快科技 6 月 25 日消息，近日，在 ISC.AI 2026 第十四届互联网安全大会上，360 集团创始人周鸿祎针对英伟达 CEO 黄仁勋 " 鼓励员工消耗更多 Token、为员工发放 Token 配额 " 的相关言论发表了不同看法。

他直言：" 黄仁勋是卖制造 token 的武器的，你们谁烧 token 烧的越多，不就得买他的 GPU 越多，所以他是站着说话不腰疼。"

谈及内部员工的 token 使用管理，他表示：" 我觉得我们烧 token 也分两个阶段，最开始大家其实没有养成什么事都要跟 AI 讨论的习惯，所以在那个阶段就得鼓励员工看 token 的消耗量。消耗 token 不可怕，你每消耗一亿个 token，你总要告诉我你做了些什么。"

据媒体以往报道，今年 3 月，黄仁勋在《All-In 播客》节目中公开谈及员工 AI Token 使用标准，并表达了严苛的考核态度。

他表示，对于英伟达的顶尖工程师，若其在 AI 资源上的投入过低，自己会 " 深感担忧 "。

" 一名年薪 50 万美元的工程师，若年度消耗的 Token 价值不足 25 万美元，我会非常担心。"

黄仁勋进一步解释，" 到年底我会专门核查，如果这名年薪 50 万美元的工程师全年仅消耗 5000 美元的 Token，我会非常生气。"

当被问及英伟达是否计划投入 20 亿美元专项资金，供工程师团队使用 Token 资源时，黄仁勋表示公司正全力推进该项规划落地。

除员工 Token 使用要求外，在今年 3 月举办的英伟达 GTC 2026 大会上，黄仁勋还深度拆解了支撑企业未来增长的核心底层商业逻辑—— "Token 工厂经济学 "。

黄仁勋指出，所有数据中心、AI 工厂的产能，本质都会受电力条件限制，一座 1GW（吉瓦）算力工厂的功率上限无法突破至 2GW，这是物理与硬件的固有规律。

在固定电力功率的前提下，单位功耗产出的 Token 吞吐量越高，企业的 AI 生产成本就越低，市场竞争力也就越强。

同时，他将未来 AI 服务划分为五大商业层级：免费层具备高吞吐、低速度的特点；中级层约每百万 Token3 美元；高级层约每百万 Token6 美元；高速层约每百万 Token45 美元；超高速层约每百万 Token150 美元。

黄仁勋分析称，随着 AI 模型参数规模持续扩大、上下文窗口不断延长，AI 的智能程度会持续提升，但 Token 的生成速率会随之下降。

他总结表示，在这套 Token 工厂体系中，企业的 Token 吞吐量与生成效率，将直接决定其下一年度的营收水平，是核心营收增长点。