北京
IT时代网8月5日消息，据海外科技媒体报道，微软正在给内部的AI使用热潮踩一脚刹车。要整治的对象有个新造出来的词，叫tokenmaxxing——不计成本地大量调用AI模型，实际烧掉的Token远超完成工作所需。
微软执行副总裁杰伊·帕里克已经给员工发信说明新规。内部邮件显示，公司准备给Token用量设限，不再鼓励员工一味追求调用次数，而是看AI工具最终的实际产出。
帕里克在邮件中写道：随着公司加快使用GitHub Copilot来实现各项目标，所有人都必须留意Token是怎么花掉的，公司并不鼓励tokenmaxxing，希望大家把重点放在真正能为客户和业务带来改变的成果上；内部指引将同步更新，Token支出会像其他关键资源一样被严格管理。
配套动作也做了。为了让Token投入创造更大价值，微软把价格较低的GPT-5.6设为内部默认模型。更新后的Copilot内部指引显示，自2026年7月起，微软各部门都有自己的AI Token预算目标，员工也能随时查看个人的AI支出情况。
具体的支出上限尚未公布。但现有数据能看出这摊子有多大：不少工程师每月会花掉数百美元，部分人的Token开支甚至达到数千美元。
帕里克强调，微软无意拖慢向AI优先企业转型的进程，随着模型和产品不断变化，内部AI政策也会继续调整。他给出的说法是，目标不是少用Token，而是让每个Token发挥更大作用。
收紧内部AI工具，微软不是第一次。今年5月已有报道称，公司准备取消大部分内部Claude Code许可证，要求工程师转用GitHub Copilot CLI，并限期在2026年6月30日前把Claude Code移出工作流程。
烧Token这件事困扰的不止一家。Uber是个典型例子——员工大规模采用Claude Code和Cursor等智能体编程工具后，只用了四个月便烧光2026年全年的AI编程Token预算。亚马逊最近也披露过一笔账，一套用于匹配作者资料和商品页面的内部Claude Sonnet系统最终耗资180万美元（现汇率约合1217.3万元人民币），成本远超原定预算，而这套投入巨资部署的系统，最后只被用来处理一些简单琐事。
说白了，大模型进企业的头两年拼的是把它用起来，眼下已经到了算账的阶段。
注：本文中包含AI辅助创作的内容。
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