“智能”不应被计量！三十而立的ManageEngine卓豪，让Token焦虑归零

2026年10月20日，北京。一场以“三十载深耕，智启IT新纪元”为名的媒体发布会，让“Token焦虑”有了新解。值品牌三十周年之际，ManageEngine卓豪面向中国市场正式发布30余款Zia智雅智能体，并宣布到2026年底将扩展至100余款。与行业普遍“按Token计费”的做法不同，这批智能体由ManageEngine卓豪自研的Zia智雅大模型驱动，不产生额外Token成本——在AI被“计量”的时代，一家三十岁的IT管理厂商，选择了一条截然相反的路。

Token焦虑：智能体越普及，账单越吓人

企业正从AI辅助分析迈向自主执行。埃森哲中国调研显示，63%的中国企业已部署AI助手或AI赋能的知识管理系统，一年前这一比例仅为28%；Gartner对全球IT负责人的调研则显示，75%的IT管理者正在试点、部署或已落地各类AI智能体。

但规模化落地的背后，行业潜规则正浮出水面：许多AI解决方案按Token、单次操作或使用量计费，规模越大，成本攀升越快；依赖外部第三方模型，企业敏感数据面临泄露风险；自建私有大模型，则需要GPU基础设施、运维资源和专业人才的三重投入。ManageEngine卓豪中国首席运营官李飞说得直白：“简简单单地跟AI发起一条指令，就呼呼花你很多钱，这完全有可能。”

ManageEngine卓豪中国首席运营官 李飞

更让IT负责人不安的是安全与隐私。李飞坦言，客户最担心两件事：大模型会产生幻觉、给出错误动作，违规操作可能直接造成业务中断；密码、客户数据被送上云端，泄露风险如影随形。AI用得越积极，风险与成本就被放得越大——这正是“智能体被计量”时代的两难。

三十而立，把“零Token成本”做成新常态

ManageEngine卓豪选择了一条“反潜规则”的路径。依托自研的Zia智雅大模型及北京、上海双活数据中心，将30余款Zia智雅智能体直接集成进客户已使用的产品体系——无需额外采购AI平台或智能体工作流工具，无需复杂配置，也不产生额外Token成本。这批智能体深度嵌入五大核心领域：全栈可观测性（FSO）、统一服务管理（USM）、统一端点管理与安全（UEMS）、身份与访问管理（IAM）以及安全信息与事件管理，支持云、本地部署与MSP环境，打通“检测—调查—关联分析—问题处置—归档”的端到端链路。

从根因分析智能体、应用性能监控助手，到一线服务台专家、知识库文章生成助手、设备故障排查智能体和资源纳管，覆盖的正是IT日常运维中最耗时、最重复的环节。效果同样可量化：平均故障解决时间（MTTR）缩短40%～60%，原本数小时的排查被压缩至分钟级；李飞透露，仅基础的工单分类场景就可能占据IT服务管理50%的工作量，而智能体可自主处理40%～60%的一线服务台工单；身份与访问管理场景三年投资回报率可达219%。

那么，“零Token成本”是否意味着完全免费？ManageEngine卓豪中国总裁侯康宁给出了清晰边界：“部分客户会有特殊场景需求，需调用DeepSeek、WorkBuddy等第三方大模型和工具，此时会产生Token费用。我们所说的零成本、零Token，是指使用Zia大模型及智能体时，相关成本由我们自行承担。”

ManageEngine卓豪中国总裁侯康宁

换言之，免费的是“Zia生态”本身：客户使用Zia智雅智能体不花钱，只有调用第三方模型时，才需要为那部分Token买单。ManageEngine卓豪全球副总裁Mathivanan把这种底气归结为三大核心优势：30年工程技术积淀、经过验证的自研AI模型、自有运营的基础设施。“我们坚信，智能化能力不该用Token或者操作次数来计量，企业不应为大规模使用AI、深度嵌入IT运维流程而承担更多成本。”

ManageEngine卓豪全球副总裁Mathivanan

三十周年之际，ManageEngine卓豪的动作不止于智能体：未来5年内投资4.25亿元人民币，布局数据中心、AI研发、技术支持与合作伙伴赋能；目前已服务中国超5000家企业、拥有100余家合作伙伴，2026年已开展140场客户市场活动；产品全面适配人大金仓数据库、麒麟和欧拉操作系统、ARM架构及东方通中间件，兼容DeepSeek等主流模型；数据全程留存在北京、上海双活数据中心，绝不向外部第三方模型传输，客户数据不用于AI模型训练，严格落实中国网络安全等级保护制度要求，实现“可用不可见、可控可审计”。

运维智能体的下一站：从“会干”到“干得放心”

在李飞的判断里，智能体正处于IT管理的“第四个阶段”：大模型提供方案，智能体负责落地，把方案转化为可执行的实际操作。“在未来的IT管理领域，智能体将迎来高速发展，几乎所有领域都会用到智能体来快速处置问题。”

但能力越强，责任越重。李飞建议客户从常见、可复现、可回滚的简单场景起步，由易到难推进。ManageEngine卓豪在创建智能体时设置了安全围栏，对可执行动作加以限制，关键动作需经人工审批。Mathivanan也提醒，行业正处在“过渡阶段”——AI可以放心处理简单操作与建议，但关键操作仍需要人力监测与审批。

当智能体从“会干活”走向“干得放心”，IT运维的下半场，拼的或许不再是模型参数，而是谁能把AI稳稳地放进生产环境——或许这正是“零Token成本”之外，ManageEngine卓豪带给行业的另一重答案。