304永利集团官网入口-Token再这么烧下去，AI迟早要反噬自己
首页财产ai正文 Token再这么烧下去，AI早晚要反噬本身 本年，Meta、Intuit等公司员工为防裁人或者因指标被提示，疯狂烧Token。GitHub现相干项目，AI行业重算ROI，企业及模子公司都于调解，行业面对成本考量。 2026-07-02 10:37 ·微信公家号：数据猿 王茜茜 王茜茜 AI投资人解读· 文章指出，AI行业将Token耗损作为权衡运用水平、增加速率等的主要指标，衍生出 “烧Token” 项目。但Token耗损增长，企业出产力、收入及利润却未同步增加，成本飙升。· 危害提醒：企业出产力、收入及利润未因Token耗损增加而同步增加，致使行业从头审阅AI投入方式模子公司转变贸易模式，转向按现实利用量收费，各方都将面对成本增长的问题。总结：AI行业把Token耗损当增加指标，激发 “烧Token” 征象，成本高而价值未增。企业、模子公司等各方面对成本压力，行业需从头审阅投入与增加方式，存眷现实价值创造，不然增加故事将受影响。
本年春季，一名于Meta事情的软件工程师伴侣忽然给我发来一条动静。
"看到咱们裁人的新闻了吧？"
本以为他要吐槽扎克伯格治理程度不行，成果却话锋一转："此刻各人都疯了同样于烧Token。"
我愣了一下。
"为何？"
“只管公司从来没有公然地告诉咱们Token利用量会不会影响绩效，但各人都猜这个指标会成为裁人的依据。”他说到。
这类担忧并不是毫无出处。
2026年头，Meta内部曾经呈现一个由员工自建的AI利用排行榜——Claudeonomics。它统计了跨越8.5万名员工的AI利用环境，并列出了Token耗损最高的Top 250员工。排行榜厥后被撤下，但Meta随后证明，公司确凿存于官方的AI Insights Dashboard，用在追踪员工AI东西的利用环境，只是再也不根据Token简朴排名。
于北美华人科技论坛一亩三分地上，也有匿名用户提到，一些Meta员工会经由过程编写轮回使命，连续挪用模子，以提高本身的Token利用量。
几天后，我又接洽了一名于Intuit事情的软件工程师。
本年以来，Intuit股价连续低迷，再叠加SaaS行业裁人动静不停，公司内部也最先洋溢着一种不安的情绪。
"各人都感觉，裁人只是时间问题。"他说到。于聊到AI时，他忽然说了相似的话，"咱们此刻也于想措施多用一点Token。"
我问他为何。
"Manager每一周城市看团队的AI利用环境。假如有人险些不消，就会被提示：'你应该多用一点。'"
一样的，Intuit从来没公然注解Token利用量会影响绩效。"但既然公司最先统计，那这个数据必定有效。"他说到。
"前两天，一个同事给我发了个GitHub项目。"
我问，甚么项目？
"他说，假如只是想把Token刷高，用这个最快。"他笑了一下，"我其时感觉挺离谱的。但我周围许多人也于比力每一个月谁于Claude上花的钱更多。"
谈天竣事后，我点开了他发来的阿谁链接。
项目名字叫Burn Baby Burn。打开README，也是满满的嘲讽象征。
第 一页写着一句玄色诙谐：
Nothing gets you promoted faster than a six-figure token bill.（没有甚么比一张六位数的Token账单，更能帮你升职）
下面还有有一句：
Investors love AI usage.（投资人喜欢看AI利用量）
细心看了一遍，整个项目没有教开发者怎么写更好的Prompt，也没有提高Agent效率。只有一个简朴粗鲁的方针：更快地华侈公司给的Token预算。
这个项目很快被转发到Hacker News。有效户评论说：
"This is one of the funniest things I've seen on HN. This is actually becoming useful where I work."（这是我近来于Hacker News上看到最 可笑的工具。好笑的是，它于咱们公司竟然真的最先有效了。）
0一、教你怎样用一行代码，烧失50000个Token
我接着翻看Burn Baby Burn这个项目，发明它的运行方式其实不繁杂。
用户安装后，只需要于号令行里输入近似burn 50000，它就会挪用Claude Code或者Codex，方针是耗损5万个Token。项目申明里甚至直接给了几个例子：burn 50000--model haiku、burn 100000--model sonnet、burn 50000--backend codex。
