北京
IT时代网8月7日消息，2026年被不少人称作AI Agent元年，AI办公赛道一时人声鼎沸。但企业真把AI用起来之后才发现，卡住脖子的环节往往不在技术，而在算账。
金山办公CEO章庆元近期接受媒体采访时谈到了这个话题。他说，企业里的AI落地跟个人使用完全是两回事。"我聊过很多CEO，大家都特别担心一件事，怕AI时代公司跑慢了，会被竞争对手干掉。"
第一道坎是Token管理。今年年初，很多公司并不限制员工使用Token，用了几个月才发现消耗惊人。"一个员工给1000美元的Token好像也不够。如果你有10万员工，一个月就1亿美元了。"章庆元描述了一个典型场景：CEO会去问CFO，1亿美元的Token账单，能不能说清楚用到哪去了、都发给谁了、这些人为公司节约了多少成本又多赚了多少钱。这个问题如果无解，企业AI就用不起来。
第二道坎是大模型懂通用知识，但不懂企业。"今天的大模型很聪明，但是它有的是通用知识，有通用知识不意味着懂企业，企业有自己的Know-How。"他的思路是，先把文档、会议、音视频等非结构化数据变成企业知识库和业务数据库，再让AI通过接口去读取，模型才可能真正"懂你的企业"。
第三道坎是权限。企业内部业务系统众多，Agent要去调用它们，有时甚至要直接访问生产系统。涉及权限管理的接口同样需要被管起来，否则风险敞口太大。
Token管控、知识库建设、权限管理，章庆元把这三件事看作企业AI落地的真正门槛。他判断，未来这类产品的竞争焦点会落在一处：谁能帮客户把AI费用降下来。
采访中他也提到了自身状态。"现在是压力最大的时候"，不过语气并不消极，"也让我非常兴奋，因为很难得，你能碰到一个这么大的技术革命。"在他看来，帮客户降本增收才是根本。
从产业角度看，企业AI落地本质上是一场组织变革，而不是一次技术采购。模型可以买到，Token可以充值，但企业知识的结构化、业务系统的打通、成本的可控，这些都需要长期积累和深度改造。转型的第一步，可能真不是买模型，而是先把那笔Token的账算清楚。
注：本文中包含AI辅助创作的内容。
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