英伟达CEO黄仁勋用Token支付员工薪酬，硅谷刮起一股Token刷量热潮，其中一人竟烧掉了相当于33个维基百科的庞大Token量。
梦晨硅谷正流行“Tokenmaxxing”，意即“Token刷量大赛”。
OpenAI内部最狂热的Token使用者究竟是怎样的存在？
虽然这位员工并未参与任何重大项目，仅凭日常操作便稳居公司内部排行榜首位。
另一家AI公司Anthropic的一名Claude Code用户单月账单突破15万美元，相当于人民币上百万元。
这样的Token竞赛正是硅谷当前的新风尚。
各大AI企业开始设立内部排行榜，追踪员工的Token消耗情况。
在招聘过程中，“你能提供多少Token预算”已成为工程师最关心的问题之一。
具体来说：
- Meta和Shopify甚至将AI使用量纳入绩效考核标准。
- 作为一种AI处理的基本单位，Token已从技术术语转变为硅谷的新型货币。
- 从月付200到年烧10万，风投机构Theory Ventures创始人Tomasz Tunguz亲身经历了Token账单的急速膨胀。
他在六个月前每月在Claude上花费200美元，随后增加三个agent订阅，月费升至600美元。
他开始利用AI将待办事项自动转为完成状态，每天处理31项任务，日均花费飙至92美元，加上每月400美元的智能浏览器。
半年内，他的AI推理支出从年化7200美元激增至4.3万美元，再到超过10万美元。
但一年前，这样的Token消耗量几乎是不可能的。
一个学生写论文来回修改几轮，大约会消耗1万个Token，相当于7500个英文单词。
要烧掉几十亿个Token，需要连续不断地在电脑前下达指令好几十小时。
Coding Agent彻底改变了这一切。
工具如Claude Code、Codex可以在无人监管的情况下连续工作数小时，审查和编辑大型代码库，从一条指令生成完整程序。每个agent还能衍生出子agent处理不同任务，每一步都在生成成千上万个Token。
OpenClaw则是全天候工作的代表。
随着Token消耗量的激增，AI公司的收入也随之水涨船高。
Anthropic在两个月内将收入预期翻了一倍多，Claude Code年化收入达到25亿美元。
OpenAI的Codex周活跃用户超过200万，年初以来增长两倍，Token使用量增长五倍。
Google去年透露，其AI模型每月处理超过1.3万万亿个Token。
而这一切的背后推手，是补贴政策。
OpenAI和Anthropic在200美元/月的订阅计划中提供了约1000美元的Token额度。
这种策略与早期打车和外卖行业利用优惠券抢占市场的逻辑相似。
Token现已成为第四种薪酬形式。
在英伟达GTC 2026大会上，黄仁勋提出了一个大胆的想法：给工程师除了年薪之外再增加相当于半年薪的Token，以此提升员工能力10倍。
黄仁勋此举使他成为首位公开谈论“公司Token预算”的重量级CEO。
在他的设想中，Token已成为继工资、奖金、期权之后的第四种薪酬形式。
根据薪酬追踪网站Levels.fyi的数据，硅谷75分位软件工程师的年薪为37.5万美元（约262万人民币），如果再加10万美元的Token预算，总包就是47.5万美元，其中21%是Token。
OpenAI Codex工程负责人Thibault Sottiaux最近在X上写道，AI算力正变得越来越稀缺、越来越值钱。
在OpenAI内部，员工可以通过排行榜看到同事消耗了多少Token。
公司提供的Token预算正成为一种新的员工福利，类似于医疗保险或免费午餐。
同时，Shopify和Meta已经开始将AI使用量纳入绩效考核标准。
风险投资人Nikunj Kothari描述了一种在硅谷蔓延的新情绪：Token焦虑。
过去晚餐时的开场白是“你在做什么？”，现在变成了“你跑了几个agent？”。
内卷还是生产力？
一位匿名的OpenAI员工评价同事们正在进行的Token竞赛：这看起来是不可持续的。
排行榜并不衡量产出的质量。那些消耗了数十亿Token的人，他们真正产出的是有价值的产品，还是仅仅是在空转、看起来很忙？
当一家公司为每个员工支付的Token费用接近甚至超过这个人的工资时，财务部门对“人头”的算法会发生变化。
在这种情况下，如果算力在干活，到底需要多少人来协调它？
晚饭时的开场白过去是“你在做什么？”现在变成了“你跑了几个agent？”
但质疑声音也在出现。一位匿名OpenAI员工评价同事们的token竞赛：这看起来不可持续。
排行榜不衡量产出质量。那些刷到数十亿token的人，到底在产出有用的东西，还是只是在空转、看起来很忙？
当一家公司为每个员工支付的Token费用接近甚至超过这个人的工资时，财务部门对“人头”的算法就会发生变化：
如果算力在干活，到底需要多少人来协调它？
参考链接：
[1]https://tomtunguz.com/inference-as-compensation/
[2]https://www.nytimes.com/2026/03/20/technology/tokenmaxxing-ai-agents.html
[3]https://www.wsj.com/tech/ai/claude-code-cursor-codex-vibe-coding-52750531