6月24日，市场研究机构Gartner发布研究报告，预测到2028年，AI编程的成本将超过普通开发者的平均薪资。这一变化将随着服务商计费模式从订阅制转向按使用量计费而逐步发生。报告指出，计费模式的转变导致AI支出变得高度不确定，企业技术负责人难以准确预测和管控相关开销。同时，各大厂商在Token消耗的计算与计费方式上普遍缺乏透明度，使得软件工程领域的负责人感到忧虑。

Gartner高级首席分析师Nitish Tyagi表示，随着企业从试点阶段转向全面部署，越来越多开发者在日常工作流程中依赖AI工具。尽管成本上升，企业也获得了更高的产出回报，开发者普遍将更快的交付速度、便利性和更优的代码生成视为核心收益，因此不太可能主动减少Token使用来换取成本节约。Tyagi补充称，Token自律不会仅靠开发者选择就能实现，开发者往往优先考虑速度和便利而非成本效率。

Gartner分析认为，AI编程成本压力不仅来自定价模式和透明度不足，使用方式与治理缺失同样在推高开支。Token超支通常与工程负责人如何管理使用行为相关，常见问题包括AI智能体不受控的自主操作、上下文窗口过度膨胀以及缺乏结构化反馈机制来优化用量。此外，AI编程工具供应商尚未在智能体中内置成熟的成本优化能力，进一步助推了费用攀升。随着基础设施投资和盈利压力推高模型定价，AI编程成本将持续上升。同时，随着更多开发者开始使用AI工具并逐渐加深依赖，轻度用户预计将快速转变为主流用户，进一步推动Token消耗和总支出的增长。