2026年，硅谷大厂上演了一场荒诞剧。Meta内部一名员工自己搭了个内部榜单“Claudeonomics”，追踪全公司超过8.5万名同事的AI Token消耗量。30天里，全员累计烧掉超过60万亿Token。榜首员工一个人就用掉了约2810亿Token，按市场价折算超过140万美元。

排名靠前的员工被封为“Token传奇”“缓存巫师”，榜单还设有从铜牌到翡翠的逐级头衔。垫底的员工，有被裁的风险。

曝光两天后榜单被关闭。但有个细节比数据本身更值得琢磨：力挺员工“不设上限”烧Token的CTO安德鲁·博斯沃思，和扎克伯格一起，都没能挤进前250名。

老板说Token重要，自己却没“烧”多少——这件事本身，已经说明了一切。

一、Token是怎么变成绩效的

故事要从2025年底说起。Meta首席人力官珍妮尔·盖尔告诉员工，“AI驱动的影响”将是2026年的重点考核方向。CTO博斯沃思在峰会上说起手下一名工程师：一年花在Token上的钱顶得上自己的工资，换来五到十倍的产出，原话是“这跟白捡钱差不多，接着干，不设上限”。

这番话像一颗石子扔进水里。几周后，Meta内部出现了“Claudeonomics”榜单。

这股风气很快蔓延到了国内。有的大厂把核心考核指标从日活用户数直接换成了Token消耗量。有的技术序列全员强制用AI编程工具，达不到效率提升的就末位淘汰5%到20%。58同城董事长姚劲波的原话是“Token用得越多越好，58同城不计成本”。

二、管理层为什么选Token当尺子

企业开始追踪Token，说到底是被一个管理难题逼的。老板要求“全面拥抱AI”，但公司自己答不上来一个更基本的问题：这些工具到底创造了多少价值？

一个功能提前几天上线，可能是AI的功劳，也可能只是需求变简单了；一名工程师提交了更多代码，不代表缺陷更少。AI的贡献混在检索、讨论、写代码这些琐碎环节里，很难拆成一张干净的账单。

Token恰恰相反——调用一次数字就跳一下。它能告诉管理层AI有没有被用起来，却回答不了工作有没有因此变好。管理者选中它，不是因为它更准，是因为它更省事。

经济学里有个古德哈特定律：一个指标一旦被拿去做重要决策，人们就会开始琢磨怎么钻空子，最后连它本想衡量的那件事也被带偏了。员工确实没看穿这套把戏——他们看穿了，但别无选择。

三、Token考核的三重后果

第一，无效消耗爆炸式增长。 Meta的Token排行榜落地仅30天，全员Token总消耗量就从6万亿暴涨至73.7万亿，增幅超12倍。排名靠前的员工用AI跑没必要的任务，为的就是让榜单上的数字好看。这个行为后来有了专属名词：Tokenmaxxing。

亚马逊的情况如出一辙。内部排行榜“Kirorank”上线后，部分员工用AI智能体执行毫无意义的任务刷高分数。本来不需要AI的活儿也要丢给AI跑一遍。公开数据显示，全球企业级AI应用中，近半数Token消耗都属于无效浪费。

第二，AI成本彻底失控。 Uber透露，公司在2026年前4个月就烧光了全年AI预算。约5000名工程师，每人每月光是AI工具费用就达500至2000美元。一名高管在单次两小时编码任务中就产生了1200美元费用。

Meta的账单同样惊人。73.7万亿Token若按市场价估算，单月成本逼近10亿美元。公司预计2026年内部AI使用成本可能达到数十亿美元。微软开始收缩Claude Code内部授权以缓解AI成本压力。国内大厂也纷纷在6月完成额度调整，按任务动态分配，非核心场景一律限流。

第三，Token成了裁员筛选依据。 今年5月，Meta裁员约8000人，占全球员工总数10%。7月，26名员工在美国起诉Meta，指控公司在裁员中依赖AI系统衡量生产力和Token使用量。休假、产假期间员工无法积累Token消耗数据，导致评分偏低。诉状指出：“这些评分和指标，从设计上来说，对于正在度过医疗假、家庭假，或因残疾导致工作产出下降的员工并不公平。”

四、刹车已经踩下

最近几个月，事情开始反转。Meta关闭了Token排行榜。亚马逊下线了“Kirorank”。Uber出台规定：单员工、单款AI工具月使用额度封顶1500美元。

国内同样在调整。腾讯将全员统一额度改为按任务动态调配。百度明确“从未将Token设立为内部考核指标”。行业开始用DAA（日活智能体）取代Token来衡量AI的真实产出。

五、Token不该是新的赛马场

Token本身没有错。它是AI时代的燃料，也是成本。问题是拿它当尺子量人——量不出价值，只能量出顺从。

工程管理平台Jellyfish追踪7500名工程师后发现，用了10倍Token成本的工程师，换来的只是2倍产出。Uber运营长公开承认，目前仍无法把个别员工的AI生产力提升连接到公司整体实际效益。

当一个员工为了达标，让AI跑几段没用的冗长代码，最后数据一拉Token消耗量爆表，但什么实质性的业务都没推进——这已经不是工具，是新的形式主义。

Token不该是新的赛马场。真正的AI转型应该算清楚的是产出，而不是燃烧。