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今日监管部门传递新钻研成就亚马逊叫停AI用量排行榜，把烧Token当绩效查核可行吗，很欣喜为您解答这个问题，让我来助您具体注明一下:官方服务专线，支持多品牌报建

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昨日行业汇报颁布最新成就亚马逊叫停AI用量排行榜，把烧Token当绩效查核可行吗，很欣喜为您解答这个问题，让我来助您具体注明一下:售后服务维建中心电话，支持多渠路服务

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：亚马逊叫停AI用量排行榜，把烧Token当绩效查核可行吗

亚马逊下线了一个追踪内部使用AI（人为智能）的排行榜，原因是员工刻意刷量，推高了公司算力成本
。

据《金融时报》5月29日报路，亚马逊在本周通知员工，旗下“Kirorank”榜单已终场服务
。这一榜单依附亚马逊内部开发者平台Kiro，正本用于给用户的AI活动量打分，设立初衷是为推动AI在业务场景的利用，了局壮志未酬
。一些员工为钻营排名，铺排AI智能体执行无意思的操作，钻营Token使用量最大化，造成公司算力资源过度亏损
。

不止亚马逊一家，Meta、微软、谷歌等硅谷巨头也出现内部比拼Tokenmaxxing（Token最大化）的情况
。这股风尚还从硅谷舒展至中国，有网友发帖称国内个别大厂起头查核Token亏损量，将此与转正、年度绩效、提升挂钩
。

当烧Token成为KPI，企业若何预防内部陷入“为用AI而用”、盲目刷量冲榜进而引发算力空耗的怪圈？更深层的问题是，Token亏损量高能否同于产出价值高？相比烧了几多Token，有无更成熟、不变且可行的AI价值衡量尺度？

硅谷“卷”Token用量

所谓Token是大模型处置文本的最幼单元，每一次提醒词输入和模型输出城市亏损Token——1个Token既可所以一个单字，也可所以一个常见的词语，或者一个标点符号、空格
。在国内，国度数据局于今年3月将Token译为“词元”，以为这不仅是智能时期的价值锚点，更是衔接技术供给与贸易需要的“结算单元”
。

随着AI利用的加快推动，Token的亏损正被越来越多厂商视为反映Al的发展规模和活跃水平的指标
。在硅谷，最近鼓起了一股名为Tokenmaxxing（Token 最大化）的风潮——蕴含亚马逊、Meta、微软等科技巨头为激励员工积极使用AI工具，将此纳入查核指标，有的公司甚至设置内部排行榜，通过数据看板实使毓示员工Token亏损数据
。

以Meta为例，今年4月初，一名Meta员工开发了名为 “Claudeonomics” 的内部仪表盘，用来统计公司超8.5万员工的Token使用量，并展示了前250名的名字
。据媒体报路，30天内，Meta全员“烧掉”了60万亿Token，排名第一的员工均匀亏损2810亿Token——按Claude公开的API价值折算，“榜一大哥”单月亏损了公司超过 140万美元的AI用度
。不外这份榜单，被一家科技媒体曝光后已经下线，创建者暗示“因数据被表部门享，决定临时关关
。”

不止科技公司，流媒体巨头迪士尼也参与Tokenmaxxing行列，在内网上线了一块名为“AI Adoption Dashboard”的看板，实使毓示员工挪用美国人为智能公司Anthropic旗下Claude模型的频率、要求次数、Token亏损量
。

这些行为批注，一些公司治理层在将Token亏损量纳入查核系统，用以衡量员工的AI能力
。今年3月，英伟达CEO黄仁勋在GTC大会直言，若是一位年薪50万美元的工程师，一年亏损不掉25万美元的Token，他会深感焦虑

；迫恃购俺鲆裈oken当工资发，每年给工程师一笔相当于一半薪水的Token预算，“让他们的能力放大10倍”
。

在以黄仁勋为代表的AI大佬的叙事框架里，Token正成为一种出产力指标，将来还可能造成薪酬福利、新钱币
。不外，这样的行业叙事也面对证疑，其中一个现实问题是，Token亏损涉及成本问题，大量的AI投入最终有几多转化成了有效的产出？当Token用量与查核绑定，这将激励员工进一步拥抱AI海潮，还是可能被异化？

亚马逊的实际案例，给出了一种答案
。5月29日，据《金融时报》报路，亚马逊近期关停了内部AI使用排行榜KiroRank
。这一系统最初用于评估开发者平台 Kiro 的用户AI使用阐发，但部门员工利用AI智能体执行大量无效工作“刷榜”，以至亚马逊的算力成本大幅攀升
。

