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亚马逊叫停AI用量排行榜,把烧Token当绩效考核可行吗

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亚马逊下线了一个追踪内部使用AI(人工智能)的排行榜,原因是员工刻意刷量,推高了公司算力成本。

据《金融时报》5月29日报道,亚马逊在本周通知员工,旗下“Kirorank”榜单已停止服务。这一榜单依托亚马逊内部开发者平台Kiro,原本用于给用户的AI活动量打分,设立初衷是为推动AI在业务场景的应用,结果事与愿违。一些员工为追求排名,安排AI智能体执行无意义的操作,追求Token使用量最大化,造成公司算力资源过度消耗。

不止亚马逊一家,Meta、微软、谷歌等硅谷巨头也出现内部比拼Tokenmaxxing(Token最大化)的情况。这股风气还从硅谷蔓延至中国,有网友发帖称国内个别大厂开始考核Token消耗量,将此与转正、年度绩效、晋升挂钩。

当烧Token成为KPI,企业如何避免内部陷入“为用AI而用”、盲目刷量冲榜进而引发算力空耗的怪圈?更深层的问题是,Token消耗量高能否同于产出价值高?相比烧了多少Token,有无更成熟、稳定且可行的AI价值衡量标准?

硅谷“卷”Token用量

所谓Token是大模型处理文本的最小单元,每一次提示词输入和模型输出都会消耗Token——1个Token既可以是一个单字,也可以是一个常见的词语,或者一个标点符号、空格。在国内,国家数据局于今年3月将Token译为“词元”,认为这不仅是智能时代的价值锚点,更是连接技术供给与商业需求的“结算单位”。

随着AI应用的加速推进,Token的消耗正被越来越多厂商视为反映Al的发展规模和活跃程度的指标。在硅谷,近来兴起了一股名为Tokenmaxxing(Token 最大化)的风潮——包括亚马逊、Meta、微软等科技巨头为鼓励员工积极使用AI工具,将此纳入考核指标,有的公司甚至设置内部排行榜,通过数据看板实时展示员工Token消耗数据。

以Meta为例,今年4月初,一名Meta员工开发了名为 “Claudeonomics” 的内部仪表盘,用来统计公司超8.5万员工的Token使用量,并展示了前250名的名字。据媒体报道,30天内,Meta全员“烧掉”了60万亿Token,排名第一的员工平均消耗2810亿Token——按Claude公开的API价格折算,“榜一大哥”单月消耗了公司超过 140万美元的AI费用。不过这份榜单,被一家科技媒体曝光后已经下线,创建者表示“因数据被外部分享,决定暂时关闭。”

不止科技公司,流媒体巨头迪士尼也加入Tokenmaxxing行列,在内网上线了一块名为“AI Adoption Dashboard”的看板,实时展示员工调用美国人工智能公司Anthropic旗下Claude模型的频率、请求次数、Token消耗量。

这些举动表明,一些公司管理层正在将Token消耗量纳入考核体系,用以衡量员工的AI能力。今年3月,英伟达CEO黄仁勋在GTC大会直言,如果一位年薪50万美元的工程师,一年消耗不掉25万美元的Token,他会深感焦虑。黄仁勋还喊出要把Token当工资发,每年给工程师一笔相当于一半薪水的Token预算,“让他们的能力放大10倍”。

在以黄仁勋为代表的AI大佬的叙事框架里,Token正成为一种生产力指标,未来还可能变成薪酬福利、新货币。不过,这样的行业叙事也面临质疑,其中一个现实问题是,Token消耗涉及成本问题,大量的AI投入最终有多少转化成了有效的产出?当Token用量与考核绑定,这将激励员工进一步拥抱AI浪潮,还是可能被异化?

