[E-DailyKim Hyun-ah· 李素贤 记者] 企业的AI成本结构正在发生变化。为每位员工提供每月3万韩元左右的AI服务，这仅仅是个开始。随着AI不仅能阅读文档、编写代码和进行检索，还能自主推理并执行工作，决定成本的已不再仅仅是订阅费，而是实际处理的数据量，即令牌使用量。

像ChatGPT或Claude这样的付费生成式AI虽然月订阅费是固定的，但企业根据业务需求所需的令牌量却大不相同。这就是为什么简单提问、分析数百页文档以及经过多次推理的智能代理工作，其成本差异会变得如此之大的原因。

超越了仅提供AI账户的范畴，确保用户能够按需使用并保障使用量的“令牌福利”正作为新的工作基础设施崭露头角。如果说过去个人电脑和互联网是工作的基本环境，那么在AI时代，AI使用权和充足的使用量便成为了决定生产力的关键因素。

◇ AI可及性导致生产力差距……企业纷纷推出“代币福利”

AI的可及性与实际劳动生产力密切相关。美国全美经济研究所的研究显示，当客户支持人员运用AI时，每小时生产力平均提高了14%。

企业也开始将AI视为工作基础设施。SOCAR(403550)不仅向开发人员，还向策划、市场营销等所有员工发放工作用AI代币，当基本额度用尽时还会提供额外支持。KTCorporation(030200)正在将Copilot、ChatGPT、Gemini、GitHub Copilot等工具应用于工作，并将其作为自动化重复性工作的AI代理，不断拓展应用范围。

三星SDS（SAMSUNG SDS CO., LTD.(018260) ）通过仪表盘展示每位员工的AI使用量，并按周管理各项服务的应用状况。该公司还提供符合工作需求的模型选择指南，并计划于10月推出“智能路由器”，该系统可根据查询内容和工作需求自动选择合适的模型。

SKTelecom(017670)该公司更侧重于在保持质量的同时提高效率，而非单纯减少令牌使用量。目前已应用了总结长对话开头部分、重复使用指令的提示缓存技术，以及通过搜索范围缩小来优化搜索增强生成（RAG）等技术。同时，还根据不同业务所需的准确度，采取差异化使用令牌的方式。

◇ 令令牌使用量增加，成本压力随之加剧……通过路由与缓存进行管控 随

着AI使用权限的

扩大，成本

负担也会增加。特别是当智能代理反复进行编码、搜索和制定计划时，单次任务所需的令牌量和推理成本也会随之增加。

企业们并非单方面限制使用量，而是根据业务难度选择合适的模型，并通过减少不必要的运算来应对。

LG CNS（#LG CNS）在AgenticWorks中应用了模型路由和提示词缓存技术，将简单任务分配给成本效益高的模型，而高难度分析则由高性能模型处理。常用的指令或公司内部规定会被存储并重复利用。

该企业认为，随着AI应用的增加，若仅关注单纯的用户数量，而未能同时管理实际处理量和成本，将难以提高投资效率。

◇ “全民AI”的成败也取决于“单个代币的生产成本”

若要持续扩大企业的代币福利并推进国家层面的AI普及，降低“每代币生产单价”至关重要。政府正在推进的“全民AI”项目，其挑战不仅在于向多少国民普及AI，更在于构建可持续的低成本推理架构。“全民AI”计划由SK电讯、KT和Kakao于12月推出。

副总理兼科学技术信息通信部部长裴京勋近日做客KBS《周日诊断直播》节目时表示：“所有国民都应像学会韩文一样能够使用AI”，并阐述了让每位国民都能免费使用高端AI服务的“全民AI”构想。他还指出，有必要扩大对支撑该计划的AI数据中心和国产AI半导体NPU等计算基础设施的投资。

◇ 向“令牌工厂”进化的数据中心……推理基础设施成为制胜关键

在AI基础设施行业，竞争标准也在发生变化。超越了“能 확보 얼마나 고가의 GPU를”的层面，如何利用相同的计算资源以更低成本生产出更多令牌，正成为新的竞争力。

AI基础设施软件专业企业莫雷的代表赵康元在“2026年AI基础设施峰会”上表示：“AI数据中心的竞争力已从GPU争夺战，转向如何利用相同资源以更低成本生产更多代币”，并指出数据中心必须进化为以超高效率生产代币的“代币工厂”。

More展示了一款能够将英伟达、AMD以及国产NPU等不同加速器组合起来进行计算的分布式推理软件。降低令牌成本的竞争已不仅限于GPU和NPU，更延伸至涵盖低功耗数据中心、编译器及分布式推理软件的基础设施领域。

随着AI成为全行业的基础业务基础设施，“有多少人使用AI”以及“如何高效地使用AI”正变得越来越重要。对企业而言，确保充足的AI使用权限和成本管理；对国家而言，构建能降低每代币推理单价的基础设施生态系统，正成为新的课题。