此前，亚马逊被曝设定查核指标，要求超80%的研发人员每周必须使用AI工具，并通过内部排行榜实时统计Token亏损量
。为应对查核压力，不少员工出现了刷数据的行为
。

据亚马逊介绍，这份榜单由部门员工自觉搭建，初衷是让各人看到AI的赋能作用，公司的主题指标是提升运营效能，但了局壮志未酬
。亚马逊高级副总裁戴夫·特雷德韦尔（Dave Treadwell）告诫员工，“请不要为了用AI而用AI
。”

另据媒体报路，亚马逊已起头改用“尺度化部署量”作为新查核指标，更关注工程师用AI产出有效代码的频率，而非单纯的Token亏损量
。

当Token成为KPI，有人用昂贵的算力表演忙乱

除了亚马逊表，Meta等科技公司员工也被曝存在刻意刷Token亏损量、抬高内部排名的问题
。若何对待员工的Tokenmaxxing行为？

艾媒征询CEO张毅通知南都记者，硅谷企业推出Token亏损榜单，主题是借助可量化数据急剧推动AI工具遍及，用排名竞争倒逼员工自动拥抱AI，加快企业数字化转型
。但在排名压力下，员工必然会进行无效挪用，这不仅浪费算力资源，还会分散工作精力，违背AI降本增效的初衷，也反映出企业AI治理系统存在短板
。

大厂员工用昂贵的算力表演忙乱，问题到底出在哪里？张毅直言，本原在于企业用单一的Token使用频次代替价值查核，这种单一量化指标容易引发大局主义问题
。

南都记者把稳到，这股风尚也起头舒展至中国国内
。近期，有网友发帖称某大厂绩效将参考Token亏损数据，或影响转正、年度绩效、提升
。与此同时，为了激励员工拥抱AI刷新，腾讯、阿里、字节等企业相继颁布了与Token有关的政策，蕴含提供内部AI工具的免费额度、表部采办AI工具可报销，为技术和算法等主题岗位配置Token补助等，也有企业以优良案例评优、创新项目嘉奖等方式激励员工使用AI
。

当烧Token成为KPI，若何预防陷入“为用AI而用AI”的怪圈？张毅暗示，Token亏损量仅直观反映AI挪用频次与使用活跃度，只能注明员工对AI工具的使用水平，无法直接等同于工作效能与业务价值
。更合理的衡量指标应聚焦业务了局，好比工作交付效能、内容可用率、谬误返工率、成本节约额、业务创新成就等，从投入产出角度评估AI使用的真实效力
。

值得一提的是，随着算力账单的增长，一些科技公司起头审视Token能否烧出价值
。好比，Uber首席运营官麦克唐纳德（Andrew Macdonald）在近期的一档播客中暗示，更高的Token使用量并没有转化为一致、有效的职能增长，公司越来越难以为持续攀升的AI支出做出合理诠释
。

业内也不乏质疑“唯Token论”的声音
。今年3月，Gartner钻研副总裁孙鑫曾撰文指出，Token数量在结构上并不合用于评估AI成功与否，反而可能误导企业机构的决策者，重要有三点原因：以Token为信号会导致错位激励
；Token亏损与业务价值脱节
；Token数量在技术上无法实现厂商之间的直接比力
。

百度首创人李彦宏也在思虑，AI时期的怀抱衡到底是什么？他以为，Token只是代表成本，并不代表收益
；它衡量的是投入，而不是产出
。另表，Token亏损有没有效率、产出了什么价值——这些Token自身无法回覆
。

5月13日，李彦宏在Create2026百度AI开发者大会正式提出，进入智能体时期，衡量一个平台和生态的繁华，比起Token亏损，更应该关注“日活智能体数”（Daily Active Agents，简称DAA），关注有几多Agent在给人类干活，并交付了局
。

此前，美国CRM（客户关系治理）巨头Salesforce尝试提出一个新概想：智能体工作单元（AWU, Agentic Work Units），即智能体实现的一项独立工作，它代表原始算力真正转化为现实工作价值的过程——既可所以实现一次指令交互，也可所以走完一轮逻辑推理，更主题的是实现一次工具挪用
。

自智能体鼓起以来，行业以Token亏损量评价AI使用功效，但Token只能体现于AI的交互频次，无法衡量其现实落地的工作成就
。当企业试图将Token用量纳入KPI，有必要思虑怎么预防这样查核机造跑偏
。将来Token狂热会退散，若何剔除无效的AI账单，回归价值创造自身，也是摆在企业刻下的必答题
。

