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大厂AI内卷新姿势:Token变成新“PPT”

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企业降本增效省下来的钱可能正在被无效的Token烧掉。

据报道,微软开始收缩Claude Code的内部授权。The Verge披露,微软Experiences + Devices团队将于6月底关停大部分第三方Claude Code授权席位,全面切换至自家GitHub Copilot CLI,核心诉求之一就是缓解AI成本压力。Uber的情况更为严峻,其CTO Praveen Neppalli Naga公开坦言,公司2026年全年的AI预算,仅用四个月就已基本透支。

Meta走的是另一条路,而且方向完全相反。Meta内部上线Token消耗排行榜,对高用量员工授予“Token传奇”“缓存魔法师”等荣誉,甚至将用量与考核挂钩、实行末位淘汰。这套机制落地仅30天,Meta全员Token总消耗量从6万亿暴涨至73.7万亿,增幅超12倍,AI消耗彻底失控。


有的公司在踩刹车,有的在踩油门,但面临的问题是一样的。行业至今没有一套成熟、稳定、可落地的AI价值衡量标准,于是简单易统计的Token消耗量,就成了唯一硬性指标。

百度CEO李彦宏就在两周前的大会上指出,Token好统计,但不等于实际产出。

一个员工跑了更多Agent、塞进更长上下文、让模型反复试错,账单会快速变大,业务结果却未必同步改善。

01.Token KPI:一场制造浪费的考核实验

以最大化Token消耗为目标的工作方式(“Tokenmaxxing”),自去年底开始在硅谷蔓延,现在已传导至国内。阿里、腾讯、字节等大厂技术团队,不同程度地将 Token使用量纳入转正和晋升参考。

当考核与Token用量深度绑定,职场形式主义迅速向AI工作场景蔓延。据《财经》报道,不少员工为达标,刻意让AI Agent批量读取上万行代码、堆砌数万字文献数据,单纯靠“堆工作量”刷高Token消耗,并无实际工作产出。这并非个例,公开数据显示,全球企业级AI应用中,近半数Token消耗都属于无效浪费。

Meta的73.7万亿Token,究竟有多少真正转化成了有效产出?这恰恰是所有 Token KPI制度的核心漏洞。

与硅谷企业的成本焦虑不同,国内头部大厂正通过高额Token补贴,全力降低员工AI使用门槛。

从不同渠道披露的信息来看,各家企业福利政策各有侧重:腾讯为核心研发配了年度22.8万元的Token专属套餐,另加每月1000美元外部工具报销;字节对内开放AI工具不限量使用,员工业余体验AI可报销50%,技术岗上限1000美元/年;百度给技术岗配文心一言无限量使用权,外加最高800美元/年的外部Token补贴;360干脆直接给全员充了1亿Token。


AI工具已经不是一个办公软件插件,而是在变成新的生产资料。过去企业给员工配电脑、软件账号、云盘和报销额度;现在,研发、设计、产品、运营都可能需要模型调用额度。尤其在代码生成、Agent工作流、视频生成、知识检索这些场景里,Token就是干活的燃料。

问题在于,燃料发出去了,油耗怎么算,很多公司还没想清楚。

02.吞金的Agent,算不清的变量账

Uber的内部数据,精准暴露了企业AI成本失控的核心机制漏洞。目前其95%的工程师常态化使用AI编码工具,单人每月AI调用成本达500至2000美元,70%的代码提交由AI生成,AI Agent每周可完成1800次代码变更,相关工作量占比从不足1%攀升至8%。

从业务落地视角看,这是AI渗透率的大幅提升,但对企业财务部门而言,这意味着刚性可控的IT成本体系彻底被打破。

成本失控的根源,在于AI Agent的高消耗特性。Gartner指出,完成同等任务量,Agent的Token消耗是传统聊天机器人的5至30倍。高盛更是预测,到2030年,全球Token消耗量将达到每月约120 quadrillion(约12亿亿),是2026年水平的24倍,驱动力正是企业端Agent的规模化部署。


传统SaaS按席位计费,IT部门可以在采购时锁定全年支出上限。

AI工具的成本结构与此根本不兼容。Token账单随使用行为动态增长,而财务部门缺乏历史数据建立基准,IT部门没有成熟工具进行实时追踪与成本分摊,业务部门推广使用时也没有同步建立成本归因机制。

