烧Token成KPI,8.5万Meta员工狂刷60万亿Token,争榜一大哥
创始人
2026-04-07 17:11:47
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机器之心编辑部

大厂员工为 token 而疯狂。

最近,硅谷兴起一种新的「炫耀性消费」,称为 tokenmaxxing(token 最大化)。

它将 token 使用量转变为生产力基准,以及衡量谁最具「AI 原生」特质的竞争指标。

员工们不断优化提示词、编程会话,并同时运行多个 AI Agent,以攀登公司内部排名,在 AI 加速替代传统编程等岗位职能的焦虑背景下,用消耗量来证明自己无可取代。

这其中的典型代表就是 meta。

meta 员工疯狂刷 Token

据 the information 报道,meta 内部最近玩起一种新游戏,看谁烧掉的 AI token 最多。

公司内网上,一名员工自发搭建了一个名为 Claudeonomics 的排行榜,名字还直接借用了 Anthropic 的旗舰产品 Claude。

该排行榜汇聚了超过 8.5 万名员工的 AI 使用数据,列出 token 消耗量最高的前 250 名。

排名靠前的员工可以获得从铜、银、金、铂金到翡翠的等级徽章,以及「模型鉴赏家」、「缓存巫师」等成就头衔,而站在金字塔顶端的那批人,则被冠以「Session 永生者」乃至「Token 传奇」的称号。

整个排行榜被设计得像一款竞技游戏,员工可以实时追踪个人消耗量,与同事横向对比。

仅最近 30 天,该排行榜上的 token 总使用量就突破了 60 万亿。

token 是 AI 模型处理数据的基本单位,每一次提示词输入和模型回应都会被拆分为这些单元,通常 100 个 token 约等于 75 个英语单词,60 万亿 token 换算下来大约是 45 万亿个英语单词。

排名第一的个人用户平均消耗了 2810 亿 token,根据不同模型的定价,背后可能是数以百万计美元开销。

据内部员工透露,已有人开始专门指挥 AI Agent 连续数小时执行研究任务,目的只有一个,就是把自己的 token 数刷上去。

meta 还另设有一套面向软件工程师的官方 token 使用仪表板,软件工程师通常是最大的 token 消耗群体,其他岗位的员工也可以查看自己的使用情况。

扎克伯格和博斯沃思本人均未进入前 250 名。

这场竞赛在网络上引发不少讨论。

有网友感慨:这简直太疯狂了,我们现在要靠烧 token 来比拼了吗?token 成了新的货币吗?

也有从业者表示,他们公司也在搞类似的东西,到底用它干什么才能烧这么多?

这听起来像赌博上瘾,或者不过是想给管理层留个好印象。

「tokenmaxxing 究竟如何衡量生产力?我随手写段死循环代码也能跑掉几百万 token,这和产出有什么关系?如果目标仅仅是多烧 token,我们到底在做什么?」

「管理层把高 token 用量等同于高产出,这是一种管理层 AI 精神错乱。」

刷 token 亦成国内大厂新职场文化

不止国外,国内大厂也已先行一步。

3 月 16 日,阿里巴巴成立 Alibaba Token Hub (ATH) 事业群,该事业群以创造 Token、输送 Token、应用 Token 为核心目标。

同月,腾讯将原有 MaaS 平台升级为 TokenHub,打通微信、小程序、元宝、QQ 等国民级应用,并推出「龙虾管家」等工具。

有网友爆料,腾讯也开始搞起 token 用量排名,有事业群开始统计各部门各团队 token 用量和排名,规则尚未明确,但网友们早有对策。

比如随便找个腾讯网游,让 opus 一直尝试解包;或者搞个工作流,token 用量轻松过万。

还有网友发帖称,部门大老板在群里发了三月份 token 消耗榜单,并宣布以后研发试用期转正、年度 KPI、晋升都会参考 token 消耗数。

为啥?科技大佬们的推波助澜

这场 token 狂欢为啥愈演愈烈?离不开科技大佬们的「煽风点火」。

上个月,英伟达 CEO 黄仁勋公开表示,如果一名年薪 50 万美元的工程师每年使用的 AI token 价值不到 25 万美元,他会「深感震惊」。

今年 2 月,meta 首席技术官安德鲁・博斯沃思在一场科技大会上提到,有一名顶尖工程师花在 AI token 上的费用相当于其个人薪资,而生产效率却提升了高达 10 倍。「这是稳赚不赔的买卖,继续干,没有上限。」

前特斯拉和 OpenAI 科学家 Karpathey 则在播客中炫耀自己用 AI 编程的经历,同时坦言自己也感受到最大化使用 AI 的压力,「关键在于 token。你的 token 吞吐量是多少?你能调动多少 token 吞吐量?」

今年,扎克伯格在内部备忘录中向 meta 工程团队发出一项「大胆要求」:重写 meta 的代码库,使 AI Agent 能够轻松读懂并修改它们。

meta 软件工程师除了使用 Anthropic、OpenAI 和谷歌模型外,还可使用内部开发工具,包括 meta 版本的 OpenClaw(称为 MyClaw)以及近期收购的 Manus。

Anthropic 年化已突破 300 亿美元

token 正在变成最真实的需求指标。

无论是开发者调用 API,还是用户在对话中不断生成内容,本质上都在消耗 token。而随着使用频率和复杂度的提升,token 消耗也在快速放大,最终直接转化为收入与算力需求。

Anthropic 的增长显得格外典型。

自 2026 年以来,来自 Claude 客户的需求明显加速,Anthropic 周一表示,其年化收入已突破 300 亿美元,正在迅速缩小与 OpenAI 之间的差距。

而在 2025 年底这一数字约为 90 亿美元。今年 2 月,他们在宣布 G 轮融资时曾提到,有超过 500 家企业客户的年化支出超过 100 万美元;而现在,这一数字已经超过 1000 家,在不到两个月的时间里实现翻倍。

这也意味着,在过去的几个月,Anthropic 的商业化进程已经明显提速。

进一步来看,其收入结构也清晰反映出这一趋势:Anthropic 绝大部分收入来自模型 API 的调用,只有一小部分来自 Claude chatbot 的订阅。

但这种快速增长也使 Anthropic 对算力的需求大幅提升。

Anthropic 周一还表示,他们已经与 Google 和 Broadcom 达成一项新协议,从 2027 年起将获得多个吉瓦规模的 Google Tensor 处理单元(TPU)算力资源。获得的算力将为前沿 Claude models 提供支撑。

Anthropic 首席财务官 Krishna Rao 表示,这项与 Google 和 Broadcom 的合作,一方面持续建设充足算力,以承接客户规模的指数级增长;另一方面,也在推动 Claude 持续逼近 AI 能力的前沿。为匹配这一前所未有的需求,公司正进行迄今最大规模的算力投入。

而从更底层来看,这一切其实都可以被还原为同一个变量:token。

随着 token 使用量的持续扩大,大模型公司的竞争逻辑也随之被重写:不再只是模型能力的比拼,而是谁能够更高效地生产、处理并承载 token。

https://www.theinformation.com/briefings/anthropic-says-topped-30-billion-annualized-revenue?rc=jn0pp4

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