采写：南都N视频记者李玲 发自北京

本周官方更新行业钻研成就亚马逊叫停AI用量排行榜，把烧Token当绩效查核可行吗

亚马逊下线了一个追踪内部使用AI（人为智能）的排行榜，原因是员工刻意刷量，推高了公司算力成本
。

据《金融时报》5月29日报路，亚马逊在本周通知员工，旗下“Kirorank”榜单已终场服务
。这一榜单依附亚马逊内部开发者平台Kiro，正本用于给用户的AI活动量打分，设立初衷是为推动AI在业务场景的利用，了局壮志未酬
。一些员工为钻营排名，铺排AI智能体执行无意思的操作，钻营Token使用量最大化，造成公司算力资源过度亏损
。

不止亚马逊一家，Meta、微软、谷歌等硅谷巨头也出现内部比拼Tokenmaxxing（Token最大化）的情况
。这股风尚还从硅谷舒展至中国，有网友发帖称国内个别大厂起头查核Token亏损量，将此与转正、年度绩效、提升挂钩
。

当烧Token成为KPI，企业若何预防内部陷入“为用AI而用”、盲目刷量冲榜进而引发算力空耗的怪圈？更深层的问题是，Token亏损量高能否同于产出价值高？相比烧了几多Token，有无更成熟、不变且可行的AI价值衡量尺度？

硅谷“卷”Token用量

所谓Token是大模型处置文本的最幼单元，每一次提醒词输入和模型输出城市亏损Token——1个Token既可所以一个单字，也可所以一个常见的词语，或者一个标点符号、空格
。在国内，国度数据局于今年3月将Token译为“词元”，以为这不仅是智能时期的价值锚点，更是衔接技术供给与贸易需要的“结算单元”
。

随着AI利用的加快推动，Token的亏损正被越来越多厂商视为反映Al的发展规模和活跃水平的指标
。在硅谷，最近鼓起了一股名为Tokenmaxxing（Token 最大化）的风潮——蕴含亚马逊、Meta、微软等科技巨头为激励员工积极使用AI工具，将此纳入查核指标，有的公司甚至设置内部排行榜，通过数据看板实使毓示员工Token亏损数据
。

以Meta为例，今年4月初，一名Meta员工开发了名为 “Claudeonomics” 的内部仪表盘，用来统计公司超8.5万员工的Token使用量，并展示了前250名的名字
。据媒体报路，30天内，Meta全员“烧掉”了60万亿Token，排名第一的员工均匀亏损2810亿Token——按Claude公开的API价值折算，“榜一大哥”单月亏损了公司超过 140万美元的AI用度
。不外这份榜单，被一家科技媒体曝光后已经下线，创建者暗示“因数据被表部门享，决定临时关关
。”

不止科技公司，流媒体巨头迪士尼也参与Tokenmaxxing行列，在内网上线了一块名为“AI Adoption Dashboard”的看板，实使毓示员工挪用美国人为智能公司Anthropic旗下Claude模型的频率、要求次数、Token亏损量
。

这些行为批注，一些公司治理层在将Token亏损量纳入查核系统，用以衡量员工的AI能力
。今年3月，英伟达CEO黄仁勋在GTC大会直言，若是一位年薪50万美元的工程师，一年亏损不掉25万美元的Token，他会深感焦虑

；迫恃购俺鲆裈oken当工资发，每年给工程师一笔相当于一半薪水的Token预算，“让他们的能力放大10倍”
。

在以黄仁勋为代表的AI大佬的叙事框架里，Token正成为一种出产力指标，将来还可能造成薪酬福利、新钱币
。不外，这样的行业叙事也面对证疑，其中一个现实问题是，Token亏损涉及成本问题，大量的AI投入最终有几多转化成了有效的产出？当Token用量与查核绑定，这将激励员工进一步拥抱AI海潮，还是可能被异化？

亚马逊的实际案例，给出了一种答案
。5月29日，据《金融时报》报路，亚马逊近期关停了内部AI使用排行榜KiroRank
。这一系统最初用于评估开发者平台 Kiro 的用户AI使用阐发，但部门员工利用AI智能体执行大量无效工作“刷榜”，以至亚马逊的算力成本大幅攀升
。

