新智元报道
Meta公司内部掀起了一场名为「Claudeonomics」的AI使用量竞赛，吸引了约8.5万名员工参与角逐。
一名员工在一个星期内消耗了3285亿个token，按照Anthropic公开的价格计算，这相当于花费近200万美元。
这场竞赛于4月初被The Information网站首次曝光，当时Meta公司一个月内的总消耗量已经超过了60万亿token。
「Claudeonomics」排行榜中包括铜牌、银牌等不同级别，直至最高荣誉「Token传奇」称号的设定。
为了更加直观地解释这些庞大的数字，The Information网站提供了一个交互式的计算器工具来帮助理解。
根据模型配比和缓存命中的估算，1万亿token的成本大约为550万美元。
如果按照这样的比例计算，Meta公司一个月内消耗的总token量相当于人类历史上所有出版书籍总量的三倍。
在竞赛期间，排行榜上的一些用户为了提高自己的排名使用了一些非常规手段。
比如有些人让AI代理生成大量细微的变化，以增加其在系统中的记录数量。
也有员工开发了自动转录机器人来提升消耗量，并鼓励他人利用这些工具来进一步提高自己的排名。
例如，在亚马逊的某个案例中，一名团队成员通过修改代码让每次与AI对话看起来消耗了更多的token。
这是什么概念？
随着时间推移，Meta公司逐渐意识到这种行为所带来的负面影响。
因此他们决定不再公开展示排行榜，并且强调评估员工绩效时应考虑实际成果而非单纯的AI使用量。
不过，尽管官方宣布撤下排行榜，但公司的AI Insights仪表盘仍然向所有员工开放，提供各类数据的查看功能。
公司发言人表示这些信息旨在帮助团队更好地了解如何转向更加以AI为中心的工作模式。
与此同时，另一家公司Axon选择将AI激励与业务成果挂钩，而不是单纯关注使用量。
Axon总裁Josh Isner透露今年公司的路线图目标超额完成了约30%，这主要得益于Claude Code和Cursor工具的广泛采用。
Box CEO Aaron Levie则认为当前阶段应该鼓励工程师们充分尝试新的AI技术，但不建议过度关注消耗量本身。
曝光后两天
排行榜就消失了
他提议将产品目标定得更高，并以此作为评估员工绩效的标准之一。
然而，即便如此，硅谷的许多高管仍然将高token使用量视为一种生产力的表现形式。
英伟达CEO黄仁勋曾在一次访谈中提到如果一个年薪50万美元的工程师只用了不到半数的token预算，他会感到非常担忧。
随着时间的发展，甚至有人开始把token消耗量当作衡量个人能力的新标准。
这种趋势让许多开发者在使用AI工具时产生了强烈的「错失恐惧」感。
为了不落后于人，他们可能会选择多用一些AI技术，即使这并不能带来显著的实际效益。
然而，token消耗量作为衡量生产力的有效性却存在诸多争议。
类似于过去那些被当作生产效率指标的数字（例如代码行数），token使用量仅反映了API调用次数而非真实的工程产出。
NYT近期报道指出，在AI Agent时代背景下，工程师们常常同时运行多个任务并保持全天候运作模式，这使得衡量生产力变得更加复杂和困难。
Meta公司虽然已经停止了「Claudeonomics」排行榜的公开展示，但这一事件揭示了一个普遍的技术采用悖论：
当一个工具的使用量能够被精确量化、排名并且与绩效评价相关联时，它往往会失去原本作为辅助工作的意义。
「代码行数」
披上token新衣
类似地，在过去也曾经出现过类似的刷分现象，例如代码行数和专利申请数量等指标。
而如今，token消耗量成为了下一个可能被异化的数字。
未来是否会再有其他新的衡量标准成为关注焦点，这还有待观察。
量上去了，排名自然好看。
还有人开发了转录机器人，挂在会议里自动做记录。
有的人甚至专门鼓励同事来用自己开发的转录工具，因为只要别人通过你的工具跑token，消耗量就算在你头上。
类似的事不只发生在Meta。
亚马逊电商部门去年也出现过一个案例。
一位经理暗示团队应该更多使用AI编程工具Cline。于是团队里有人直接改了代码，让每次和Cline的对话看起来消耗了10倍的token。
这个团队的AI使用排名迅速冲到了分部前列。
不过到今年年初，亚马逊调整了系统，这个「作弊码」失效了。
这些故事看起来有些荒诞，但熟悉软件行业历史的人一定不陌生。
Box CEO Aaron Levie直言：这让他想起了AI出现之前，行业里围绕「用代码行数衡量程序员产出」的那些老争论。
代码行数也曾经被当作生产力指标。
结果工程师们学会了把一行能写完的逻辑拆成十行：指标涨了，产出没变，甚至更差了。
现在，同样的故事只是换了个计量单位：代码行数变成了token数。刷行数变成了刷commit、挂转录机器人、改系统让数字翻10倍。
指标可量化，又和绩效沾边，就一定可能会「玩坏」。
据The Information报道，有Meta员工私下承认，那些token用量低的人，有时候会焦虑自己看起来「不够AI native」。
同时这位员工也认为，高token用量不应该成为一种身份符号，因为它并不是生产力的好指标。
