作者｜懶人

編輯｜張潔

Token消耗量還在狂飆，但關于“該不該讓員工放開用AI”，答案變得沒那么簡單。

過去幾個月，我們看到兩條時間線同時發生：一邊是全球AI調用量繼續創新高，中國大模型Token消耗也在快速上升；另一邊，亞馬遜、Uber、微軟等公司開始給內部AI賬單踩剎車。

更有意思的是，當這件事落到公司內部，它不再只是一個技術問題，而變成了管理問題：員工該不該自費買AI工具？公司給額度，是福利、基礎設施，還是新型KPI？如果有人一個月燒掉幾十萬、上百萬Token，到底是在提效，還是在刷存在感？

帶著這些問題，我們也和幾位正在一線使用、采購或管理AI工具的人聊了聊。巨額賬單之外，真正棘手的問題是：Token到底該怎么配，又該怎么被用好？

根據OpenRouter最新數據，上周（6月15日至21日）全球AI大模型總調用量為46.7萬億Token，較此前一周增長4.7%，連續九周上漲。其中，中國AI大模型周調用量達18.81萬億Token，連續八周超過美國，穩居全球首位。

國家數據局的數據則拉長了這條增長曲線：我國大模型日均Token調用量，從2024年初的1000億增長到2025年底的100萬億，再到2026年3月的140萬億以上。而據火山引擎6月23日最新披露，僅豆包大模型當前日均Token使用量已突破180萬億。

消耗數字還在漲，但巨頭們正在悄悄踩剎車。

就在不到一年前，不少公司還在聲勢浩大地要求員工使用AI，把“用不用AI”包裝成一種新的工作能力指標。而近幾個月，亞馬遜關掉了內部Token消耗排行榜，微軟取消了部分業務線的Claude Code授權，多鄰國撤回了“AI使用納入績效”的決定。

賬單是導火索。

米哈游《崩壞》系列技術負責人鄭銀河上個月曾透露，公司內部一名工程師測試多Agent系統時忘設消耗上限，一夜燒掉約200萬人民幣。科技媒體The Pragmatic Engineer曾報道，Meta內部“Claudeonomics”排行榜上，榜首用戶30天消耗了2810億Token；Uber CTO也曾公開確認，公司給約5000名工程師配了Claude Code，4個月燒光全年AI預算。

另一個更極端的案例來自OpenClaw創始人Peter Steinberger，他在加入OpenAI后曾在社媒曬出過賬單，一個月消耗了6030億Token，花費高達130萬美元以上。

當“用AI”變成一場比賽

這場浪潮的起點，是硅谷巨頭們集體下場動員公司全員用AI。

2025年6月，亞馬遜CEO安迪·賈西（Andy Jassy）在全員信中明確要求員工“盡可能用AI”；同月，微軟開發者工具業務高管潘正磊（Panos Panay）在內部郵件中宣布，“使用AI已經不再是可選項，而是每個職位、每個層級的核心能力”；2025年11月，Meta首席人力官賈內爾·蓋爾（Janelle Gale）宣布，從2026年起“AI驅動的影響力”將正式進入績效評價。英偉達CEO黃仁勛今年3月在公開場合表示，假如公司年薪50萬美元的工程師一年沒有消耗至少25萬美元的AI Token，自己會“非常擔憂”。

最極致的，是Meta內部那個“Claudeonomics”排行榜——追蹤超過8.5萬名員工的Token消耗，列出前250名，授予“Token傳說”“緩存大師”等稱號。短短30天內，榜單記錄的Token消耗超過60萬億個。

AI使用，變成了一場內部競賽。而競賽很快發生了異化。

今年5月底，據《金融時報》報道，亞馬遜關閉了一個名為“KiroRank”的內部排行榜——這個由員工自行制作的榜單，用來追蹤使用AI工具時消耗的Token數量。報道指出，一些員工開始使用亞馬遜內部AI智能體平臺MeshClaw運行非必要任務，以提高自己的AI使用數據，這種行為甚至有了專門的名字：“Tokenmaxxing（Token消耗最大化）”。

