给员工每月 700 元 AI 补贴，这种公司会越来越多

先看一个数字，140 万亿。

这是国家数据局发布的，到今年 3 月，中国日均 Token 调用量已经超过 140 万亿，相比 2024 年初增长了 1000 多倍。

现在，Token 还有了个中文名，叫「词元」。

如果你对这个数字没感觉，我换个说法你就明白了。

现在有些公司已经开始给员工发 AI 补贴了，不是买咖啡，不是发餐补，而是给你报销 AI 工具、给你配 Token 额度，甚至把 AI 使用能力写进考核、晋升和淘汰标准里。

听上去很新，但它已经不是未来，而是现在。

早上起床，我的 AI 员工「唐指导」已经帮我整理好了早报，其中有一篇是中国企业家杂志发表的文章，里面有提到几个很具体的案例对我触动很大。

看完后就一个感受：很多人还在把 AI 当工具，但很多公司已经把 AI 当能力了。

先说昆仑万维这家公司。

他们内部已经明确要求技术研发人员必须使用 OpenAI Codex、Claude Code 这类 AI 编程工具，而且目标也不是试试看，而是要把开发效率至少提升 50%。

如果做不到，部分员工会面临末位淘汰。

公司给技术员工配置的 AI 预算大约是每人每月 700 元，按照大约 1500 名研发人员来算，一个月就是 105 万元，一年超过 1200 万元。

这个钱听起来不少，但公司管理层的判断很直接，太值了。

为什么值？

因为结果在说话，用了一个月之后，研发速度提高了 50% 以上，一些架构师和 Team Leader 的效率甚至能到 3 到 5 倍。

你想一下，一家公司每个月多花 100 多万，如果能换来更快的交付速度、更少的人力浪费、更高的人效，这笔钱它当然愿意出。

再看 58 同城，我们对这家公司的理解可能还是一个万能杂货铺，他们能跟 AI 扯上什么关系？

58 同城的老板姚劲波说，公司现在每天消耗的 Token 已经接近 2000 亿，很快会突破 3000 亿。

他的态度不是让团队省着用，而是希望大家多用。

因为在他看来，问题不是 AI 花了多少钱，而是业务有没有因为 AI 被真正优化。

他们在提拔干部、调整组织结构的时候，也会看一个人的 AI 能力。

如果一个管理者不了解 AI、没有 AI 视角，那未来就很难被放到更重要的位置上。

讲真，这句话其实非常值得普通职场人重视。

这意味着，AI 的影响已经不是停留在执行层面了，而是在往考核层、管理层、晋升层走。

再说一个更直接的例子。

有赞这家公司会给普通员工每天 150 元 Token 补贴，给技术团队每天 1000 元。

为什么？

因为老板发现，原来公司里很多想法、很多工作流程、很多执行动作，现在已经可以直接交给 AI 来做。

你会发现，这些公司虽然做法不同，但底层逻辑是一致的。谁能用 AI 把效率提上来，谁就更值钱。

谁还停留在「偶尔问问 AI、查查资料、写写提示词」这个阶段，谁很可能会慢慢掉队。

很多人对 AI 还有一个误区，总觉得它只是一个辅助工具，用不用都行，最多就是提高一点效率。

但是，现实并不是这样。

在越来越多岗位上，AI 已经开始影响工作结果了。

做内容的人，可以用 AI 帮你搭框架、提观点、改表达。

做运营的人，可以让 AI 帮你分析数据、拆活动、写方案。

做产品和研发的人，可以让 AI 帮你出方案、写代码、查 bug、做文档、跑流程。

做管理的人，可以让 AI 帮你整理信息、跟进任务、复盘问题。

这不是简单地省一点时间，而是在改变一个人的产出方式，是生产力的本质性提升。

以前你一天只能做一件事，现在你可能能同时推进三件。以前你要花三小时做完的工作，现在半小时就能拿到一个不错的初稿，然后把更多时间用来判断、优化和决策。

人与人之间的差距，就是这么一点点被拉开的。

所以我一直觉得，普通人现在最该重视的，不是「AI 会不会取代我」，而是「我会不会用 AI 放大自己」。

公司在变，岗位要求在变，考核标准也在变。

以前大家拼的是经验、资历、勤奋和加班时间，接下来会越来越拼另一种能力：你能不能借助 AI 在更短的时间里做出更多结果。

如果你会用，AI 会帮你把能力放大。

如果你不会用，同样的时间里，别人已经比你多做了几倍的事。

这里面还有一个关键点，就是如何使用 AI？

就拿最近很火的龙虾 OpenClaw 来说，很多人装上后就懵了，不知道怎么用、用在哪、用来干嘛。

即便能用上，也就是用来查查信息、做做日报、陪聊几句，其实这些意义都不大。

相反，如果你能把自己做内容、做运营、做产品、做技术的方法教给自己的龙虾，那就是生产力的原地起飞。

我现在就是这样的，至少我做内容和做产品两件事，我的几个 AI 员工每天至少给我节省 3 小时。

因此，我给他们花些钱买 Token 其实是一笔非常划算的投资，ROI 太高了。

同时，这也是我做「AI 个体户计划」的一个核心原因。

在这个计划里，不是单纯教大家学几个工具，我更想帮普通人真正建立 AI 思维，学会怎么把 AI 用到自己的工作和业务里。

因为真正有价值的，从来不是知道几个模型名字，也不是收藏了多少提示词，而是你能不能把 AI 变成自己的生产力。

你是上班族，就用它提升效率、扩大岗位价值。你是自由职业者，就用它提高交付能力、降低时间成本。

你想做副业、做个人IP、做内容、做产品，也一样，关键不是懂多少概念，而是能不能真正上手，真正做出结果。

说到底，AI 对普通人最重要的意义，不是炫技，不是跟风，而是给了你一次重新拉开差距的机会。

时代给人的机会并不多，但这一次，机会很明确。

谁先重视，谁先学习，谁先用起来，谁就更容易在接下来的几年里把自己的工作能力、职业空间和收入水平重新提升一遍。

别等公司把 AI 写进考核，你才开始着急。

也别等别人已经用 AI 多拿结果、多拿收入、多拿机会了，你还把它当成一个聊天工具。

未来真正值钱的，不只是努力的人，而是会借助 AI 把努力放大的人。

写到这里，我的另一个专门负责产品的 AI 员工给我发来了一条消息，我 10 分钟之前发给它的一份业务数据报表它已经分析完了。

我看了看结果，陷入了沉思。

················· 唐韧出品 ·················

安可时刻

我把前几天连续 3 天直播的数据导出来发给我的 AI 员工「唐指导」，让他帮我做了个复盘。

他不仅基于数据给出了改进点，还给我制定了一套以后可复用的直播框架。

尤其是在第三场直播前，他给了我一些建议，然后我照做了，于是第三场的各项数据明显比前两场好。

这种三天直播有个规律，就是每场的观看人数会下降，实际上这是个筛选过程。

但我更关注的是，峰值和总观看比值、互动、尤其是高质量用户互动。

过去我做这件事得自己提取各项直播数据指标，然后整理 excel 文件，接着还要自己分析。

后来我把自己做这类分析的方法和案例发给唐指导，他分分钟自己搞定。