亚马逊的实践案例,给出了一种答案。5月29日,据《金融时报》报道,亚马逊近期关停了内部AI使用排行榜KiroRank。这一系统最初用于评估开发者平台 Kiro 的用户AI使用表现,但部分员工利用AI智能体执行大量无效任务“刷榜”,致使亚马逊的算力成本大幅攀升。

此前,亚马逊被曝设定考核目标,要求超80%的研发人员每周必须使用AI工具,并通过内部排行榜实时统计Token消耗量。为应对考核压力,不少员工出现了刷数据的行为。

据亚马逊介绍,这份榜单由部分员工自发搭建,初衷是让大家看到AI的赋能作用,公司的核心目标是提升运营效率,但结果适得其反。亚马逊高级副总裁戴夫·特雷德韦尔(Dave Treadwell)告诫员工,“请不要为了用AI而用AI。”

另据媒体报道,亚马逊已开始改用“标准化部署量”作为新考核指标,更关注工程师用AI产出有效代码的频率,而非单纯的Token消耗量。

当Token成为KPI,有人用昂贵的算力表演忙碌

除了亚马逊外,Meta等科技公司员工也被曝存在刻意刷Token消耗量、抬高内部排名的问题。如何看待员工的Tokenmaxxing行为?

艾媒咨询CEO张毅告诉南都记者,硅谷企业推出Token消耗榜单,核心是借助可量化数据快速推动AI工具普及,用排名竞争倒逼员工主动拥抱AI,加速企业数字化转型。但在排名压力下,员工必然会进行无效调用,这不仅浪费算力资源,还会分散工作精力,违背AI降本增效的初衷,也反映出企业AI管理体系存在短板。

大厂员工用昂贵的算力表演忙碌,问题究竟出在哪里?张毅直言,根源在于企业用简单的Token使用频次替代价值考核,这种单一量化指标容易引发形式主义问题。

南都记者注意到,这股风气也开始蔓延至中国国内。近期,有网友发帖称某大厂绩效将参考Token消耗数据,或影响转正、年度绩效、晋升。与此同时,为了鼓励员工拥抱AI变革,腾讯、阿里、字节等企业相继公布了与Token有关的政策,包括提供内部AI工具的免费额度、外部购买AI工具可报销,为技术和算法等核心岗位配置Token补贴等,也有企业以优秀案例评优、创新项目奖励等方式鼓励员工使用AI。

当烧Token成为KPI,如何避免陷入“为用AI而用AI”的怪圈?张毅表示,Token消耗量仅直观反映AI调用频次与使用活跃度,只能说明员工对AI工具的使用程度,无法直接等同于工作效率与业务价值。更合理的衡量指标应聚焦业务结果,比如任务交付效率、内容可用率、错误返工率、成本节约额、业务创新成果等,从投入产出角度评估AI使用的真实效能。

值得一提的是,随着算力账单的增加,一些科技公司开始审视Token能否烧出价值。比如,Uber首席运营官麦克唐纳德(Andrew Macdonald)在近期的一档播客中表示,更高的Token使用量并没有转化为同等、有效的功能增长,公司越来越难以为持续攀升的AI支出做出合理解释。

业内也不乏质疑“唯Token论”的声音。今年3月,Gartner研究副总裁孙鑫曾撰文指出,Token数量在结构上并不适用于评估AI成功与否,反而可能误导企业机构的决策者,主要有三点原因:以Token为信号会导致错位激励;Token消耗与业务价值脱节;Token数量在技术上无法实现厂商之间的直接比较。

百度创始人李彦宏也在思考,AI时代的度量衡到底是什么?他认为,Token只是代表成本,并不代表收益;它衡量的是投入,而不是产出。另外,Token消耗有没有效率、产出了什么价值——这些Token本身无法回答。

5月13日,李彦宏在Create2026百度AI开发者大会正式提出,进入智能体时代,衡量一个平台和生态的繁荣,比起Token消耗,更应该关注“日活智能体数”(Daily Active Agents,简称DAA),关注有多少Agent在给人类干活,并交付结果。

此前,美国CRM(客户关系管理)巨头Salesforce尝试提出一个新概念:智能体工作单元(AWU, Agentic Work Units),即智能体完成的一项独立任务,它代表原始算力真正转化为实际工作价值的过程——既可以是完成一次指令交互,也可以是走完一轮逻辑推理,更核心的是完成一次工具调用。

自智能体兴起以来,行业以Token消耗量评判AI使用成效,但Token只能体现于AI的交互频次,无法衡量其实际落地的工作成果。当企业试图将Token用量纳入KPI,有必要思考怎么避免这样考核机制跑偏。未来Token狂热会退散,如何剔除无效的AI账单,回归价值创造本身,也是摆在企业面前的必答题。

采写:南都N视频记者李玲 发自北京

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