上海
01、开始“烧Token”的时代
Token，这个大模型处理语言的基本单位，在短短几个月内从技术术语变成了职场硬通货。
3月起，多家互联网大厂几乎同步向员工开放大额Token额度——
- 腾讯一度为每位员工配置了年均22万元的Token资源；
- 字节跳动推出AI产品体验费用报销政策，技术岗年度上限1000美元；
- 360则直接给全员充了1亿Token。
02、烧Token”为什么降温了？
账单太贵了。。。
2026年5月，微软决定取消大部分员工对Claude Code的内部许可——这款AI编程工具在微软内部开放仅6个月就成为最受欢迎的辅助开发软件，随之而来的是Token消耗剧增、成本暴涨。
国内同样在踩刹车。。。
- 2026年6月起，腾讯将此前较为固定的Token配额机制，改为按部门、岗位和任务场景进行差异化、动态式分配。有腾讯员工反映，额度从每月2000美元降至1400元人民币。
- 字节跳动则要求员工调用外部模型产生的费用自行承担50%，产研岗位年度报销上限为1000美元。
- 百度依部门差异化配置。
- 亚马逊高管公开告诫员工“不要为了使用AI而使用AI”。
03、真题：单点提效，整体卡壳
Token越烧越多，但企业整体的效率回报却不如预期。
问题出在哪里？一位头部大厂的算法工程师估算，从代码产出角度，AI可以带来几十倍的效率提升；但从代码转化为落地的产品，提效就降到了5倍左右——中间的损耗来自与不同部门的沟通与协调过程。一个部门20来人，一个月消耗5万元Token，“什么也没搞出来”。
更深层的原因是，AI确实能提升单个环节的效率，但真正制约生产力的，仍然是人与人之间的协作、组织流程，以及产品落地过程中那些难以量化的判断。有团队各自选用不同的AI工具，各类系统无法串联，形成“AI孤岛”。当领导试图整合这些AI成果时才发现，不同工具链积累的技术债和迁移成本，让热闹的AI实践难以形成规模效应。
04、打工人：戒不掉的Token
额度砍了，工作量没减。已经离不开AI的打工人，很难再回到“古法时代”。
- 有程序员开始“节食”——频繁调用便宜的大模型，但经常遭遇幻觉，造成工作效率下降。
- 更多人选择“自费打工”：主动购买国外大模型会员，从几千元到上万元不等。
05、从“烧Token”到“算账”
从疯狂“烧Token”到重新计算消耗，互联网大厂正在试图在效率与成本之间寻找平衡。但这场反思揭示了一个更深层的命题：AI的真正价值，不在于消耗了多少Token，而在于它能否帮助人突破能力的边界。
当大厂还在为Token账单焦头烂额时，另一股浪潮已经悄然兴起——“AI超级个体”。
想涨薪、想走得更远，最稳妥的办法永远是投资自己的技能。可如果行业的天花板已经压到头顶，与其在原地内卷，不如借AI的东风换个赛道。AI超级个体，正是个低门槛、高成长的方向。
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