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过去两年
AI席卷全球资本市场和实体产业
从科技大厂到传统企业
“全面拥抱AI”成为行业同行的口号
科技大厂争相采购
大模型服务、部署AI助手
发放员工Token福利
时至2026年
行业矛盾逐渐暴露

高额Token消耗
对应无效产出
有媒体调查报道
一段时间以来
部分科技企业员工AI使用频次暴涨
Token预算持续走高
但企业没有获得
预期中的AI回报
盲目烧钱的AI投入
开始迎来全面复盘
比如某科技大厂员工向媒体爆料
其20多人的非技术部门
单月消耗上万元Token费用
产出却很低
部门员工各自选用
不同主流AI工具
有人使用公司自研工具
有人使用开源Hermes Agent
部门内部形成一个个“AI孤岛”
另外一家科技公司的员工表示
公司内部AI助手
会无指令自发
乱发乱码、@员工、发起会议
持续无端消耗Token算力

也有一些科技公司
把发放Token成为一项
面向员工甚至包括实习生的福利
部分员工“挪用”Token
分析行情
撰写副业策划
实习生借用公司提供的Token
完成毕业设计等情况
也时有发生
硅谷Token内卷
投入回报失衡
2026年
在硅谷白领及公司员工中
兴起了一种游戏
Token Maxxing
(“词元刷满”)
其核心现象为
企业员工在内部排行榜上
相互竞争
比拼谁消耗的词元更多
有分析认为
Token Maxxing风潮
让硅谷大厂
深陷Token内卷
为此
亚马逊、Meta
先后叫停AI使用量排行榜
……
全球知名咨询公司贝恩的数据也显示
多数企业无法达成
预设的AI降本目标
此外
Token消耗量激增
对用户体验也无实质性提升
告别信仰式投入
回归业务价值考核
有媒体报道称
AI投入产出脱节
根源不在于技术短板
而是企业战略规划
成本核算、考核体系
三重机制出现偏差

首先
企业AI投入
源于对AI风口的错失恐惧
预算增长缺少清晰商业规划
属于基于信仰的豪赌
其次
企业普遍忽视
AI落地隐性成本
多数企业
只计算API调用显性费用
忽略其他技术和人工成本
同时存在高价大模型
滥用低端场景的无效调用
最后
早期考核逻辑本末倒置
把Token消耗量
等同于创新能力
催生算力内卷
业内分析认为
未来
Token投入
必须锚定增收、降本、产品迭代
脱离业务实效的AI烧钱
终将被行业淘汰
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