ai时代什么最贵？在经历此前抢购显卡、争抢ai人才的狂潮之后，如今答案愈发清晰：是算力，更是token成本。不仅中小企业精打细算、如履薄冰，连科技巨头也纷纷亮起“库存告急”的红灯。“tokenmaxxing”一词，已从内部调侃迅速沦为行业笑谈。

云服务公司Box首席执行官亚伦·莱维（Aaron Levie）透露，他近期出席一场汇聚多家世界500强高管的闭门晚宴时发现，席间热议焦点并非通胀、利率或地缘局势，而是——自家公司的Token账单。

莱维所言并非危言耸听。Uber首席技术官普拉文·内帕利·纳加（Praveen Neppalli Naga）上月坦言：公司将Claude Code部署至约5000名工程师后，仅四个月便耗尽全年AI预算，令管理层措手不及。

从推广目标看，Uber确实成功了——上月其工程师Claude Code月使用率已达95%。但始料未及的是，单名工程师每月API支出竟高达500至2000美元。面对这份令人瞠目的Token消耗清单，即便是市值1500亿美元的科技巨擘，也不得不火速启动分级管控机制：限流、配额、审批层层加码，仿佛回到上世纪办公用纸需签字申领的时代。

连微软、亚马逊都开始“断供”

更令人警醒的是，收紧AI投入的并非只有中型企业，两大云计算巨头亦悄然按下暂停键。

去年底，微软核心工程部门——涵盖Windows、Microsoft 365、Outlook、Teams与Surface全产品线的Experiences and Devices团队——率先在内部大规模启用Claude Code。

尽管微软对外强调“AI使用不纳入绩效考核”，但一份由开发负责人朱莉娅·刘松（Julia Liuson）签发的内部备忘录却在员工间广泛流传：“AI已非可选项，而是覆盖所有岗位、所有职级的硬性能力要求。”

然而，这场为期仅六个月的试点，最终因“用量失控”而紧急叫停。并非效果不佳，而是工程师们用得太猛、太顺，IT基础设施与成本系统双双失守。本周起，微软已着手批量关闭内部Claude Code授权，数千名工程师被强制迁移至GitHub Copilot CLI——只为将Token支出拉回可控区间。

更具冲击力的消息来自Axios本周独家披露：某科技巨头因未对Claude许可证设置任何用量上限，在短短30天内烧掉5亿美元。这不是财务模型中的假设值，而是等同于数十家中型科技公司年营收的真实现金流出。

报道虽未点名，但业界普遍指向亚马逊——因其此前高调推行AI工具全覆盖，并将开发者AI使用频次纳入内部排行榜考核，明确要求超80%工程师每周必须调用AI。

这套机制催生了一个新造词：Tokenmaxxing——特指员工为刷高排名而刻意制造无效AI请求的行为。有人用MeshClaw脚本自动化本无需AI介入的日常操作；有人让AI智能体在后台空载运行；只为让个人Token消耗曲线在榜单上更“亮眼”。

当每月5亿美元的Token账单摆在高管面前，他们终于看清：员工不是在用AI解决业务问题，而是在用AI“经营排名”。

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上周，亚马逊正式取消AI使用量考核，转而强调“高效使用”。一位高层甚至向全员发出警示：“请勿为用AI而用AI。”语气之转折，与此前激进姿态形成强烈反差。

类似剧情也在Meta上演。首席人力官贾内尔·盖尔（Janelle Gale）公开宣布：自2026年起，AI使用深度与业务影响力将正式纳入绩效评估体系，顶尖员工奖金上限将突破年薪200%。

Meta更要求员工在办公设备中预装专用监控软件——既用于追踪AI调用行为，也为构建企业级AI代理训练数据池。CTO安德鲁·博斯沃思（Andrew Bosworth）曾直言，其核心团队顶尖工程师在AI Token上的年度支出，已接近其本人年薪，“这正是生产力跃迁的直观证据”。

在此导向下，Token消耗量悄然完成身份转换：从技术指标升格为职场晋升的新型“硬通货”。

Meta内部甚至自发诞生了一个非官方榜单——“Claudeonomics”，实时追踪全公司约8.5万名用户的Token消耗排行。30天统计窗口内，总消耗量突破60万亿Token。该榜单上线仅两天，即因“内部数据疑似外泄”被紧急下线。

一张账单，让所有人清醒

这场集体“降温”来得猝不及防。就在数月前，企业还在鼓励员工“放开用、大胆试”，并慷慨授予无限额度Token权限。

今年3月英伟达GTC大会上，黄仁勋宣布将为每位员工配置50万美元/年的Token预算，并直言：“若有人年底前没花完，我会失望——这意味着他尚未真正用AI重塑工作方式。”

彼时，科技巨头正竞相向资本市场讲述“AI深度落地”的故事。Token消耗量，被默认为AI渗透工作流的黄金指标：烧得越多，代表融合越深。于是，消耗本身成了KPI，而实际产出反而退居次位。

