上海
01、開始“燒Token”的時代
Token，這個大模型處理語言的基本單位，在短短幾個月內從技術術語變成了職場硬通貨。
3月起，多家互聯網大廠幾乎同步向員工開放大額Token額度——
- 騰訊一度為每位員工配置了年均22萬元的Token資源；
- 字節跳動推出AI產品體驗費用報銷政策，技術崗年度上限1000美元；
- 360則直接給全員充了1億Token。
02、燒Token”為什么降溫了？
賬單太貴了。。。
2026年5月，微軟決定取消大部分員工對Claude Code的內部許可——這款AI編程工具在微軟內部開放僅6個月就成為最受歡迎的輔助開發軟件，隨之而來的是Token消耗劇增、成本暴漲。
國內同樣在踩剎車。。。
- 2026年6月起，騰訊將此前較為固定的Token配額機制，改為按部門、崗位和任務場景進行差異化、動態式分配。有騰訊員工反映，額度從每月2000美元降至1400元人民幣。
- 字節跳動則要求員工調用外部模型產生的費用自行承擔50%，產研崗位年度報銷上限為1000美元。
- 百度依部門差異化配置。
- 亞馬遜高管公開告誡員工“不要為了使用AI而使用AI”。
03、真題：單點提效，整體卡殼
Token越燒越多，但企業整體的效率回報卻不如預期。
問題出在哪里？一位頭部大廠的算法工程師估算，從代碼產出角度，AI可以帶來幾十倍的效率提升；但從代碼轉化為落地的產品，提效就降到了5倍左右——中間的損耗來自與不同部門的溝通與協調過程。一個部門20來人，一個月消耗5萬元Token，“什么也沒搞出來”。
更深層的原因是，AI確實能提升單個環節的效率，但真正制約生產力的，仍然是人與人之間的協作、組織流程，以及產品落地過程中那些難以量化的判斷。有團隊各自選用不同的AI工具，各類系統無法串聯，形成“AI孤島”。當領導試圖整合這些AI成果時才發現，不同工具鏈積累的技術債和遷移成本，讓熱鬧的AI實踐難以形成規模效應。
04、打工人：戒不掉的Token
額度砍了，工作量沒減。已經離不開AI的打工人，很難再回到“古法時代”。
- 有程序員開始“節食”——頻繁調用便宜的大模型，但經常遭遇幻覺，造成工作效率下降。
- 更多人選擇“自費打工”：主動購買國外大模型會員，從幾千元到上萬元不等。
05、從“燒Token”到“算賬”
從瘋狂“燒Token”到重新計算消耗，互聯網大廠正在試圖在效率與成本之間尋找平衡。但這場反思揭示了一個更深層的命題：AI的真正價值，不在于消耗了多少Token，而在于它能否幫助人突破能力的邊界。
當大廠還在為Token賬單焦頭爛額時，另一股浪潮已經悄然興起——“AI超級個體”。
想漲薪、想走得更遠，最穩妥的辦法永遠是投資自己的技能。可如果行業的天花板已經壓到頭頂，與其在原地內卷，不如借AI的東風換個賽道。AI超級個體，正是個低門檻、高成長的方向。
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