位是完成的事情：一张处理完的理赔单，一个关闭的工单，一笔对完的账。用调用次数做单位，优化目标会自动变成减少调用，而减少调用最省事的办法是让智能体少做几件事，这恰好是价值最低的方向。

归属人这一栏最难填，因为它要求一个具体的岗位，不是一个部门。放在业务部门，负责人有动力压单均成本；放在共享服务中心，按件收费，压成本等于压自己的收入；放在 IT，它是平台成本，考核指标是可用性，不是单均。三种归属对应三种行为，选哪个都行，但必须选一个，并且写进预算文件，否则它就是那个所有人都以为别人在管的东西。

上限设在能回滚的地方

消费上限不是不要设，是要设对位置。账号级上限是最后一道保险，不是第一道。第一道应该设在工作流上，并且跟可回滚性对齐：只读的、可重放的工作流，上限可以松，超了让它排队；有外部副作用的，上限要紧，超了直接停并通知人；不可逆的，靠确认门而不是上限，因为把不可逆的动作限流只是让它晚一点发生。

这样设的好处是成本压力落在能承受的地方。坏处是要有人把工作流按副作用分类，这件事没有自动化办法，只能一个个看，而且要随流程变化持续维护。它看起来是治理工作，实际是账务工作：分错了类，账单会在错误的地方爆。

跨部门的错配：谁买单，谁受益

成本归集还有一个跨部门版本。一个客服 AI 负责解释退货政策，减少的是客服部门的工单量，受益的是退货率下降之后的销售毛利；账单记在客服的成本中心，收益记在销售的毛利里。这种错配下，客服负责人最理性的动作是压用量，哪怕整体账是正的。

反过来也成立。一个销售侧的报价助手，把配置错误的订单挡在下单之前，省下的是履约和售后的返工，账单却记在销售的费用里。两个部门各自的账都算不过来，只有公司层面的账是正的，而公司层面没有人做月度归集，因为月度归集不产生任何人的业绩。

解法不是让谁高风亮节，是把受益方写进分摊规则：谁的工单量或返工率下降了，谁的预算里出一部分。这条规则在采购之前定，比在续约时吵便宜得多，因为签约前的对话是关于结构的，续约时的对话是关于责任的。

把上限写进合同，而不是写进后台

上限还有一个位置被忽略了：合同。多数 AI 采购签的是单价加承诺用量，没有上限条款，也没有超额单价。结果是超了之后按同一个单价继续计费，财务只能在后台设一个硬上限，而硬上限一触发就是业务中断，中断的地方通常是当月跑得最好的那个工作流。

更合理的写法是两档：承诺用量之内一个价，超出部分一个更高的单价，并且允许在季度内调整承诺量。这个结构在云资源采购里是标准做法，在模型调用上还不常见。它对买方的好处是上限从断电变成涨价，对卖方的好处是用量增长不会被硬切。

成本归集接口应该写进同一份合同。把账单拆到工作流一级，供应商要改计量，买方要传工作流标识，两边都得改，所以只能在签约时提，续约时提已经晚了半年。

还有一个节律问题。预算是年度的，用量是按月和按项目波动的。年中一个大客户上线，用量翻倍，信封不会跟着翻。这时能做的只有两件事：年内追加，或者把用量推到下一财年。后者技术上可行，业务上通常不可接受，于是追加预算变成默认路径，而追加预算的审批比初次预算严得多，因为它要求解释上一次为什么没算准。

我们的判断

2027 年 AI 规模化的主要约束不在模型能力，在固定信封里的分配规则。消费计价把成功变成了成本，而多数组织的成本归集还停在账号层面，结果是最成功的工作流先撞上限。这件事不会因为单价继续下降而消失，用量涨得比单价快，而且用量上涨本身就说明产品在被使用。

三个动作可以先做，都不需要买新工具。第一，把 AI 成本按工作流归集，单位用完成的事情，不用调用次数。第二，上限按工作流的副作用等级设，账号级只做兜底。第三，审批文件里加一行，写清 AI 这一行的钱从哪一行挪，谁签的字。三件事第一个月就能做完，做完之后下一轮预算的争论会从感受变成数字。

两条可以验的预测。第一，明年会有 AI 产品把用量上限做成可配置的功能项，并且按工作流而不是按租户计价，因为采购会拿这一条来砍价。第二，供应商会被要求提供成本归集接口，把账单拆到工作流一级，拆不出来的在比价阶段就出局。

数据口径与来源

服务与支持部门 AI 支出增长 38%、整体部门预算增长 2%，样本为 199 位服务与支持负责人，调查时间 2026 年 4 月至 5 月：Gartner 2026 年 8 月 26 日新闻稿，一手。gartner.com 2026-08-26 press release

仅 44% 的组织落实财务护栏或 AI FinOps 实践、超过一半 IT 负责人担心成本超支：Gartner 2026 年 3 月 Data and Analytics Summit 口径，经 MarketScale 转述，二手。marketscale.com 转述 Gartner 2026 年 8 月研究

人力资源部门预算增速由 2.4% 降至 0.7%，原因为减少招聘与 AI 效率收益：Gartner 2026 年 2 月 10 日 CFO 预算调查新闻稿，样本为 300 余位 CFO 与财务负责人，调查时间 2025 年 10 月，一手。gartner.com 2026-02-10 press release

全球 AI 支出 2026 年预计 2.52 万亿美元、同比增长 44%，增量主要来自 AI 基础设施：Gartner 2026 年 1 月 15 日新闻稿，一手。gartner.com 2026-01-15 press release

40% 成本占比的分布假设：15% 的高价值单子单次 token 用量为其余单子的四倍，由此得到 0.15 乘 4 除以 0.15 乘 4 加 0.85，结果为 41%，四舍五入为 41%。单条流程的算例参数为八千单、人工每单 4.5 美元、自动化比例 45%、模型单次 0.62 美元、审阅 25 秒、审阅成本每小时 48 美元，均为我为展示结构设定的参数，不是行业均值。