剧本会天生一段没有现实意义的填充文本，然后把这段文本塞进Prompt里，并要求模子只答复一个单词：burned。换句话说，它不是让模子解决问题，而是让模子读取一堆无心义内容，再给出一个极短回覆。Token就是于这个历程中被耗损失的。
为了让这个历程看起来更像一场演出，剧本还有会于终端里显示进度条、动画及累计成本。每一挪用一次模子，它会解析Claude或者Codex返回的Token利用量，把已经经烧失的Token累加起来，直达到到用户设定的方针。
项目作者显然是于弄笑。假如用户一次试图烧失跨越100万个Token，步伐会直接退出，并提示："这个堆栈是个打趣，README里的企业版也不是真的。"
但评论区的开发者好像比作者还有会玩。
有人提Issue，但愿增长多线程撑持，理由是："我已经经靠这个东西升职了，此刻需要烧更多Token。"
还有有人建议把整个项目用Rust重写，由于"Bash烧Token还有是太慢了。"
我继承搜刮"token burn"，发明Burn Baby Burn其实不是唯 逐一个如许的项目。
有人做了token-burn。作者说Claude Code、Codex这种东西每一周城市重置额度，不消也是华侈，不如趁额度清零以前，让AI去跑代码审查、补测试、重构，把剩下的Token全数花失。
再往下翻，还有有不少近似的小东西。
有的主动天生超长Prompt，有的让多个Agent互相会商，还有有的专门轮回挪用模子，把额度一直跑到清零。它们年夜多没有几多Star，也未必真的会有人持久利用。但若放于两年前，很难想象GitHub上会呈现如许一类项目。
究竟那时工程师们会商的还有是怎么削减办事器开消、压缩云计较成本、优化代码效率。
今天，他们最先会商另外一件事：怎么于AI上花更多的钱。
0二、AI行业正于反复苏联工场的过错
英国经济学家Charles Goodhart曾经提出一个不雅点：“当一个指标成为方针，它就再也不是一个好的指标。”
这就是厥后广为传播的Goodhart's Law（古德哈特定律）。
汗青上，苏联规划经济就犯过如许的过错。为了提高工业产量，当局用钉子的重量查核工场，成果工场出产出又粗又年夜的钉子；厥后改为按数目查核，工场又最先出产细如针尖的小钉子。
不管是哪种，工场都完成为了KPI，但真正有效的钉子却愈来愈少。
今天的AI行业，愈来愈像昔时的苏联工场。
Token原本只是权衡模子计较资源的一项技能指标，但已往一年，它逐渐酿成了权衡AI运用水平、产物增加速率，甚至企业价值的主要指标。企业最先鼓动勉励员工多用AI，创业公司最先展示Token增加，愈来愈多VC也把Token耗损、Token增速当做产物活跃度及增加潜力的主要旌旗灯号。
以是“Tokenmaxxing”一度成为硅谷开发者会商的热点话题，这才衍生出了专门帮忙"烧Token"的GitHub项目。
然而，每个Token暗地里都是真金白银的投入。
GPU要扩，HBM要买，数据中央要建，电费要交，收集、散热、运维同样都少不了。AI Agent越普和，推理次数越多，整个AI基础举措措施的成本也随着水长船高。今天涨价的不只是HBM，而是整个AI行业的底层成本。
更难堪的是，成本一起飙升，价值却没有同步增加。
Token耗损愈来愈多，AI挪用愈来愈频仍，但企业的出产力、收入及利润，并无按一样的速率增加。在是，企业最先限预算，模子公司最先取缔补助、改为按量收费，整个行业忽然最先从头计较ROI。
已往，企业鼓动勉励员工多烧Token，VC鼓动勉励创业公司讲Token增加，模子公司补助Token抢市场。所有人都于追赶统一个数字，却愈来愈少有人问一句：
这些Token，到底创造了几多价值？
0三、长长的账单把老板打醒了
已往几个月，由于AI Token成本增加患上远远凌驾了预期，美国已经经有不少年夜型公司最先限定员工利用AI。
据《金融时报》报导，因为一些员工最先为了晋升排名而存心耗损Token，Amazon已经经封闭了统计员工AI利用环境的内部排行榜 KiroRank。
于与员工沟通时，Amazon高级副总裁Dave Treadwell明确暗示：“不要为了利用AI而利用AI。请利用AI去帮忙解决客户问题、营业问题，并鞭策立异。”
Uber更着急。据报导，公司原本一全年的AI工程预算，仅用了四个月就全数花完，不能不为每一位工程师利用Claude Code、Cursor等AI编程东西设置每个月1500美元的预算上限。
即便耗损了云云多的Token，Uber首席运营官Andrew Macdonald于本年5月接管采访时仍坦言，截至今朝，他还有没有看到AI支出的增长，与出产力晋升之间存于明确的对于应瓜葛。
