波士顿咨询 2026 年 9 月 30 日发布的 2026 应用 AI 指数，调查了 1330 位高管。企业 AI 支出从 2025 年底约占营业收入的 1.7%，升到 3.3%，不到一年接近翻倍。更值得注意的是结构，超过八成的 AI 支出不在企业 IT 预算里，而是散在招聘、培训、治理、产品内嵌 AI 这些科目上。
麦肯锡 8 月那份调研给出另一面。28% 的企业 AI 支出已超过整体 IT 预算的 10%，20% 的企业因为运营成本限制过 AI 使用，其中包括 token 成本。钱在涨，账越来越散。
一笔钱散在十几个科目里，最常见的后果是没人对它负责。IT 部门看到的是自己那两成，业务部门花的是自己那八成，财务汇总时只能看到一个总数，看不到哪一笔对应哪个结果。年底董事会问 AI 投了多少，答得出总额；问回报在哪，答不出来。
预算归口决定谁对回报负责。钱在 IT 走，IT 只能对系统稳定和上线时间负责，对收入和成本没有着力点。钱在业务走，业务对结果负责，但容易重复采购，同一个模型能力买三份，数据各存一套，第二年想合并发现接口都不一样。
做错的样子有两种，都很常见。一种是把 AI 预算全部塞进 IT，业务用完不认账，说这是技术部门的事，项目上线即结束。另一种是全放业务，各事业部自己买，一年后集团发现七套系统、四份客户数据、三个口径的成本，想统一要再花一遍钱。
可以带走的是三张单。第一张是集团 AI 预算总表，把散在各科目的钱按用途归成四类，替代人力、增强判断、新增收入、基础设施，每一类给出总额和负责人。第二张是业务单元的 AI 损益，每个项目写清投入、节省的时间怎么折成钱、多久能折回来，折不成钱的项目单列。第三张是审批门槛表，金额、数据敏感度、对外影响三项各设一条线，超过任何一条就上集团会。
三张单背后只有一条规则，谁提需求谁写回报口径，写不出来就不立项。这条规则听起来苛刻，实际是保护业务，因为口径是业务自己定的，年底核算时不会被人换尺子。
四类钱的节奏不一样，这一点常在预算会上被忽略。替代人力的钱要看人头变化，一年结算一次；增强判断的钱要看决策周期，按季度看；新增收入的钱要看客户和订单，半年才有信号；基础设施的钱看的是承载量，宁可提前投，不能事后补。四种节奏混在一张年度预算里，年底一定吵架。分开之后，每一类都有自己的时间表和负责人，讨论会短很多。
还有一个细节值得提前定。AI 的运营成本随使用量走，用的人越多越贵，这跟过去的软件许可完全不同。多数集团的预算流程还是按年一次性批，结果是下半年用量上来，成本超支，业务开始偷偷限流。把 token 类成本做成季度滚动预算，超支要单独申请，比年底发现窟窿好处理。
治理这件事，BCG 那份报告给了一个可用的参照。它把智能体的管控拆成六项，记忆怎么存、权限边界在哪、出错能不能撤回、接入的工具怎么统一、谁是对外负责人、安全和成本的上限怎么设。六项齐备的企业，从智能体拿到的价值大约是只有一项的企业的三倍。六项里最容易被跳过的是撤回，很多智能体一旦自动发出的动作，公司没有办法收回，这一条不设，前五项都是空的。
董事长的动作其实只有一个。把散在科目里的 AI 支出合并成一张可见的表，指定一个人对它负责，然后按季度看这张表。看不见的钱，永远管不好。
这张表还有一个附加用途。它能让董事会看到公司到底在为什么付费。同样是 3.3% 的营业收入，一家公司买的是替代人力的工具，另一家买的是新增收入的能力，三五年后差别很大。前者的上限是现有人头数，后者的上限是市场。这一层判断，报表的利润数字给不出来，只有预算结构给得出来。