微软叫停Tokenmaxxing：设AI Token预算，默认模型换GPT-5.6

事件概述

微软执行副总裁Jay Parikh的内部邮件和更新后的Copilot使用指南显示，从2026年7月起，微软各业务部门都设定了「AI Token预算目标」，具体支出目标数值尚未公布。员工可以查看个人AI Token支出，内部数据显示许多工程师每月花费在几百到几千美元。微软将内部默认模型切换为GPT-5.6，原因是比其他模型更便宜；后续还可能根据监控情况施加进一步限制。Parikh表示，要像管理其他关键资源一样管理Token花费，并提醒每个人意识到自己如何消耗Token。CEO纳德拉6月曾在播客中承认自己也存在Tokenmaxxing，并称「生产率提升的边际收益，必须匹配Token的边际成本」，两个月后这一判断转化为内部政策。

背景：Tokenmaxxing如何走红又失控

Tokenmaxxing指「把AI用量刷到极致」，此前被一些公司当成激励工程师使用AI工具的方式。2026年3月，Meta、OpenAI等公司员工开始用内部排行榜比拼Token消耗；OpenAI一名员工曾一周处理2100亿Token。

• 亚马逊在公司内部做了KiroRank排行榜，按员工在AI开发平台Kiro上的使用量打分，结果出现刷榜，排行榜在月底被关停，高级副总裁Dave Treadwell提醒员工不要为了使用AI而使用AI。
• Meta和Shopify曾把AI使用纳入绩效考核；Meta内部还出现过Claudeonomics排行榜，统计8.5万名员工的AI使用情况，并为Token消耗最高的250人颁发「Token Legend」「Cache Wizard」等虚拟称号。
• 黄仁勋曾在公开节目和GTC 2026上鼓励更多Token消耗，包括愿意提供相当于一半年薪的Token预算；但企业随后发现支出失控。

行业转向：从拼用量到控成本

据404 Media的调查显示，Atlassian的月度AI支出在不到一年内增至三倍、超过1500万美元，随后开始设置支出限制。Uber到4月就烧光2026全年AI编程预算，Cursor新报价涨到此前的4到5倍，Uber因此规定每名员工使用每种Agent编程工具每月不得超过1500美元。Citi要求按任务难度选择模型，暂停部分高成本模型；Adobe取消员工对Claude的无限使用。

Meta从2026年开始将「AI驱动的影响」列为员工核心工作要求，不再强调消耗了多少Token。与此同时，有开发者反映，长期依赖AI后编程能力退化，越来越难判断一段代码是否正确，大量AI生成代码也带来安全和质量审查压力。

微软内部员工对此新政表示不满：一家重金投入AI并补贴了大量推理的公司，反而引导内部员工省钱；如果连托管AI基础设施的公司都要担心内部AI产品负担，普通企业更难以承受相关服务成本。