埃森哲：2026年CIO指南：人工智能代币经济学报告

我们的全球调研与分析，结合咨询工作，揭示出AI的代币挑战既是成本问题，也是管理问题。数据显示了五种有助于在不超出预算的情况下扩展AI使用的学科。始终领先的公司在任务到达生产环境之前，会将可观测性融入每一项工作负载中，通过分摊机制建立财务问责制，将每项任务路由至能够交付所需结果的最低成本模型，在新的工作负载上线前要求有可衡量的价值案例，并培训员工和开发人员掌握选择合适模型和高效使用AI的技能。他们对待AI代币经济学与其他技术资源(如资本、云基础设施和软件资产)一样，都秉持同样的严谨态度。