在Hacker News的相關討論中，有人直接支招：把AI掛在后臺持續分析源代碼，Token自然累積。亞馬遜高級副總裁戴夫·特雷德韋爾（Dave Treadwell）最終不得不在內部提醒員工：“請不要為了使用AI而使用AI。使用AI，是為了幫助你解決客戶問題、解決業務問題、實現創新。”

風險投資人施魯蒂·甘地（Shruti Gandhi）在X上寫道：“花得多不等于產出多。大多數給員工發AI權限的公司，根本不知道員工拿來干了什么，是否改變了任何結果。”AI云基礎設施公司Modal的CTO阿克沙特·布布納（Akshat Bubna）也表示：“內部Token消耗里大概有50%是完全沒用的，但現在很難分辨是哪50%。”

Reddit社區類似討論也不少，有人吐槽公司把Token用量當績效指標，有人專門發帖問“怎么刷高Token數”，評論區則反復用古德哈特定律來概括這種荒誕——當Token消耗量成為目標，它就不再是一個好指標。因為人們會開始優化指標本身，而不是指標背后真正想衡量的東西。

與員工想辦法消耗相對應的，是企業不斷膨脹的Token賬單。據The Verge報道，微軟5月開始取消部分業務線的Claude Code許可證。微軟對內解釋稱，這是為了將工具鏈統一到自家的Copilot CLI，但The Verge指出，這同時也是一項財務決定——在6月底微軟當前財年結束前集中關閉許可證，以削減部分運營成本。

國內公司的動作同樣密集，只是說法不同。

今年4月，字節跳動推出AI產品體驗費用報銷政策，產品/技術序列報銷上限為1000美元/人/年；安克創新宣布全員“無限詞元”，累計消耗已達5萬億Token；5月初，360向全體員工發放每人1億Token；58同城創始人姚勁波稱，公司每天消耗接近2000億Token。

另據《經濟觀察報》報道，自6月起，騰訊多個業務部門開始調整Token額度，從此前的統一發放轉向差異化分配：混元大模型團隊月度額度約7000元，優圖實驗室約5250元，部分娛樂業務外包員工僅有1000元。額度也不再直接發放給個人，而是先進入團隊額度池，再由管理者根據實際需求分配。

國內社媒上，圍繞公司該不該配Token的討論同樣熱度不低。網友“燕雙鷹猜葉孤城槍里沒子彈”寫道：“我們小廠只給250刀Claude加150刀Copilot，而我都用不完。”

網友“大紅薯NULL”說：“很多Token都是被浪費掉的。就算是一天到晚工作寫大項目，Token消耗太夸張也是有問題的……人家希望一個AI加一個你頂兩三個，結果一個AI就頂兩三個的工資。”

也有人看到了另一面，網友“joke”評論稱，這是一種“逆向淘汰”，不斷壓縮Token量，不太會用、經常浪費多次迭代才完成任務的人就淘汰，一次就出結果的人留下。

當我們看向硬幣的另一面，發現并非所有人都等得到公司發配額。在小紅書的評論區，有一類更普遍的處境：公司根本不給配，或者配得遠遠不夠，員工只能自掏腰包訂閱AI工具。

更尷尬的是，自費提效之后，有人發現項目排期隨之壓縮。用自己的錢幫公司省了人力成本，本質上是一種隱性降薪。

配了，然后呢

對于到底應該不應該給員工配Token、具體怎么配，“AI新榜”對話了四位正在親歷這場浪潮的人。

國內某科技企業技術總監告訴我們，他們已經給產研團隊配置了AI開發工具，設有通用限額，超額需主管審批。“對于研發來說，大部分業務80%的代碼都是由AI生成的，”

