一家企业如何向外界展示自己屹立于 AI 时代的浪潮之巅？过去两年，" 词元（Token）" 的消耗水平往往被业界视为衡量科技公司 AI 转型的指标，Token 消耗得越多，AI 化程度也就越高。以至于海外的亚马逊、Meta，以及国内的腾讯、字节跳动、阿里，纷纷鼓励员工多用 Token。

然而有趣的是，两年时间过去后，这件事情正在发生变化。" 谁消耗的 Token 多，谁就更适应 AI 时代 " 这个共识，正在悄然瓦解。

继微软取消 Claude Code 授权、亚马逊关闭内部 Token 消耗排行榜，以及腾讯、字节跳动陆续缩减 Token 配额后，又一家大厂近期踩下了刹车。日前海外科技媒体 The Information 的报道显示，Meta 正采取措施限制员工的 Token 使用量。

此前，Meta 方面为了鼓励员工使用 AI，甚至将 Token 的使用量纳入部分绩效考核，其首席人力官 Janelle Gale 就曾明确表示，"AI 驱动的工作价值 " 将成为 2026 年绩效考核的核心要求。但这一系列举措的结果，是 Meta 的员工一个月就消耗超过 60 万亿 Token。

按照一个 Token 等于 0.75 个英文单词的业界通行标准，也就是说 Meta 的员工一个月用 AI 输出了 51.1 亿本英文圣经，以主流大模型的市场定价粗略换算，这些消耗的 Token 价值达到了 9 亿美元。

但即便财大气粗如 Meta，每月 9 亿美元的 Token 消耗也吃不消。为此，Meta 方面开始从 "Tokenmaxxing（最大化 Token 消耗）" 转向 Token 最小化模式，要求员工非必要任务不使用 AI、以减少用量。据称，该公司计划在年内开始跟踪员工的 AI 用量，并从明年开始进行专项结构化管理，其中包括严格的预算分配，并开发内部平台用来实时追踪员工的 AI 使用量和相关成本支出。

为什么 Meta、亚马逊、Uber 等大厂的 Token 消耗量会如此惊人？其实从某种意义上来说，大厂的员工似乎正在进行一场隐秘的 " 卢德运动 "，与 200 多年前英国工人以破坏机器为手段的卢德运动（Luddite Movement）完全不同，这一批有着高认知的大厂员工玩了一出 " 矫枉必须过正 "，他们选择 200% 地执行管理层的指示。

在 Reddit 上就有专门的帖子讨论如何快速消耗大量 Token，有人建议拿大模型看天气、查菜谱、写请假邮件，更有甚者提出上传一张照片，然后让 AI 重现这张照片，接着把重现出来的照片上传，再让它重现。即便员工不拿 AI 办自己的事，而是真正用来干活，他们的做法也是让 AI 不停试错，无脑将所有上下文全塞进去，遇到问题就让模型一直重试，使得一个小需求就能用掉数千万 Token。

公司给 Token 让员工随便用，就好比给钱让人随便花。当员工拿着公司提供的 Token 胡作非为，公司也就意识到 Token 用得多并不等于效率高。

虽然 AI 确实可以自动化那些流程固定的工作，比如编写重复性代码、调试优化、代码注释，使得开发者从机械的工作中解放出来，让他们能够专注于更具创造性的工作。但缺乏工程认知的初级开发者仅凭自然语言，产出的往往就不是高价值的产品，而是堆积如山的 " 技术债 "。

从 " 做出来 " 到 " 做得好 "，还需要项目经理、产品经理的统筹规划。以往写代码成本主要是人的时间，现在则变成了 " 人的判断 +Token+ 工具链质量 "，对于人的要求反而变得更高了。

所以归根结底，大厂拥抱 AI 并不完全来自清晰的商业规划，更多源于 FOMO（错失恐惧）情绪。其实即便没有员工的矫枉过正，AI 适配具体业务场景、与业务流程耦合都需要大量时间进行磨合，而不是让员工毫无顾忌地挥霍 Token。

因此担心被 AI 替代的打工人可以喘口气了，现在 Token 的使用方式让 AI 已经比人还贵。在大厂找到合理规划员工 Token 的配额前，大多数将 Token 消耗量与员工绩效挂钩，乃至用 AI 代替人的尝试可能都会被按下暂停键。

【本文图片来自网络】

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