最新產業研究顯示，企業導入 AI 工具與各式 AI 軟體並不一定能達成節省成本的目標，反而可能因為系統碎片化與隱藏費用導致資訊預算失控。許多企業在未淘汰舊系統的情況下直接外掛新功能，使得營運支出顯著上升。
AI 軟體支出翻倍 七成八主管遇到預算外收費
根據軟體資產管理平台 Zylo 發布的「2026 SaaS 管理指數」調查，在分析超過 4,000 萬張軟體授權與 750 億美元的系統支出後，發現企業於 AI 原生應用上的預算年增率達 108%。然而，這類技術的普及卻伴隨著龐大的財務不確定性，高達 78% 的資訊技術（IT）主管表示曾遇過因為應用程式介面（API）耗用量或新型態計費架構所產生的非預期帳單。此外，更有 61% 的受訪主管坦言，因軟體即服務（SaaS）相關開銷爆表，不得不暫停或取消其他既定專案。
未替換舊系統致功能臃腫 Gartner 預測專案取消潮
研究分析指出，多數企業引進新服務時並未適當淘汰既有軟體，導致企業資訊架構陷入如舊式有線電視套餐般的笨重狀態。專家警示，若僅是盲目增加軟體層級，這並非真正的數位轉型，而只是增加帳單金額。調研機構 Gartner 更進一步預估，到了 2027 年底，將有超過 40% 的代理式 AI（Agentic AI）專案因運算成本居高不下、對業務價值效益不明朗，或是缺乏完善的風險控管措施，最終走向失敗或被終止。
這代表什麼
這項趨勢揭示了企業在進行 AI 轉型時常見的策略盲點。對台灣的企業主與管理階層而言，過去習慣以「購買新軟體」來解決經營效率問題，但 AI 服務的費用機制與傳統買斷式或固定月費軟體完全不同。如果沒有先梳理內部的業務流程並移除效益低下的舊系統，盲目引進各類應用只會造成軟體碎片化，形成「訂閱黑洞」。在效益尚未落實之前，額外產生的預算壓力反而會排擠其他具效益的 IT 投資。
背景補充
傳統的軟體即服務（SaaS）多半採「按人頭按月計費」的訂閱模式，費用相對容易預測。然而，許多生成式 AI 或大型語言模型（LLM）驅動的工具，其運算資源消耗極高，因此供應商多轉向以「實際耗用量」或 API 呼叫次數計價。當員工使用頻率增加或指令過於複雜時，費用便會呈現倍數成長。而「代理式 AI（Agentic AI）」則是具備自動規劃與執行多步驟任務能力的系統，由於需要多次呼叫模型與串接多項第三方軟體，營運與運算成本比起單純的對話機器人高出許多，因而大幅增加了費用控管的難度。
常見問題
為什麼引進 AI 工具會導致企業成本超出預期？
主要原因是企業常將 AI 工具直接疊加在舊有系統上，加上計價模式轉為依使用量或 API 呼叫次數計費，容易產生隱藏成本與訂閱氾濫。
什麼原因導致代理式 AI 專案失敗率偏高？
Gartner 指出，代理式 AI 專案常因運算成本不斷竄升、實際商業價值不明確以及缺乏足夠的風險控管而面臨終止。
中小企業該如何避免 AI 導入費用失控？
企業應先檢視既有流程並淘汰效益低的舊系統，選擇價格透明的方案，並在導入前設定明確的投資報酬率指標與費用預算警示。