首页财产ai正文 「Tokenmaxxing」——「Token优先主义」囊括硅谷 硅谷科技行业内，Token成身份意味，Meta内部“Claudeonomics”竞赛致token耗损剧增，激发造假争议，部门企业转向“以成果论英雄”，但成立有用激励机制仍待解。 2026-04-13 17:17 ·微信公家号：硬AI赵颖 AI投资人解读· 文章指出，年夜型语言模子按token计费，企业token耗损急剧爬升，已经成为一种身份意味。Meta内部的“Claudeonomics”竞赛致使token总耗损量年夜幅增加，员工为冲榜采纳多种手腕。亚马逊也曾经呈现近似做弊举动。 · 以token耗损量评估员工可能催生体系性造假，部门企业已经转向“以成果论英雄”。 总结：tokenmaxxing征象反应出AI时代企业治理面对困境，怎样成立有用激励机制是难题。投资时需存眷企业可否合理使用AI东西并成立科学评估系统，警惕因不妥激励致使的效率低下及造假危害。内容由AI天生，仅供参考

于硅谷，Token逐渐蜕变为一种身份意味。开创人及工程师们于X平台上晒出本身的token耗损数据，以彰显对于AI的全力押注。当token耗损量与绩效奖金挂钩，扭曲的激励催生体系性做弊。Axon、Box等企业已经转向"以成果论英雄"，但更深的困境于在：怎样于AI时代成立真正有用的出产力器量系统，而非制造新型"内卷"？

一场缭绕AI利用量的竞赛正于科技行业内部激发激烈争议。工程师们竞相耗损尽可能多的AI token，以证实本身对于人工智能东西的拥抱水平，这一征象被称为"tokenmaxxing"。然而，跟着这股风潮迅速伸张，其暗地里的效率逻辑与潜于危害也同步袒露。

据The Information最新报导，Meta内部一位员工搭建了一个名为"Claudeonomics"的非官方排行榜，追踪员工的token耗损量，并设有"Token Legend"（Token传奇）等声誉称呼。

排行榜显示，排名最高的小我私家用户于30天内平均耗损了2810亿至3285亿个token，按公然订价折算，用度可能靠近200万美元。该排行榜于The Information报导发出后两天内即遭下线。Meta方面暗示，公司不主意将小我私家token数据作为评估绩效的重要方式。

这一事务迅速点燃了科技圈的会商。撑持者认为token耗损量是权衡员工拥抱AI东西的有用旌旗灯号，攻讦者则正告这一指标可能催生体系性造假举动，并给企业IT预算带来难以节制的危害。与此同时，据金融科技公司Ramp援引Gartner数据，已往一年企业月度AI支出已经翻了四倍，tokenmaxxing征象折射出的AI成本管控问题正成为CFO们的新难题。

0一、Token：AI时代的新“钱币”

要理解tokenmaxxing，起首需要相识token的素质。年夜型语言模子将文字拆解为数值输入，每一个token约相称在四分之三个英文单词。OpenAI及Anthropic等AI公司的贸易模式险些彻底成立于token计费之上——月度定阅用户有token利用上限，经由过程API接入的企业则按月度token用量付费。

跟着Claude Code、Codex等AI编程东西的普和，以和OpenClaw等全天候AI助手的鼓起，企业token耗损量急剧爬升。Ramp产物卖力人兼开创工程师Calvin Lee暗示，本年以来企业AI token支出已经年夜幅跃升。Ramp将这一征象称为企业的"万亿美元盲区"。

Token也逐渐蜕变为一种身份意味。开创人及工程师们于X平台上晒出本身的token耗损数据，以彰显对于AI的全力押注。

Y Combinator CEO Garry Tan公然亮相："咱们tokenmaxxing的时间比年夜大都人都长。"英伟达CEO黄仁勋则于All-In播客上暗示，假如一位年薪50万美元的工程师一年内耗损的token价值不足25万美元，他会"深感警惕"。

0二、Meta“Claudeonomics”：一场迅速熄灭的竞赛

Meta这场内部token竞赛的范围远超外界想象。于排行榜下线前，Meta全公司30天内的token总耗损量已经从6.02万亿爬升至73.7万亿。员工们为冲榜采纳了各类手腕：设计更长的提醒词、并行运行多个AI代办署理，甚至部署集会转录呆板人——由于谁开发了东西，谁的token耗损量就会响应增长。

