尽管增长前景广阔，但企业在实际生产环境中面临着严峻的运营挑战。当AI 从“边缘试用”进入“核心生产”后，如何稳定、安全、可持续地运营成百上千个智能体，成为了CIO 与CTO 们的头号课题。
⊲ 成本压力与预算逻辑的重构：Token 正在深刻改变 IT 预算逻辑。AI 服务的计费方式由传统的包年包月、按席位授权，转向了按使用量、按处理量、按上下文的精细计费。如果不能优化Token 调用效率，规模化部署将带来不可控的成本负担。
⊲ 治理压力与信任前提：当智能体具备自主决策能力时，信任便成为了生产的前提。企业必须解决AI 决策的可解释性、偏见与公平性问题，并明确AI 自主决策后的责任界定。
⊲ 多智能体协作的复杂性：落地场景正在从单点 AI 向多智能体、多场景协同演进，这对底层架构的稳定性与安全可控性提出了极高要求。