他說，“但個人生產力的增長還是固化在既有崗位上，最多提升50%或100%。”目前，他所在公司每月在AI工具上的投入在5萬到10萬元人民幣之間。

我們還問了問ColaOS創始人馮雷。他的做法是給每位員工配400美元/月的額度，同時對旗艦模型單獨設限，必要時可申請。

他建議，公司可以先從100到200美元額度開始，等用完了再申請，防止濫用。他對無限配額持明確保留態度：“Token無限之后，反而會讓人失去判斷力。在今天，人的判斷力依然重要。無盡的使用loop來優化其實沒有ROI。”

他的判斷，和美國AI模型評測機構METR去年發布的一項隨機對照實驗結果頗為吻合。在這項實驗中，16名有經驗的開源軟件開發者，在允許使用AI的條件下完成真實任務。他們預估AI能讓自己提速24%；實驗結束后仍認為提速了20%。但實際數據顯示，使用AI后，完成任務所需時間增加了19%。感覺在提效，不等于效率真的提高了。

OpenClacky創始人李亞飛的態度也很直接：“肯定要配，但不能做KPI指標。”他的邏輯是，讓員工自費購買Token來提高工作效率，本身就說不通；但一旦把Token消耗列為考核指標，刷量就是必然結果。

他們目前的做法是給每人每周設50美元的固定額度，鼓勵多用，用完可以申請追加，同時定期組織使用技巧分享、邀請外部專家交流。

某科技企業產品經理也表示，她認為這件事歸根結底要算賬。“有AI幫助，我可以從一個月做20個需求變成40個。那對我、對公司來講，投入產出比是劃算的，公司就應該報銷，”她說，“但如果只從20個變成25個，公司為什么要為此買單？”她所在的公司給開發崗的報銷額度更高，但前提是產出能對應上去。

麥肯錫2025年11月發布的《2025年AI現狀：智能體、創新與轉型》報告顯示，AI對整個企業層面利潤產生實質影響的，只有39%；稱得上“AI高績效企業”的，只有6%。

工程管理分析平臺Jellyfish今年5月的數據則從另一個角度印證了這種分裂：重度AI用戶的Token消耗是普通用戶的10倍，但生產力提升只有約2倍。

錢花出去了，但大多數公司還沒算清楚這筆賬。

下一個問題：怎么花

過去幾個月，行業一度流行“Tokenmaxxing”——誰用得多，誰看起來就更AI優先。員工刷Token，公司曬消耗，Token成了AI轉型的進度條。但隨著賬單快速膨脹，風向正在轉向另一個問題：這些消耗，最后有沒有沉淀成真實業務能力？

硅谷軟件公司Box的CEO亞倫·列維（Aaron Levie）在X上表示，Token成本在持續下降，但企業總支出仍在攀升，因為用量增速蓋過了降價幅度。他認為，真正的競爭優勢在于知道什么任務該交給哪個模型，能做好這件事的公司，才是下一波的贏家。

另據《商業內幕》報道，Coinbase、Hugging Face等公司的從業者也有類似判斷：未來企業真正需要的，不是無差別地調用最強模型，而是更精細地匹配任務與工具，避免“殺雞用牛刀”。道理不難懂，難的是執行。

這可能也是第一輪AI普及之后，企業必須補上的課。單純燒Token，只會留下賬單；真正值得花錢的部分，是那些能被復用的工作流、私有知識庫、評估體系、提示詞資產、模型路由經驗，以及團隊對Agent邊界的判斷力。

微軟CEO納德拉最近也提到，企業未來需要同時擁有“人力資本”和“Token資本”。換句話說，換了模型還在的組織經驗、數據資產和工作流，才是企業在AI時代真正的資產。

也許Token消耗戰的下一階段，不再是誰敢燒，更重要的是誰能把燒掉的Token，變成可復用的工作流、可沉淀的知識庫，以及對AI邊界的判斷力。

配Token只是起點。真正難的是，讓每一次調用，都更接近真實產出。

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