Token自由的第一天，看看蓝耘同事们都用AI做了什么？

一个大胆的决定

作为算力服务商的蓝耘深知，Token正在成为AI时代的基础资源。

也正因如此，蓝耘最近干了一件大事：面向全体员工开放Token无限量使用，公司买单，不限岗位，不限用量。

这个决定怎么来的？坦白说，一开始内部也有过争论——毕竟算力是有成本的。但讨论到最后，大家达成了一个共识：与其让员工在“够不够用”的焦虑里缩手缩脚，不如直接把门槛拆掉，看看大家到底能用AI做出什么来

能用出花来，那就算公司赚了，用不出来……就当给同事们发了个新玩具，主要也是培养一下AI时代的“肌肉记忆”。

然后，好玩的事情就来了

Token免费供应的第一天

运营部同事：每个人都有专属玩法

听说Token不要钱，市场部的小伙伴两眼放光。

社群的同事最先动起来。他负责的蓝耘用户群每天消息上千条，重复问题不断，以前全靠人工回复，一天下来手指都打麻了。

Token自由之后，他打开了蓝耘天衍GenClaw，搭建了一个专属AI客服——把常见问题、产品文档、使用教程全喂进去，配置好对话逻辑，一个全能的客服小助手就上线了。目前他还在更进一步开发客服小助手的功能，计划将其融入到自己的工作流中。

负责产品运营的同事也没闲着。他一直在琢磨用户行为分析这件事，但每次要导出数据、清洗、分析、出报告，一套流程下来大半天就没了

在有了免费Token后，他第一时间开始尝试用蓝耘天衍GenClaw，准备搭建一套用户行为分析的工作流：导入数据、自动清洗、生成可视化报表、输出分析结论，一气呵成。肯定能大大减少用户分析的时间成本。

用蓝耘MaaS平台搭了Deepseek配置了知识库的新媒体同事更是撒欢。

以前他写prompt跟挤牙膏似的，字斟句酌，生怕多说几个词就把额度烧完了。现在Token不限量了，他给AI投喂了大量既往稿件丰富知识库。

好消息是，这次AI生成的文章终于不用大刀阔斧修改了。

但坏消息是，AI的作品读起来依然少了点“人味儿”——那种只有真正理解用户、理解产品的人才能写出来的感觉。

折腾了几轮之后，他总结出了自己的工作流：让AI出框架，自己往里填血肉；让AI提供数据支撑，自己负责观点输出；让AI完成初稿，自己负责润色打磨。

他原话是：“以前觉得AI是来抢饭碗的，现在发现，它就是个超级助理——活干得又快又全，但最后拍板的还得是人。”

市场部同事：让GenClaw进厂打工

市场部的同事，每天面对的是效率至上的节奏，很难腾出专门的时间来整理文件。看一眼他们的桌面——近百个图标密密麻麻挤在一起，电脑里攒了几千个文件，文档、图片、视频散落在各个文件夹里，找个东西全靠回忆和运气。

当同事突然要上个月的素材时，往往得翻上半天。

Token自由后，同事尝试着使用蓝耘天衍GenClaw把电脑里所有文件扫了一遍——自动识别文件类型、按项目分类归档、合并同类文件、删除重复内容。一顿操作下来，电脑清爽了，找东西也快了。

而负责平面设计和品牌文案的同事，发现GenClaw具备上下文记忆及调取历史素材等功能，于是准备尝试把蓝耘所有的文案素材、设计模板、品牌资产全部结构化，试图搭建一个企业级知识库。

等这个知识库建起来，就是一份真正属于企业的无形资产：写文案的直接调取历史素材，做设计的翻找品牌模板，效率翻倍只是起点。更重要的是，它像一本活的“公司说明书”，新来的同事想了解蓝耘，翻一遍就知道了。

