就在上周，OpenAI 的一名工程師創(chuàng)下了一個(gè)離譜的紀(jì)錄：他在七天內(nèi)消耗了 2100 億個(gè) Token。

如果你對(duì)這個(gè)數(shù)字沒什么概念，可以這么理解，這相當(dāng)于把整個(gè)維基百科的全部文本，翻來覆去逐字瀏覽了 33 遍。

▲OpenAI 早在去年十月的開發(fā)者日，就向 Token 使用超過 10B（銀色）、100B（黑色）和 1T（藍(lán)色）發(fā)放獎(jiǎng)牌，圖中為萬億 Token 的藍(lán)色獎(jiǎng)牌

而在另一家 AI 巨頭 Anthropic，一位使用 Claude Code 的用戶，在剛過去的一個(gè)月里，就跑出了超過 15 萬美元的算力賬單。

斯德哥爾摩的軟件工程師 Max Linder 淡淡地說，「我花在 Claude 上的錢，可能比我工資還多」，他的公司正在幫他支付比他工資還高的 Token 使用費(fèi)。

▲輸入 npx better-ccusage 可以查看 token 的使用情況

很快有人開始質(zhì)疑，這些巨量的 Token，真的帶來了同等規(guī)模的產(chǎn)出嗎？

答案確實(shí)沒有想象中那么宏大，消耗這么多的 Token 只是當(dāng)代程序員為了保住飯碗，開啟了一場名為「Tokenmaxxing（Token 最大化）」的全新職場內(nèi)卷。

Tokenmaxxing，Token 最大化，簡單概括——不是把事情做得更好，單純就是把 Token 用到更多。

對(duì)坐在辦公室的白領(lǐng)來說，尤其是最早看到這種變化的程序員們，那些曾經(jīng)被奉為圭臬的「代碼行數(shù)」和「提交次數(shù)」，現(xiàn)在已經(jīng)成了毫無意義的指標(biāo)。

在 Meta、Shopify 乃至 OpenAI 這樣的頂級(jí)科技公司里，衡量一個(gè)員工是否努力、是否優(yōu)秀的最新硬核指標(biāo)變成了：你今天消耗了多少個(gè) Token？

Token，前段時(shí)間大家還在討論如何準(zhǔn)確給它一個(gè)中文名字，APPSO 也分享了自己的見解，我們認(rèn)為「詞元」這個(gè)一直在那里的翻譯，就是 Token 最準(zhǔn)確的中文名。

討論之外，詞元作為 AI 世界里最基礎(chǔ)的計(jì)量單位，開始從技術(shù)術(shù)語，變成一種新的職場貨幣；它出現(xiàn)在薪資談判、績效評(píng)估里，出現(xiàn)在那些決定你明年能不能升職的對(duì)話里。

Token 是福利、KPI、第四份工資

大多數(shù)的公司最開始引入 AI 工具，都是為了幫助企業(yè)提高生產(chǎn)力，削減人力成本，但現(xiàn)實(shí)的走向卻充滿了黑色幽默的味道，從這段時(shí)間以來各種裁員的新聞就能看到。

據(jù)知情人士透露，在 Meta 和 OpenAI 的內(nèi)部，現(xiàn)在赫然矗立著一張張「Token 消耗排行榜」。這些榜單實(shí)時(shí)滾動(dòng)著每位員工的 AI 使用量，就像游戲里的戰(zhàn)力排行榜一樣刺激著每個(gè)打工人的神經(jīng)。

而除了要衡量，豐厚的「Token 預(yù)算」，一種全新的第四份工資，開始取代了食堂補(bǔ)貼、交通補(bǔ)貼、下午茶，和各種節(jié)日禮品，成為公司招聘時(shí)最拿得出手的福利。

在最近的一個(gè)播客節(jié)目上，黃仁勛早就看穿了這一切，他說，工程師的年薪里，Token 預(yù)算將與現(xiàn)金同等重要，甚至可能達(dá)到年薪的一半。

▲黃仁勛表示，如果你的 50 萬美元工程師沒有燒掉至少 25 萬美元的 Token，那肯定有問題，我會(huì)直接給他發(fā)警告。

國內(nèi)的大廠也同樣跟上變化，社交媒體上有人分享，騰訊和阿里都已經(jīng)把 Token 當(dāng)福利發(fā)了，鼓勵(lì)員工多使用 AI 工具。