除了此以外，更多科技公司插手到这场AI成本节制年夜战之中：微软缩减了内部Claude Code授权；协作软件公司Atlassian最先为员工设置Token配额；于线游览平台Priceline于AI编程东西涨价后增强利用审核；而加密钱币生意业务所Coinbase则选择另外一条路——不直接限定Token，而是经由过程模子路由及缓存优化，降低每一一次AI挪用的成本。
出在ROI的思量，愈来愈多企业最先从头审阅AI的投入方式。
McKinsey最新《State of AI》陈诉显示，88%的企业已经经至少于一个营业部分部署了AI，较上一年进一步晋升，申明AI采用率已经经很是高。然而，真正看到财政回报的企业却远没有那末多。只有39%的受访企业认为AI已经经对于谋划利润（EBIT）孕育发生影响，并且此中绝年夜大都企业暗示，这类影响占利润的比例仍不足5%。
这类变化也反应于其他研究中。按照KPMG本年5月对于全世界2145名企业高管的一项查询拜访，近一半受访企业暗示，因为AI Agent的成本已经经跨越带来的收益，是以削减了AI Agent的利用。
企业正于进入Gartner所说的"破灭低谷（Trough of Disillusionment）"——最初对于AI的高兴，正逐渐让位在对于成本、范围化及ROI的实际考量。已往会商的是AI Adoption（采用率），如今会商的则是AI ROI。
连OpenAI CEO Sam Altman都认可，这类变化发生患上很是快。他暗示，本年年头，险些没有企业会自动会商AI成本；但短短几个月后，这已经经成为客户最体贴的问题。已往几个月，他听到至多的一句话就是：
"咱们第 一季度就花光了整年AI预算。
0四、模子公司也补助不起了，该有人买单了
当企业最先从头计较AI的经济账，模子公司也不能不转变本身的贸易模式。
已往两年，为了抢占市场，OpenAI、Anthropic等公司遍及采用固定定阅（Flat Fee）模式，企业不管耗损几多Token，用度险些连结稳定，而不停上涨的推理成本则由模子公司本身负担。
这套模式于AI还有是谈天呆板人时代尚且可以或许维持，但AI Agent转变了游戏法则。
比拟一次平凡问答，一个AI Agent往往需要持续挪用模子、重复推理、修改代码、验证成果，一个使命耗损的Token多是传统谈天呆板人的几十倍甚至上百倍。用户看到的只是"完成为了一个使命"，模子公司负担的倒是GPU被占用、电力被耗损、办事器连续运转及数据中央连续扩容的成本。
财政压力也最先迅速累积。按照《金融时报》披露的数据，OpenAI去年营收约130亿美元，运营吃亏却高达209亿美元；纵然剔除了一次性管帐因素，谋划层面的现金耗损仍到达约80亿美元。
Anthropic虽然收入高速增加，却仍连续融资数百亿美元，用在采购GPU、设置装备摆设数据中央，以和支撑Claude不停增加的推理需求。
这也注释了为何这两家巨头规划于本年上市——对于在这些仍处在高投入阶段的模子公司而言，连续得到本钱市场撑持，已经经成为支撑算力扩张及模子迭代的主要条件。
不外，OpenAI近来又偏向在将IPO推延到来岁。据多家媒体报导，重要缘故原由并不是放缓扩张，而是参谋团队担忧近期年夜型科技IPO上市后的市场体现欠安，但愿等候更有益的市场情况，并争夺实现更高的上市估值。
于规划上市以前，模子公司的贸易模式已经经最先发生变化。OpenAI、Anthropic以和GitHub Copilot等产物陆续抛却固定定阅，转向按现实利用量收费（Usage-based Pricing）。GitHub更是于博客中坦言，公司已往一直于负担不停上涨的AI推理成本，固订价格模式已经经“没法连续（no longer sustainable）”。
正如投资机构Sure Valley Ventures治理合股人Barry Downes所说：“已往一年，许多AI产物现实上都于补助用户利用量，以争取市场份额。此刻，是时辰有人来买单了。”
但这个账单，其实不会只落到某一家公司头上。
企业会以更高的AI定阅费、更严酷的Token配额及更繁杂的成本治理来买单；模子公司会以更高的推理成本、更低的毛利率及更难讲的盈利故事来买单；创业公司会以更贵的API成本及更难建立的贸易模子来买单；投资人则会以更长的回本周期及更低的估值容忍度来买单。
Tokenmaxxing看起来像一个打趣，末了却戳中了整个行业最真正的问题：当一个行业把资源耗损包装成增加，它早晚要为这套增加叙事付费。
AI真正应该比拼的，不是谁烧失更多Token，而是谁能用更少的Token，把工作做患上更好。
不然，今天烧的是Token，明天反噬的，就是AI本身讲出来的增加故事。
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