GenClaw还有超多的定制化功能值得细细探究。这不，市场部有同事就准备用它研究一件“出圈”的事——研究上市公司。

以前想了解一家公司，就得自己翻年报、整理数据、做对比分析，一套流程下来至少两天。但如果通过训练GenClaw，让AI自动提取关键指标、生成对比报表、分析财务健康状况、甚至输出一份初步的投资分析报告，将会大大缩短调研一家公司的时间。

技术部同事：提交了一个2像素的Bug

技术部的同事今天上午收到Token开放的通知后，第一时间就打开了蓝耘天衍GenClaw。

他早就想试试GenClaw的极限了。之前Token要精打细算，他只能省着用，体验一下技术相关的功能就收手，像个在自助餐厅只敢拿一小碟的客人。现在好了，不限量了，他终于可以放飞了。

于是他像逛游乐场一样，把GenClaw的所有功能挨个试了一遍：

先试了最基础的文本生成，写了几篇技术文档，效果不错；又试了代码补全，写了个脚本，效率翻倍；接着试了数据分析，导入了几个日志文件，自动生成了可视化报表，比自己手搓快多了；然后试了会议纪要生成，把之前攒的录音全喂进去，一份份整理得明明白白；最后连非本专业的生图和视频剪辑都试了一把，虽然用不太上，但就是想看看它能干到什么程度。

他原话是：“能试的全试了，没遇到卡住的。不少功能效果超预期。”

旁边同事看他折腾了一下午，忍不住问：“你这是在干活还是在玩？”

他嘿嘿一笑：“这叫平台能力调研。再说了，Token不限量了，就当帮公司测试产品了。”

测试下来，GenClaw一切OK，所有功能都能跑通。但作为一个眼里容不得任何bug的程序员，他十分得意地在系统里提交了一个问题——界面某个按钮的间距差了2像素。

产品经理看到工单后沉默良久，回复了四个字：“已收，排期。”

越来越融洽的人机共创

——“这个可以！”、“这个也可以？”

随着越用越熟练，同事们配合着自己的创造力，开发出了蓝耘MaaS和蓝耘天衍GenClaw的更多用途。

市场部开始尝试用蓝耘天衍GenClaw做竞品分析、热点追踪以及汇报PPT等任务。技术部不用再帮非研发同事配置环境了，GenClaw开箱即用，大家自己就能上手。

蓝耘的同事们一边适应，一边寻找，一边创造。Token自由最大的价值，大概就是让大家把AI用成了“自己人”。

回头想想，Token最大的浪费从来不是“用太多”，而是“没人用”。

把算力敞开供应，员工自然会找到用它来解决问题的办法——哪怕中间要经历一些摸索和翻车。

然而，这恰恰是组织学会与AI协作的必经之路。

当我们把视角拉回行业，会发现蓝耘迈出的这一步，其实踩在了时代的节拍上。

中国发展高层论坛2026年年会上，国家数据局局长刘烈宏这样定义Token：“词元是智能时代的价值锚点，是连接技术供给与商业需求的结算单位。”一组数据佐证了这一判断：从2024年初日均1000亿Token，到2025年底的100万亿，再到2026年3月的140万亿，两年增长超千倍。

英伟达GTC大会上，黄仁勋也提出：未来的数据中心将成为生产Token的工厂，每位员工的Token预算将成为企业标配。

这场浪潮，正在被越来越多的先行者验证。不少算力服务商已经开始为员工提供免费Token——他们发现，当人与AI的协作变得毫无门槛时，创造力才真正被激活。通过蓝耘天衍GenClaw这样的工具，员工可以像使用水电一样调用算力，把精力从“能不能用”转移到“用来做什么”上。蓝耘将Token纳入基础办公成本，正是对这一趋势的确认与回应。

当Token成为企业标配时，行业比拼的将不再是单纯的模型能力，而是谁能更好地用AI武装员工。

而让这一切发生，需要一个足够简单、足够强大的工具。蓝耘天衍GenClaw——这款开箱即用的桌面智能体，已经成为蓝耘员工与AI协作的第一入口。如果你也想让自己的团队，像用“水电煤”一样丝滑地调用AI能力，不妨来体验一下。