Splunk报告：过半受访企业难控AI成本，智能体致账单波动加剧
Splunk最新报告指出，随着AI智能体普及及按量计费模式推广，55%的受访企业表示无法有效控制AI成本，60%认为突发性账单激增比持续的高固定成本带来更大的财务压力。
据TechRadar报道，Splunk于2026年10月22日发布的《State of Observability 2026》报告显示，随着供应商转向按消耗计费模式以及AI智能体（Agentic AI）的广泛采用，企业发现AI成本正变得愈发难以预测。
报告指出，由于智能体能够独立工作并根据任务复杂度和模型选择产生巨大的Token消耗差异，导致支出波动剧烈。数据显示，超过半数（55%）的受访组织表示无法有效控制其AI成本，另有57%担心其遥测数据的监控成本甚至高于被监控的基础设施本身。
在财务压力方面，60%的受访者表示，AI账单的意外激增比维持一个较高但平稳的固定基线成本造成更大的财务紧张。这表明企业在面对从传统席位制向动态消耗制转型时，预算规划面临显著挑战。
尽管存在成本控制难题，AI也带来了运维协作上的积极变化。81%的受访企业表示，监控AI工作负载促进了可观测性团队与安全团队之间的合作；91%的可观测性领导者声称能够将成本准确归因到特定的模型、智能体或工作负载，这一比例远高于非领导者的69%。Cisco首席产品官Jeetu Patel评论称，该报告反映了可观测性与安全数据正在融合，团队需要比以往任何时候都更紧密地协作。