引入 LCOAI：用于评估 AI 部署成本的标准化经济指标

随着人工智能（AI）成为企业基础设施的基石，组织面临着准确评估 AI 部署完整经济影响的挑战日益增长。现有的指标，如 API 令牌成本、GPU 小时计费或总拥有成本（Total Cost of Ownership, TCO），难以捕捉 AI 系统的完整生命周期成本，并在不同部署模型之间提供有限的可比性。本文引入了人工智能水平成本（Levelized Cost of Artificial Intelligence, LCOAI），这是一种标准化的经济指标，旨在量化每单位有产 AI 输出的资本支出（CAPEX）和运营支出（OPEX），并按有效推理量进行标准化。类似于能源领域的 LCOE（水平成本）和 LCOH（氢气水平成本），LCOAI 提供了一种严谨、透明的框架，用于评估和比较供应商 API 部署与自托管、微调模型的成本效益。我们详细定义了 LCOAI 方法论，并将其应用于三个代表性场景：OpenAI GPT-4.1 API、Anthropic Claude Haiku API 和自托管 LLaMA-2-13B 部署，展示了 LCOAI 如何捕捉可扩展性、投资规划和成本优化中的关键权衡。进一步的敏感性分析探讨了推理量、CAPEX 和 OPEX 变动对生命周期经济学的影响。结果表明，LCOAI 在采购、基础设施规划和自动化策略方面具有实际用途，并将其确立为 AI 经济分析的基准。讨论了政策含义以及未来完善的领域，包括环境和性能调整后的成本指标。