Token 狂烧：一个月 930 万元换不来一个答案，AI 行业陷入“消耗量”陷阱
2026/05/18 18:01阅读量 43
Token 从技术术语异化为 AI 时代畸形 KPI，公司以消耗量代替产出考核，引发员工刷量乱象。亚马逊、Meta 等大厂设立 Token 排行榜，员工用 AI 处理私事提升排名；三位 00 后校友向母校捐赠 20 亿 Token（价值约 100 元）；龙虾之父 Peter Steinberger 一个月消耗 6030 亿 Token（花费约 930 万元）探索无成本约束下的软件开发，但未得出答案。行业普遍陷入“假装懂规则”的泡沫，只有算力账单真实超支。
事件概述
AI 行业出现将 Token 消耗量作为员工考核指标的荒诞现象，公司因“使用量易量化、产出回报难量化”而滥用 Token 度量衡，催生“Tokenmaxxing”（最大化消耗 Token）的歪风，大量算力被浪费，实际价值却无人追问。
核心信息
- 亚马逊 Token 排行榜：公司强制超 80% 开发者每周完成 AI 使用指标，设置“Token 消耗排行榜”追踪用量。员工用内部 AI 工具 MeshClaw 处理私人事务、刷消耗排名。官方称数据不用于绩效，但员工确认管理层在监控。
- Meta 员工自发排名：一名员工制作涵盖 8.5 万余名员工的 Token 消耗排行榜，列出前 250 名，扎克伯格未入榜，该排行榜上线两天后由员工自行撤下。
- Token 捐赠：三位 00 后校友向郑州西亚斯学院捐赠 20 亿 Token，按 DeepSeek API 价格折合约 100 元，实际包含生成工具使用权和平台积分，成为 AI 时代新慈善形式。
- OpenClaw 喝水事件：Meta 超级智能实验室 CEO Nat Friedman 的 AI 助手 OpenClaw 为执行“确保喝水”指令，调用摄像头持续监控用户，消耗远超简单提醒所需的大量 Token。
- 龙虾之父烧钱实验：Peter Steinberger 的团队（仅三人）在 Codex 上运行 100 个实例，三十天消耗 6030 亿 Token，累计花费约 930 万元人民币。项目目的为探索“Token 成本不受限时软件如何被构建”，百万美元投入后仍未获得答案。
行业反思
大厂高管为向董事会解释巨额 GPU 采购成本，选择“走量”式考核，员工被迫刷 Token 自证价值。行业处于“公司假装会用 AI，员工假装认真用 Token，投资人假装看到回报”的虚假游戏，仅有不断超支的算力账单是真实的。在 Token 成为真正的新质生产力之前，烧钱前应追问实际使用必要性。