阿里開始向員工發(fā)放海量的 Token 額度。只要你用于技術(shù)研發(fā)或通用辦公，悟空、Qoder 系列等付費(fèi) AI 工具敞開用，甚至購買外部 AI 工具也能申請報(bào)銷。

小米 MiMo V2 發(fā)布時(shí)，羅福莉曾在 X 發(fā)文，專門提到說希望團(tuán)隊(duì)所有人去使用這個(gè)大模型，并且下達(dá)強(qiáng)制要求，少于 100 次對(duì)話就可以不用干了。

So I gave a hard mandate: anyone on MiMo Team with fewer than 100 conversations tomorrow can quit. 所以我下了一個(gè)硬性命令：明天任何在 MiMo 團(tuán)隊(duì)中對(duì)話少于 100 次的人都可以辭職。

但是，公司花這么多錢給員工買算力，絕不是為了讓我們省錢或者偷懶，而是為了換取 10 倍的效率提升。

而這就是偉大 Token 的厲害之處，它實(shí)時(shí)、可量化、看起來客觀，這三個(gè)讓公司管理者著迷的特點(diǎn)，直接打敗其他所有指標(biāo)。

老板們不需要等季度末，不需要主觀打分，數(shù)字就在那里，每秒鐘更新，我們用 AI 做了什么，都看得見。

當(dāng)持續(xù)有公司把「AI 使用率」與年終績效掛鉤，獎(jiǎng)勵(lì)那些重度依賴 AI 的員工，并敲打那些 AI 使用較少的員工，事情的性質(zhì)就徹底變了。

▲據(jù)華爾街日報(bào)報(bào)道，AI 自動(dòng)化平臺(tái)制造商 Zapier 推出了一種新型儀表盤，用于跟蹤其員工對(duì) AI 的使用情況，其公司 CEO 在 LinkedIn 上回復(fù)，說他們最近開始關(guān)注公司內(nèi)部 Token 的使用情況，當(dāng)發(fā)現(xiàn)有人消耗的 Token 是同事的 5 到 10 倍時(shí)，這會(huì)是一個(gè)值得好奇的地方，他們還在摸索。

知名軟件工程博主 Gergely Orosz 戳破了這層窗戶紙：「在大型科技公司內(nèi)部，不能以極快的速度使用 AI 正在成為一種職業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，而根本不管你的產(chǎn)出質(zhì)量如何。」

沒錯(cuò)，重點(diǎn)是「使用」，而不是「用好」。當(dāng)你發(fā)現(xiàn)隔壁工位的同事每天能用掉幾千萬個(gè) Token 時(shí)，你唯一的選擇就是打開更多的窗口，輸入更長的提示詞。

有網(wǎng)友說，這很奇怪，就像是衡量快遞員的工作效率，不是看他遞送了多少包裹，而是看他消耗了多少汽油。

聽起來很不靠譜，但這件事情確實(shí)就這樣發(fā)生了，而且成為了一種趨勢。

在這場由焦慮、勝負(fù)欲和績效考核共同催生的 AI 提效進(jìn)程中，AI 沒能讓我們實(shí)現(xiàn)每周上三天班的烏托邦，反而逼出了一種最昂貴、也最荒誕的「裝忙」藝術(shù)。

腦力勞動(dòng)者也沒有護(hù)城河了

更深層的變化，在考核方式之外，更多的是工作本身的性質(zhì)。

一個(gè)資深工程師的價(jià)值，在于他對(duì)系統(tǒng)架構(gòu)的直覺，對(duì)業(yè)務(wù)邏輯的理解，對(duì)復(fù)雜問題的判斷。這些是他的護(hù)城河，其他人學(xué)不來，機(jī)器替代不了。

現(xiàn)在，這條護(hù)城河正在被快速填平。當(dāng) AI 能夠獨(dú)立完成架構(gòu)設(shè)計(jì)的初稿，自動(dòng)掃描幾百萬行代碼尋找 bug，把一句模糊的需求變成可以運(yùn)行的程序，資深工程師的核心競爭力，也開始從「你懂什么」，轉(zhuǎn)成「你怎么駕馭 AI」。