但现实很快给出反讽答案：将AI使用量与绩效挂钩，只会诱发大量无意义消耗。据美国软件效能平台Jellyfish测算，轻度AI辅助下一次Pull Request合并成本仅为0.28美元；而重度依赖AI时，该成本可能飙升至89.32美元——Token翻了三百倍，交付物却未同步增长，只换来一张更厚的账单。

科技媒体Axios用一个精准词汇概括当下困局：sticker shock（价格震惊症）。那些曾高举AI大旗的企业，正集体直面三重压力：暴增的IT支出、难以验证的效率提升，以及员工日渐增长的质疑声。

高盛最新预测指出：随着AI智能体在企业和消费端加速普及，到2030年全球月度Token消耗量或将暴涨24倍，达120千万亿（Quadrillion）级别。这个天文数字固然震撼，但它本身并不创造价值。Mavvrik调研显示：85%的企业对AI成本预估误差超10%；84%的企业承认，AI投入已拉低毛利率逾6个百分点。

Gartner的判断则更为冷峻：即便到2030年AI推理单价下降近90%，企业AI总支出仍难见明显回落。原因在于——智能体工作流的Token消耗，是单次对话的数百乃至数千倍；用量增速，足以完全吞噬单价下降带来的红利。

“首席产品官切勿将基础Token价格下行，误读为前沿AI能力的普惠化。”Gartner高级分析师威尔·萨默（Will Sommer）发出明确预警。

那些曾以“先上车、再补票”为策略的企业，如今正仓促补课——补上本应在部署前就建立的成本治理体系、用量审计机制与价值评估框架。

Token账单，正倒逼企业重新回答那个最朴素的问题：AI究竟在为我解决什么？这个问题，本该在采购许可证之前就厘清。如今，市场正用真金白银替他们作答。

Uber COO安德鲁·麦克唐纳（Andrew Macdonald）直言：“AI成本正变得越来越难以合理化。”这与CTO早前表态形成沉重回响：Uber CEO甚至公开表示，他至今未能发现极端Token消耗与高质量产品交付之间存在任何明确因果关系。

人，正在被重新“雇佣”

尽管不少企业仍以“AI替代人力”为由推进裁员，但Token成本飙升与ROI持续低迷，已促使部分公司紧急踩下刹车。

瑞典金融科技巨头Klarna曾是AI替代论最坚定的拥趸。2024年，CEO塞巴斯蒂安·西米亚特科夫斯基（Sebastian Siemiatkowski）宣称AI“已能胜任人类全部工作”，随即冻结招聘、裁减约1200人，员工总数由2022年5500人骤降至3400人。

但到了2026年初，Klarna悄然转向：重启人工客服招聘，并坦承决策失误——“成本考量不幸成为唯一主导因素，导致服务质量显著下滑”。AI确有速度优势，却难以应对愤怒客户、复杂纠纷及需要情感共鸣的场景。Klarna用一次代价高昂的纠偏，为整个行业立下醒目标志。

澳大利亚联邦银行（CBA）案例同样典型。2025年7月，这家澳洲最大银行宣布以AI语音机器人取代45名客服人员，理由是“AI已可自动处理大量常规来电”。结果上线首月即遭遇滑铁卢：来电总量不降反升，投诉量激增，剩余员工被迫超负荷加班，管理层甚至亲自接听热线。一个月后，CBA向被裁员工公开致歉并支付补偿，全面撤回裁员决定，邀请45人悉数返岗。澳大利亚金融业工会称此举为“一场里程碑式的胜利”。

这两起事件，揭示出AI时代一个被长期忽视的结构性陷阱：企业在规划AI替代方案时，往往只计算“节省多少人力成本”，却严重低估AI失效后的隐性代价——客户流失、品牌折损、重建信任、重新招聘培训，以及员工赔偿支出。

Orgvue与Forrester联合调研显示：在急于用AI替代人力的企业中，55%事后表示后悔。Token或许可以很便宜，但用Token替代人所付出的综合代价，往往远超账单数字本身。

这场转向比所有人预想得都快。从黄仁勋在GTC舞台高呼“烧不完50万Token我会失望”，到亚马逊高管提醒“别为用而用”，不过数月之隔。硅谷对Token的态度，完成了一次近乎完美的180度回旋。

但这绝不意味着AI时代终结，恰恰说明它才真正启程。此前那种“大水漫灌”式推广，本质是一场以真实算力浪费为代价的组织实验——企业用真金白银买单，用员工时间陪跑，用客户耐心背书。如今账单已至，该清算的时刻终于到来：哪些场景真正需要AI？哪些只是为排行榜而表演？

Gartner那句忠告，值得每一位决策者钉在办公室墙上：勿将Token降价，误读为AI能力普惠。真正的问题从来不是Token贵不贵，而是每一个被消耗的Token，是否正在为真实的人、真实的业务、真实的价值而燃烧。

本文来自微信公众号“新浪科技”，作者：努力码稿的小浪，36氪经授权发布。