Anthropic为Claude推出的新定价模型打破了便宜人工智能的幻想。通过每个席位收费20美元加上API使用费，他们传达了一个明确的信息：人工智能成本正在上升，如果你的预算没有做好准备，你可能会面临被抛在后面的风险。
最重要的是什么
- Anthropic的混合定价模型标志着人工智能服务成本的转变，从固定费率转向基于使用的费用。
- 拥有超过150名用户的企业现在面临每个席位20美元的基础费用，以及可变费用，这表明运营成本在上升。
- 人工智能相对于传统劳动力的成本优势正在减弱。
- 首席信息官（CIO）必须将人工智能成本纳入商业预算，以避免财务陷阱。
- 人工智能本质上比人力劳动便宜的假设正在变得过时。
为什么现在会出现这种情况
Anthropic的公告正值人工智能服务成本开始显露其真正经济影响之际，此前这些成本因OpenAI和Google的竞争而保持较低。向分层定价模型的转变反映了人工智能部署成本的现实。随着人工智能的普及，相关费用也在增加，挑战了人工智能作为节省成本措施的观念。这不仅仅是技术成本的问题；它关系到将人工智能嵌入组织预算中。
如何选择
| 情况 | 最佳举措 | 原因 | 注意事项 |
|---|---|---|---|
| 人工智能预算限制 | 探索合作资金模型 | 共享成本可以减轻预算负担。 | 确保团队之间在人工智能目标上的一致性。 |
| 需要人工智能的高用户数量 | 采用供应商的分层定价 | 可扩展的定价可以有效管理成本。 | 使用量的增加可能导致意外的费用激增。 |
| 人工智能部署速度缓慢 | 将预算责任转移到业务部门 | 鼓励更快的决策和责任感。 | 人工智能项目优先级可能会出现不一致的风险。 |
更大的图景
定价的转变突显了一个更深层次的问题：尽管技术领导者推动快速采用人工智能，但预算限制和投资回报率（ROI）要求之间的紧张关系依然存在。首席信息官（CIO）常常面临在确保人工智能资金和在严格的财务审查下交付结果之间的两难。这种脱节可能会导致项目停滞和未能满足预期。
人们也越来越意识到，人工智能并不能完全替代传统劳动力。之前，人工智能的运营成本是有利的，但随着整合的加深，这些成本正变得与人员成本相当。例如，Claude之前的模型每小时约为1.25美元，而入门级劳动力的成本约为每小时40美元。成本效益的方程正在发生变化，使得人工智能不再是显而易见的选择。
随着企业对人工智能的熟练度提高，他们应该为成本增加做好准备，使人工智能成为一个需要战略财务规划的重要预算项目。
深入了解的方向
- 数据、人工智能与分析 - 理解人工智能趋势的资源。
- Forrester Decisions - 关于技术决策过程的见解。
- The Forrester Wave™ - 人工智能技术的市场领导者。
- Forrester AI - 人工智能在各行业的影响。
- Forrester市场洞察 - 数据驱动的市场策略。
本周要做的事情
立即审查你的人工智能部署成本。打开你的预算工具，列出所有与人工智能相关的支出。确保你的支出与Anthropic等供应商的新定价模型保持一致。如果你的预算没有为这些变化做好准备，开始起草一个将人工智能成本与商业成果挂钩的资金策略。