記者林育如／編譯
企業大規模導入人工智慧（AI）原本被視為降低成本與提升效率的重要手段，但最新產業調查顯示，實際情況卻出現明顯落差，不少企業反而面臨預算外支出增加、成本結構失控的情況，使AI投資效益受到質疑。
根據《ITPro》與《UK Tech News》報導，多數企業IT主管指出，在導入生成式AI與相關雲端服務後，實際支出往往超出原先規劃，形成所謂「非預期AI成本（unexpected AI costs）」或「未編列AI支出（unplanned AI costs）」問題。這些額外成本主要來自模型使用量成長過快、API與雲端運算費用累積，以及企業內部缺乏有效成本監控機制。
調查指出，許多企業在初期評估AI導入時，預期成本將隨效率提升而下降，但實際運作後卻發現，由於AI採用「按使用量計費」（usage-based pricing）模式，包含token消耗、模型推論次數與雲端資源調用等因素，使整體費用難以精準預估，導致支出波動幅度明顯擴大。
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IT主管進一步指出，AI工具雖然在內容生成、資料處理與自動化流程上帶來效率提升，但企業同時必須投入額外資源進行系統整合、輸出審核與模型調校，形成隱性營運成本。部分企業甚至發現，隨著AI使用規模擴大，內部治理與監控成本也同步上升。
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產業分析認為，這種現象反映出企業在AI導入過程中，普遍低估「長期使用成本」與「管理複雜度」，使AI從原本的成本節省工具，逐漸轉變為需要持續投入資源維護的營運系統。
此外，報導也指出，不同企業在AI成本控制能力上存在明顯差異。大型企業通常具備較成熟的雲端管理與預算監控機制，能部分控制成本波動；但中小企業則更容易受到使用量快速成長影響，導致預算超支風險提高。
分析人士指出，AI成本問題的核心在於「透明度不足與不可預測性」。由於生成式AI服務多採即時運算與彈性計費模式，企業難以在事前準確估算整體開支，使財務規劃與實際支出之間出現落差。
整體而言，AI雖然持續推動企業數位轉型，但隨著應用規模擴大，其隱性成本與治理需求也同步上升。產業專家認為，未來企業在評估AI效益時，將不再只關注效率提升幅度，而需同時納入成本結構與長期營運風險，才能真正衡量AI投資的實際價值。
資料來源：ITPro、UK Tech News
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本篇文章授權來源：科技島
