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(méi)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(lái)覆去逐字瀏覽了 33 遍。

OpenAI 早在去年十月的開(kāi)發(fā)者日，就向 Token 使用超過(guò) 10B（銀色）、100B（黑色）和 1T（藍(lán)色）發(fā)放獎(jiǎng)牌，圖中為萬(wàn)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(guò)去的一個(gè)月里，就跑出了超過(guò) 15 萬(wàn)美元的算力賬單。

斯德哥爾摩的軟件工程師 Max Linder 淡淡地說(shuō)，「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(kāi)始質(zhì)疑，這些巨量的 Token，真的帶來(lái)了同等規(guī)模的產(chǎn)出嗎？

答案確實(shí)沒(méi)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(kāi)啟了一場(chǎng)名為「Tokenmaxxing（Token 最大化）」的全新職場(chǎng)內(nèi)卷。

Tokenmaxxing，Token 最大化，簡(jiǎn)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(lái)說(shuō)，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(wú)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 是什么，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，

討論之外，詞元作為 AI 世界里最基礎(chǔ)的計(jì)量單位，開(kāi)始從技術(shù)術(shù)語(yǔ)，變成一種新的職場(chǎng)貨幣；它出現(xiàn)在薪資談判、績(jī)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(kāi)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(lái)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(kāi)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(shuō)，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(wàn)美元工程師沒(méi)有燒掉至少 25 萬(wàn)美元的 Token，那肯定有問(wèn)題，我會(huì)直接給他發(fā)警告。

國(guó)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(kāi)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(kāi)用，甚至購(gòu)買外部 AI 工具也能申請(qǐng)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(shuō)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(lái)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(jiàn)。

當(dāng)持續(xù)有公司把「AI 使用率」與年終績(jī)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?qǐng)?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(shuō)他們最近開(kāi)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(méi)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(wàn)個(gè) Token 時(shí)，你唯一的選擇就是打開(kāi)更多的窗口，輸入更長(zhǎng)的提示詞。

有網(wǎng)友說(shuō)，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(tīng)起來(lái)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(shì)。

在這場(chǎng)由焦慮、勝負(fù)欲和績(jī)效考核共同催生的 AI 提效進(jìn)程中，AI 沒(méi)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(méi)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(jué)，對(duì)業(yè)務(wù)邏輯的理解，對(duì)復(fù)雜問(wèn)題的判斷。這些是他的護(hù)城河，其他人學(xué)不來(lái)，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(wàn)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(jìng)爭(zhēng)力，也開(kāi)始從「你懂什么」，轉(zhuǎn)成「你怎么駕馭 AI」。

用更專業(yè)的術(shù)語(yǔ)來(lái)說(shuō)，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(lái)到原來(lái)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(lái)，大語(yǔ)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(jìng)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(wèn)你有沒(méi)有用 AI，到問(wèn)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(chǎng)評(píng)價(jià)體系和打工人的身份，都開(kāi)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(shuō)是一天產(chǎn)出 100 行高質(zhì)量代碼，大家相安無(wú)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(guò)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(lái)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(kāi)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(guò)流動(dòng)的不再是時(shí)間，而是 Token。

所謂的用 AI，也已經(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(chǎng)沒(méi)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(lái)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(shuō)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(kāi)場(chǎng)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(jiàn)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(méi)有任何被迫加班的時(shí)候，我們也停不下來(lái)。

這會(huì)是今年的新賽博精神?。阂坏?Agents 沒(méi)在消耗 Token，就覺(jué)得在虛度光陰。

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