不卷token的公司
怎么玩？
既然刷token排名的逻辑漏洞这么明显，有没有企业选择另外一条路？
执法装备的公司Axon选择了把AI激励绑定在业务交付上，而不是消耗量上。
他们的做法是团队如果利用AI工具超额完成年度路线图目标15%以上，就能拿到现金奖金。
Axon总裁Josh Isner透露，今年公司各团队集体的路线图超额幅度正在追踪到30%左右，主要归功于Claude Code和Cursor的使用。
预计今年在AI编程工具上的支出将达到「数千万美元」级别。
Isner认为，当你引入「尽量多用这个工具我们就付钱」这种考核的时候，风险越来越大：
你怎么知道你得到的是你想要的结果，或者说，到底有没有任何结果？
Aaron Levie并不鼓励tokenmaxxing，也不认为它会在硅谷之外的大公司里广泛流行。
不过他也表示，自己理解这种冲动，因为当前阶段需要先让工程师充分试用这些工具。
他选了另一种方式：既然AI能让团队更高效，那就把产品目标定得更高。员工能不能完成这些加码后的目标，直接影响薪酬。
但Levie也没有一刀切地否定token消耗。他认为应该容忍一定程度的token「浪费」，因为那意味着团队在尝试新东西：
硅谷现在正处于这样一个阶段，你得让工程师去试这些工具。
Levie愿意为试错买单，但不愿意把「谁烧得最多」变成一种排名机制。
Axon和Box代表了一种观点：token只是弹药，你用了多少不重要，你使用它做出了什么才重要。
当油表被当成速度表
Meta的排行榜被撤了，但背后催生它的那股力量依然强大：
硅谷高管们集体把「多烧token」等同于「高生产力」的叙事一点也没有减弱。
英伟达CEO黄仁勋
英伟达CEO黄仁勋就曾在All-In Podcast上说过一句被广泛引用的话：
如果一个年薪50万美元的工程师，连至少25万美元的token都没用掉，他会「高度警惕」。
他甚至设想了一个未来：Token会成为招聘时的标配福利，就像牙科保险和免费午餐一样。工程师面试时会问：「这份工作给我配多少token？」
Meta CTO Andrew Bosworth在今年2月的一次科技会议上提到，如果一个顶级工程师花掉相当于自己年薪的token成本，却能把生产力提升到10倍，这笔钱就好比「白送的钱」，应该继续投，甚至不必设上限。
前OpenAI和特斯拉AI科学家Andrej Karpathy则是再造新词：token消耗量俨然成了AI时代个人能力的新标尺：
你的token吞吐量是多少？你能指挥多少token吞吐量（Token throughput）？
当行业大佬都在说「多烧token就是高生产力」，大家听到的信号只有一个：不烧就是落后，这种FOMO（Fear of Missing Out，错失恐惧）会迅速从「我要不要多用一点AI」变成「我敢不敢不用」。
没有人想成为团队里那个token用量垫底的人，而排行榜只是把这种焦虑变成了一场公开竞赛。
但问题恰恰在这里。
Token消耗量之所以被追捧，是因为它是目前最容易量化的AI使用指标。
你很难衡量一个工程师「用AI之后交付质量提升了多少」，但你可以精确地看到他烧了多少token，就它和「代码行数」一样。
但容易量化，不等于值得量化。
代码行数对应的是写代码的动作，并不代表软件质量；Token消耗量衡量的是API调用次数，不等于工程产出。
这就好比油表能告诉你烧了多少油，但它不代表速度和里程。
而AI Agent时代，只会让这个问题更尖锐。
NYT近期的报道描述了一种新景象：
工程师同时开十几个窗口，放出几十个Agent并行跑任务，有些Agent系统被设计成24/7不间断运行，在人类睡觉的时候还在持续消耗token。
一个全职Agent一周可以跑掉7亿个token。
当token消耗可以脱离人类干预自动增长的时候，拿消耗量来衡量人的生产力，就更加荒谬了。
虽然，Meta的Claudeonomics排行榜已经下线，但它折射出一个人类在技术采用上的「经典悖论」：
当一个工具的使用量可以被精确计量、可以被公开排名、可以和绩效感知挂钩，它就必然从工具变成表演。
代码行数是这样，commit次数是这样，专利申请数、论文引用量、OKR完成率，全都是这样。
每一个曾被当作生产力代理指标的数字，最终都催生出了一套刷分产业。
现在轮到了token。
下一个被异化的指标会是什么？
也许是Agent的并发数量，也许是AI生成代码的合并率，也许是某种我们今天还想象不到的新数字。
只要企业还分不清「鼓励用AI」和「考核AI带来的真实产出」，类似的刷榜游戏就不会停。
参考资料：
https://www.theinformation.com/articles/tokenmaxxing-tide-may-turning?rc=epv9gi
https://www.theinformation.com/articles/meta-employees-vie-ai-token-legend-status?rc=epv9gi