据The Information援引多名Meta员工的说法，部门工程师还有唆使AI代办署理天生年夜量细碎的代码变动，这些变动对于功效改善毫无心义，却能拉高token耗损统计。尚有员工于内部论坛写道："我约请各人大略估算一下这暗地里的能耗，假如不是云云怪诞，真是使人酸心。"

Meta讲话人暗示，公司经由过程内部AI体系Checkpoint追踪员工绩效时，token利用量只是浩繁数据点之一，官方仪表盘AI Insights还有包罗代码相干指标和其他维度的洞察。但据The Information，部门Meta员工认为公司于这一问题上发出了杂乱的旌旗灯号。

0三、体系性造假：从Meta到亚马逊

tokenmaxxing激发的"刷数据"举动并不是Meta独占。据The Information援引知恋人士，亚马逊电商部分去年末曾经有一位司理要求团队更多利用AI编程东西，随后有工程师编写代码，使每一次与AI编程东西Cline的对于话看起来耗损了正常环境下10倍的token，该团队是以跃升为亚马逊某部分AI利用量最高的团队之一。这一做弊手腕于本年初被亚马逊体系修复后掉效。亚马逊讲话人暗示，公司不设定也不鼓动勉励此类方针。

Khosla Ventures合股人Jon Chu于X平台大将token耗损量作为查核指标的做法称为“*愚蠢的政策”，并暗示他于Meta的伴侣告诉他，已经有人专门搭建呆板人轮回运行以快速耗损token。“The Pragmatic Engineer”通信作者Gergely Orosz则直言："开发者会对于任何与奖金或者提升挂钩的方针举行谋求，此次也不破例。"

0四、企业界的另外一条路：以成果而非耗损论英雄

面临tokenmaxxing的争议，科技行业以外的企业正于摸索更务实的AI激励路径。

执法装备制造商Axon为员工提供现金奖励，前提是团队逾额完成年度线路图方针至少15%。Axon总裁Josh Isner暗示，公司约2000名软件工程师本年有望总体逾额完成方针30%，重要患上益在AI编程东西的利用，公司于Claude Code及Cursor上的支出估计将到达"数万万美元"量级。

Isner明确暗示，以token耗损量评估员工不切合Axon的方针导向。“当你只是引入'尽可能多地利用这个东西，咱们就付钱给你'如许的权衡尺度时，危害愈来愈年夜，”他说，"你怎么知道本身获得了想要的成果？"

Box CEO Aaron Levie则将AI带来的出产力预期收益直接纳入产物线路图的方针设定，员工可否告竣这些更高方针将直接影响薪酬。Levie暗示，他不鼓动勉励tokenmaxxing，也不认为这一趋向会于硅谷之外的年夜型企业中广泛伸张。

0五、器量困境：token是旌旗灯号，但不是谜底

争议的焦点于在：token耗损量毕竟能权衡甚么？

Cursor员工Edwin Wee Arbus将其比作BMI指数——"有效的快速代办署理指标，但存于缺陷"，能提供康健参考，却没法反应肌肉或者骨密度。Persona软件工程师Arush Shankar则暗示："token耗损始终是输出而非输入，值患上存眷，但毫不能伶仃对待，它是一个旌旗灯号，但不是*旌旗灯号。"

Linear COO Cristina Cordova的攻讦更为直接："按token耗损量给工程师排名，就像我按谁费钱至多来给营销团队排名同样。不要把高耗损率误认为高乐成率。"

Ramp的Calvin Lee指出，token的价值高度依靠详细利用场景——一个堕入轮回的邮件分类代办署理可能耗损年夜量token却毫无产出，而另外一名工程师用更少的token修复了要害缝隙。更棘手的是，企业从AI模子提供商收到的API账单凡是缺少充足的颗粒度，难以追溯详细利用场景。为此，Ramp推出了AI Spend Intelligence平台，帮忙财政团队同一治理API及定阅数据，并按员工、产物或者营业流程拆解token利用环境，设定预算上限。

tokenmaxxing的兴衰，折射出AI时代企业治理的深层困境：当一种全新的出产东西之前所未有的速率渗入事情流程，怎样成立有用的激励机制而非制造新的"内卷"，仍是摆于每一一家企业眼前的未解之题。

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