不是AI没用,而是企业FinOps体系完全没跟上AI的消费速度。于是微软和Uber紧急踩下刹车。

03.员工在薅羊毛,业务在画饼

国内公司的现状,和硅谷略有不同。硅谷的焦虑在于用量跑得太快、账单超支;而国内大厂更现实的尴尬是:钱花出去了,员工用得却不够深,实际业务价值看不清。

从C端数据来看,国内AI应用热度空前高涨。量子位智库2026年行业报告显示,今年4月国内AI应用Web端月访问量突破9亿次,APP端月下载量超2.4亿、日活达6.7亿,同比增幅223%。QuestMobile数据同步印证,截至2026年3月,国内AI原生APP月活达4.4亿,豆包、千问、DeepSeek稳居行业前三。

火热的C端数据,并未同步转化为企业端的生产力增量。

埃森哲《2025中国企业数字化转型指数》数据显示,国内46%的企业已启动AI适配与落地,但仅9%的企业实现了显著的业务价值突破。绝大多数企业的AI落地,仍停留在浅层试用、盲目推广、摸索场景的初级阶段。

内容创作、客服问答、代码辅助等浅层场景,AI落地门槛低、见效快;但在核心研发、供应链管理、财务风控、组织协同等关键业务环节,AI落地的适配难度、合规门槛和落地成本都大幅提升。

大厂全员发放Token补贴的目的是靠资金让利降低AI试错成本,强行推动全员融入AI工作流。这套打法有一定的合理性:只有足够的使用密度,才能倒逼企业筛选出适配业务的真实场景,同时培养员工的AI使用习惯。

但问题是,只鼓励使用不建立价值度量,福利就会变成账单压力,同时衍生出卷“PPT”、卷“文档”式的伪AI工作方式。

AI对职场的渗透速度,远超预期。据Cognizant 2026年报告测算,美国93%的岗位都将不同程度受到AI冲击,这一行业预判比此前预估提前了整整6年。

主要岗位AI渗透正在呈现全面爆发态势。数据显示,2023年管理、金融运营、行政支持类岗位的AI暴露度仅14%-21%,如今已飙升至60%-68%;律师岗位AI暴露度从9%跃升至63%,就连CEO岗位的AI理论暴露度也突破60%。报告同时强调,理论渗透不代表实际替代,责任问责、行业监管、人类主观判断,仍是制约AI全面落地的核心壁垒。


这意味着,AI会继续进入更多岗位,Token消耗也会从研发部门扩散到更广的组织层面。企业真正要面对的是如何判断一笔Token花得值不值。

04.挤掉Token泡沫:从“用量崇拜”转向“效率度量”

Token本身不是问题,企业想要搭建成熟的AI生产力体系,必然需要充足的Token投入作为支撑。行业乱象的核心症结,从来不是“Token用太多”,而是“把Token用量当成唯一目标”。

Meta的Token排行榜机制,看似激活了全员AI使用热情,一定程度上推动了员工尝试新型AI工具,但无法规避核心漏洞:Token消耗总量,与员工的业务产出毫无直接关联。

而微软、Uber的成本危机也印证,单纯一刀切缩减Token额度,只是治标不治本,反而可能误伤真正高效的AI办公场景。

李彦宏尝试给出答案,他提出了DAA的概念:Daily Active Agent,他主张用每日活跃Agent数量来衡量AI的实际渗透程度,而不是Token消耗总量。这个方向不能说没道理,但具体计算方式也有待完善,毕竟一个活跃的Agent也未必真正跑通业务流程。

企业的核心转型方向,是摒弃Token崇拜、建立AI效率思维。

考核研发AI工作质量,重点要看AI代码的合并通过率、缺陷率、返工率和项目交付周期,而非调用频次;

考核客服场景,核心关注问题一次解决率、人工接管率与用户满意度;

营销内容场景,侧重产出效率、转化效果与合规风险把控;

针对AI Agent工作流,则需要重点排查无效重试、冗余上下文、不合理模型调用等浪费行为。

这套精细化的成本与价值管理体系,核心逻辑是要精准区分有效AI调用与无效资源消耗,斩断纯堆量的浪费行为。

随着AI深度落地,Token将成为与电费、云服务、人力成本并列的核心生产开支。硅谷企业正在为盲目扩量补课,国内企业正在靠补贴普及AI使用。

从Token到DAA,是从“烧了多少”走向“跑了多少”,算是往前迈了一步。但“值多少”这个问题,还没人真正给出答案。

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