用更專業(yè)的術(shù)語來說，就是坐在辦公室的白領(lǐng)們，正在不可逆地從「業(yè)務(wù)洞察」，轉(zhuǎn)移到流水線般的工作，反復(fù)地「Prompt 調(diào)優(yōu)」和「Agent 調(diào)度」。

這個(gè)轉(zhuǎn)變有它的合理性。就像工業(yè)化之后，一個(gè)熟練工人的價(jià)值從手工技藝，變成了操控機(jī)器的能力，時(shí)代在變，技能也該變。

有人也許能做到，給了充分的算力，效率真能來到原來的十倍，但也有大部分人，會(huì)認(rèn)為這樣的轉(zhuǎn)變很不合理。

在他們看來，大語言模型實(shí)際上有非常大的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，但這些所謂的 Token 競賽，一直分散了人們對(duì)其真正用途的注意力，反而將整個(gè)人工智能領(lǐng)域變成了炒作和泡沫。

從問你有沒有用 AI，到問你 Token 使用效率，從腦力勞動(dòng)者到算力調(diào)度員，這已經(jīng)不是用一個(gè)舊技能換一個(gè)新技能，而是整個(gè)工作方式的范式遷移。

你以為你在使用 AI，其實(shí)是 Token 在使用你

職場評(píng)價(jià)體系和打工人的身份，都開始被重新定義，但 Tokenmaxxing 更需要警惕的地方，是它引發(fā)了前所未有的「算力馬拉松」。

資本的邏輯永遠(yuǎn)是貪婪的。公司給我們配備了頂級(jí)的算力，本質(zhì)上是一種「效率贖買」——用高昂的 API 賬單，買斷我們遠(yuǎn)超常理的產(chǎn)出。

在手工敲代碼的時(shí)代，老板對(duì)員工的預(yù)期，打個(gè)比方說是一天產(chǎn)出 100 行高質(zhì)量代碼，大家相安無事?，F(xiàn)在，老板給了 10 倍的算力，他的預(yù)期會(huì)在一夜之間自動(dòng)暴漲到 1000 行，甚至是 10000 行。

工具升級(jí)必然伴隨著預(yù)期的超級(jí)加倍，而人類永遠(yuǎn)跑不過算力膨脹的速度。

很多年以前，有一部電影叫《時(shí)間規(guī)劃局》，講的是在未來的世界，人的生命被定格在 25 歲，人類社會(huì)拋棄了金錢貨幣，開始使用時(shí)間作為新的流通貨幣，時(shí)間就顯示在每個(gè)人的手臂上，當(dāng)時(shí)間耗盡，這個(gè)人就會(huì)死亡。

這種焦慮，某種程度上像電影里的設(shè)定，只不過流動(dòng)的不再是時(shí)間，而是 Token。

所謂的用 AI，已經(jīng)變成我們被 AI 的永動(dòng)性深深綁架了。我們就像是被很多東西推著，卷入了一場沒有終點(diǎn)的算力馬拉松，每個(gè)人都在咬牙切齒地奔跑，生怕自己因?yàn)?Token 消耗不夠而被系統(tǒng)優(yōu)化掉。

舊金山風(fēng)險(xiǎn)投資人 Nikunj Kothari 專門寫了一篇文章，來解釋這種 Token 焦慮的時(shí)代癥候群。在那篇文章里，他從硅谷的日常生活切入，描繪了「Token Anxiety」如何徹底摧毀了年輕人的社交和休閑。

為了讓 Agent 24 小時(shí)運(yùn)轉(zhuǎn)，科技從業(yè)者們放棄了周末狂歡，連看電影、讀小說都會(huì)產(chǎn)生「算力閑置」的負(fù)罪感。 以前晚餐時(shí)的社交開場白通常是「你在做什么項(xiàng)目」，現(xiàn)在那個(gè)時(shí)代結(jié)束了?，F(xiàn)在大家見面第一句話是，「你同時(shí)在跑幾個(gè) Agents？」

Token 焦慮已經(jīng)比時(shí)間焦慮更進(jìn)一步，公司用 KPI 逼我們卷 Token 的背后，是我們已經(jīng)把這種焦慮內(nèi)化了。當(dāng)沒有任何被迫加班的時(shí)候，我們也停不下來。

這是今年的新賽博精神?。阂坏?Agents 沒在消耗 Token，就覺得在虛度光陰。