亚马逊下线了一个追踪内部使用AI（人工智能）的排行榜，原因是员工刻意刷量实力强大的配资公司，推高了公司算力成本。
据《金融时报》5月29日报道，亚马逊在本周通知员工，旗下“Kirorank”榜单已停止服务。这一榜单依托亚马逊内部开发者平台Kiro，原本用于给用户的AI活动量打分，设立初衷是为推动AI在业务场景的应用，结果事与愿违。一些员工为追求排名，安排AI智能体执行无意义的操作，追求Token使用量最大化，造成公司算力资源过度消耗。
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。这股风气还从硅谷蔓延至中国，有网友发帖称国内个别大厂开始考核Token消耗量，将此与转正、年度绩效、晋升挂钩。
当烧Token成为KPI，企业如何避免内部陷入“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消耗量高能否同于产出价值高？相比烧了多少Token，有无更成熟、稳定且可行的AI价值衡量标准？
硅谷“卷”Token用量
所谓Token是大模型处理文本的最小单元，每一次提示词输入和模型输出都会消耗Token——1个Token既可以是一个单字，也可以是一个常见的词语，或者一个标点符号、空格。在国内，国家数据局于今年3月将Token译为“词元”，认为这不仅是智能时代的价值锚点，更是连接技术供给与商业需求的“结算单位”。
随着AI应用的加速推进，Token的消耗正被越来越多厂商视为反映Al的发展规模和活跃程度的指标。在硅谷，近来兴起了一股名为Tokenmaxxing（Token 最大化）的风潮——包括亚马逊、Meta、微软等科技巨头为鼓励员工积极使用AI工具，将此纳入考核指标，有的公司甚至设置内部排行榜，通过数据看板实时展示员工Token消耗数据。
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。据媒体报道，30天内，Meta全员“烧掉”了60万亿Token，排名第一的员工平均消耗2810亿Token——按Claude公开的API价格折算，“榜一大哥”单月消耗了公司超过 140万美元的AI费用。不过这份榜单，被一家科技媒体曝光后已经下线，创建者表示“因数据被外部分享，决定暂时关闭。”
不止科技公司，流媒体巨头迪士尼也加入Tokenmaxxing行列，在内网上线了一块名为“AI Adoption Dashboard”的看板，实时展示员工调用美国人工智能公司Anthropic旗下Claude模型的频率、请求次数、Token消耗量。
这些举动表明，一些公司管理层正在将Token消耗量纳入考核体系，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，如果一位年薪50万美元的工程师，一年消耗不掉25万美元的Token，他会深感焦虑。黄仁勋还喊出要把Token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正成为一种生产力指标，未来还可能变成薪酬福利、新货币。不过，这样的行业叙事也面临质疑，其中一个现实问题是，Token消耗涉及成本问题，大量的AI投入最终有多少转化成了有效的产出？当Token用量与考核绑定，这将激励员工进一步拥抱AI浪潮，还是可能被异化？
亚马逊的实践案例，给出了一种答案。5月29日，据《金融时报》报道，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使用表现，但部分员工利用AI智能体执行大量无效任务“刷榜”，致使亚马逊的算力成本大幅攀升。
此前，亚马逊被曝设定考核目标，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消耗量。为应对考核压力，不少员工出现了刷数据的行为。
据亚马逊介绍，这份榜单由部分员工自发搭建，初衷是让大家看到AI的赋能作用，公司的核心目标是提升运营效率，但结果适得其反。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。”
另据媒体报道，亚马逊已开始改用“标准化部署量”作为新考核指标，更关注工程师用AI产出有效代码的频率，而非单纯的Token消耗量。
当Token成为KPI，有人用昂贵的算力表演忙碌
除了亚马逊外，Meta等科技公司员工也被曝存在刻意刷Token消耗量、抬高内部排名的问题。如何看待员工的Tokenmaxxing行为？
艾媒咨询CEO张毅告诉南都记者，硅谷企业推出Token消耗榜单，核心是借助可量化数据快速推动AI工具普及，用排名竞争倒逼员工主动拥抱AI，加速企业数字化转型。但在排名压力下，员工必然会进行无效调用，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管理体系存在短板。
大厂员工用昂贵的算力表演忙碌，问题究竟出在哪里？张毅直言，根源在于企业用简单的Token使用频次替代价值考核，这种单一量化指标容易引发形式主义问题。
南都记者注意到，这股风气也开始蔓延至中国国内。近期，有网友发帖称某大厂绩效将参考Token消耗数据，或影响转正、年度绩效、晋升。与此同时，为了鼓励员工拥抱AI变革，腾讯、阿里、字节等企业相继公布了与Token有关的政策，包括提供内部AI工具的免费额度、外部购买AI工具可报销，为技术和算法等核心岗位配置Token补贴等，也有企业以优秀案例评优、创新项目奖励等方式鼓励员工使用AI。
当烧Token成为KPI，如何避免陷入“为用AI而用AI”的怪圈？张毅表示，Token消耗量仅直观反映AI调用频次与使用活跃度，只能说明员工对AI工具的使用程度，无法直接等同于工作效率与业务价值。更合理的衡量指标应聚焦业务结果，比如任务交付效率、内容可用率、错误返工率、成本节约额、业务创新成果等，从投入产出角度评估AI使用的真实效能。
值得一提的是，随着算力账单的增加，一些科技公司开始审视Token能否烧出价值。比如，Uber首席运营官麦克唐纳德（Andrew Macdonald）在近期的一档播客中表示，更高的Token使用量并没有转化为同等、有效的功能增长，公司越来越难以为持续攀升的AI支出做出合理解释。
业内也不乏质疑“唯Token论”的声音。今年3月，Gartner研究副总裁孙鑫曾撰文指出，Token数量在结构上并不适用于评估AI成功与否，反而可能误导企业机构的决策者，主要有三点原因：以Token为信号会导致错位激励；Token消耗与业务价值脱节；Token数量在技术上无法实现厂商之间的直接比较。
百度创始人李彦宏也在思考，AI时代的度量衡到底是什么？他认为，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。另外，Token消耗有没有效率、产出了什么价值——这些Token本身无法回答。
5月13日，李彦宏在Create2026百度AI开发者大会正式提出，进入智能体时代，衡量一个平台和生态的繁荣，比起Token消耗，更应该关注“日活智能体数”（Daily Active Agents，简称DAA），关注有多少Agent在给人类干活，并交付结果。
此前，美国CRM（客户关系管理）巨头Salesforce尝试提出一个新概念：智能体工作单元（AWU, Agentic Work Units），即智能体完成的一项独立任务，它代表原始算力真正转化为实际工作价值的过程——既可以是完成一次指令交互，也可以是走完一轮逻辑推理，更核心的是完成一次工具调用。
自智能体兴起以来，行业以Token消耗量评判AI使用成效，但Token只能体现于AI的交互频次，无法衡量其实际落地的工作成果。当企业试图将Token用量纳入KPI，有必要思考怎么避免这样考核机制跑偏。未来Token狂热会退散，如何剔除无效的AI账单，回归价值创造本身，也是摆在企业面前的必答题。
采写：南都N视频记者李玲 发自北京实力强大的配资公司
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