此前，亚马逊被曝设定查核指标，要求超80%的研发人员每周必须使用AI工具，并通过内部排行榜实时统计Token亏损量
。为应对查核压力，不少员工出现了刷数据的行为
。

据亚马逊介绍，这份榜单由部门员工自觉搭建，初衷是让各人看到AI的赋能作用，公司的主题指标是提升运营效能，但了局壮志未酬
。亚马逊高级副总裁戴夫·特雷德韦尔（Dave Treadwell）告诫员工，“请不要为了用AI而用AI
。”

另据媒体报路，亚马逊已起头改用“尺度化部署量”作为新查核指标，更关注工程师用AI产出有效代码的频率，而非单纯的Token亏损量
。

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除了亚马逊表，Meta等科技公司员工也被曝存在刻意刷Token亏损量、抬高内部排名的问题
。若何对待员工的Tokenmaxxing行为？

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。但在排名压力下，员工必然会进行无效挪用，这不仅浪费算力资源，还会分散工作精力，违背AI降本增效的初衷，也反映出企业AI治理系统存在短板
。

大厂员工用昂贵的算力表演忙乱，问题到底出在哪里？张毅直言，本原在于企业用单一的Token使用频次代替价值查核，这种单一量化指标容易引发大局主义问题
。

南都记者把稳到，这股风尚也起头舒展至中国国内
。近期，有网友发帖称某大厂绩效将参考Token亏损数据，或影响转正、年度绩效、提升
。与此同时，为了激励员工拥抱AI刷新，腾讯、阿里、字节等企业相继颁布了与Token有关的政策，蕴含提供内部AI工具的免费额度、表部采办AI工具可报销，为技术和算法等主题岗位配置Token补助等，也有企业以优良案例评优、创新项目嘉奖等方式激励员工使用AI
。

当烧Token成为KPI，若何预防陷入“为用AI而用AI”的怪圈？张毅暗示，Token亏损量仅直观反映AI挪用频次与使用活跃度，只能注明员工对AI工具的使用水平，无法直接等同于工作效能与业务价值
。更合理的衡量指标应聚焦业务了局，好比工作交付效能、内容可用率、谬误返工率、成本节约额、业务创新成就等，从投入产出角度评估AI使用的真实效力
。

值得一提的是，随着算力账单的增长，一些科技公司起头审视Token能否烧出价值
。好比，Uber首席运营官麦克唐纳德（Andrew Macdonald）在近期的一档播客中暗示，更高的Token使用量并没有转化为一致、有效的职能增长，公司越来越难以为持续攀升的AI支出做出合理诠释
。

业内也不乏质疑“唯Token论”的声音
。今年3月，Gartner钻研副总裁孙鑫曾撰文指出，Token数量在结构上并不合用于评估AI成功与否，反而可能误导企业机构的决策者，重要有三点原因：以Token为信号会导致错位激励
；Token亏损与业务价值脱节
；Token数量在技术上无法实现厂商之间的直接比力
。

百度首创人李彦宏也在思虑，AI时期的怀抱衡到底是什么？他以为，Token只是代表成本，并不代表收益
；它衡量的是投入，而不是产出
。另表，Token亏损有没有效率、产出了什么价值——这些Token自身无法回覆
。

5月13日，李彦宏在Create2026百度AI开发者大会正式提出，进入智能体时期，衡量一个平台和生态的繁华，比起Token亏损，更应该关注“日活智能体数”（Daily Active Agents，简称DAA），关注有几多Agent在给人类干活，并交付了局
。

此前，美国CRM（客户关系治理）巨头Salesforce尝试提出一个新概想：智能体工作单元（AWU, Agentic Work Units），即智能体实现的一项独立工作，它代表原始算力真正转化为现实工作价值的过程——既可所以实现一次指令交互，也可所以走完一轮逻辑推理，更主题的是实现一次工具挪用
。

自智能体鼓起以来，行业以Token亏损量评价AI使用功效，但Token只能体现于AI的交互频次，无法衡量其现实落地的工作成就
。当企业试图将Token用量纳入KPI，有必要思虑怎么预防这样查核机造跑偏
。将来Token狂热会退散，若何剔除无效的AI账单，回归价值创造自身，也是摆在企业刻下的必答题
。

采写：南都N视频记者李玲 发自北京

苏拉森·孔西里暗示，当现代界矛盾频发，地缘匹敌加剧，单边主义肆虐、非传统安全领域风险上升
。他以为，处置地域和全球安全问题，要以对话协商取代匹敌对抗，钻营合作共识而非发展零和博弈
。

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