不知道大家近一年来是不是经常有一种“饭碗马上要被AI端走”的错觉？毕竟科技巨头们天天鼓吹AI能替代多少多少人工。但今天咱们要说个好消息：暂时不用太焦虑了。

因为老板们掐指一算，猛然发现还是你的性价比更高！

疯狂的职场新内卷：全员怒刷 Token 冲业绩

事情的起因，还得从科技圈高层的“狂热”说起。今年3月份，英伟达老黄放话：“如果一名50万美元的工程师，每年没有消耗至少25万美元的 Token，我会深感不安。” 这句话瞬间把大厂们的职场魔幻程度拉满。

于是，企业开始把“Token 消耗量”塞进员工的绩效考核里。国内就有某大厂老哥爆出部门的打榜截图，直言试用期转正、年底绩效乃至晋升，全都得看你的 AI 消耗数据。

在国外，这场荒诞的竞赛甚至演变成了“Tokenmaxxing（Token最大化）”的畸形企业文化。比如在 Meta，员工们自己搭了个看板，统计出全公司8.5万名员工在短短30天内，烧掉了超过60万亿个 Token。迪士尼也在内网专门追踪大家用 AI 的情况。

风气渐渐跑偏，Token 烧得不够多，你都不好意思跟同事打招呼。仿佛所有人都默认 AI 是降本增效的万能灵药，闭眼 All in 就完事了。

当账单如约而至，降本增效变成了“降本增笑”

然而，当真正的账单摆在面前时，老板们的笑容凝固了。比起人类员工，用 AI 的成本甚至可能贵得离谱。

比如之前非常激进的 Uber，去年底给公司5000名工程师开放了编程智能体 Claude Code 并大搞排行榜。结果还没过四个月，高管就崩溃地发现，这帮人已经把公司整年的 Claude Code 预算给烧了个精光。

吓得 Uber 赶紧拉电闸，给员工下达死命令：这玩意单人每月消费上限 1500 美元，想要超额必须走特殊业务审批。

微软这边同样肉疼。为了省钱，微软强制要求体验与设备部门的员工们交回高价的 Claude Code 许可证，转身去用自家相对便宜的 GitHub Copilot。外媒爆料直言，这波操作就是为了在财年末赶紧削减下疯狂外逃的运营开支。

更恐怖的还在后头。外媒 Axios 爆料，有一家未透露名字的科技巨头，因为没有对员工的 AI 工具设置上限，在短短一个月内，硬生生烧掉了 5 亿美元！

虽然没点名，但这笔天文数字很难不让人联想到硅谷那几家巨头。非常巧合的是，这篇报道刚发出来隔天，亚马逊就紧急关停了内部的一个 AI 消耗排行榜，高管也是急得猛拍大腿呼吁大家“千万不要为了用 AI 而用 AI”。

累死累活烧算力，活儿是一点没干

俗话说得好，当一个指标变成目标，它就不再是个好指标。企业前期砸钱搞灰度测试无可厚非，但问题是，水龙头哗哗流走的钱，并没有换来实质的业务功能。Uber 的高管就在访谈中无奈承认，根本无法把“高 Token 消耗”和“新功能落地”挂钩。

这其实很好理解，只要你和 AI 交互，哪怕它在胡说八道，Token 也照样扣钱。结果就是大家疯狂用无意义的测试刷榜单，数字好看极了，正事一件没干。

更有意思的是，之前米哈游的技术分享中，也提到了自家经历的“血泪教训”。他们搞了个多智能体协作项目，几十个 Agent 在那里热火朝天地互相对话，跑了 13 个小时，真实业务一点没推进，倒是一晚上烧掉了 200 万人民币。

而在开发者圈子里也是一样的滑稽。网上有极客为了凸显自己的牛逼，晒出一个月烧掉 130 万美元的 OpenAI 账单，结果却被网友群嘲：钱花了不少，可你这项目也没更新出啥炸裂的功能啊？

【编辑观察】别小看自己，牛马的性价比其实很高

在没找到量化 AI 实际产出价值的方法之前，盲目推行全员 AI，纯粹就是给大模型厂商当“散财童子”。

企业引入 AI 的真实成本 = 员工工资 + AI 算力成本。在目前的开发流程中，往往是打工人提需求，AI 生成一堆似是而非的代码，打工人再充当赛博除错员，不断重试修改。在这个反复拉扯的过程中，算力可是按秒计费的。算到最后可能会尴尬地发现，这成本还不如直接雇两个熟练的实习生来得划算。

以前很多人担忧，低端重复性工作会最先被 AI 淘汰，但现在如果单纯从成本角度去算账，反而低端岗位才是相对比较稳的。

这场“谁最能烧钱”的闹剧，让所有大厂都找回了该有的理智。如今国内像腾讯等公司，也早已对员工的 Token 额度做了严格规范。好钢还是得用在刀刃上，只在少部分高价值、高难度的场景下投入 AI 才是正道。

网友们吐槽得很精辟：咱们当牛马加班可以不给加班费，但你让 AI 加个班试试？那算力的钱可是一分都不能少的！

如果有一天，资本家在表格里算了一晚上，发现还是“招个人来干”比用 AI 划算，实在不知道是我们打工人的幸运，还是悲哀呢？