起源：莫雷加德获乒乓球欧冠决赛MVP作者： 陈俊燕：

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