生成式AI用例从试点转向生产环境，正在快速消耗计算资源。大语言模型驱动的多步骤推理和任务编排，让词元消耗和基础设施需求激增。尽管企业仍以成本优化为核心目标，但如何证明投资价值成为关键挑战。
Gartner研究总监指出，多数企业在AI投资回报率上遇到困难，但技术投资本就伴随风险。I&O负责人需建立结构化框架，通过专业平台简化运营、推动跨部门协作。明确AI业务影响并持续提供资金支持，才能实现长期增长。
面对基础设施需求的剧烈波动，企业需制定韧性战略。利用托管服务生态缓解初始投入压力，通过弹性扩展应对需求变化。先在云环境验证模型，再迁移至本地，能有效控制词元成本。选择合适工具和自动化路由，可将AI任务导向最优资源配置。
随着硬件涨价和AI模型迭代，基础设施成本持续上升。I&O负责人不能只关注成本控制，更要构建治理机制，确保投入与业务成果挂钩。通过单位成本经济学分析，将AI支出转化为透明的价值驱动型投资，才能支撑规模化应用。
平衡成本与价值创造是AI规模化落地的核心命题。
