Meta 8.5 萬名員工展開競賽，消耗 60 萬億個 AI Token

矽谷正在發生一場文化轉變，員工消耗的人工智慧算力正成為衡量生產力的新基準。在 Meta Platforms，這種趨勢表現為一種內部競爭，員工們競相消耗數萬億個 AI Token 以爭奪地位。

據《The Information》報導，一個名為「克勞德經濟學」（Claudeonomics）的員工自發排行榜正在追蹤 Meta 8.5 萬多名員工的 AI Token 消耗量。Meta 首席技術官 Andrew Bosworth 在 2 月的一場科技會議上表示：「這是一樁穩賺不賠的買賣，繼續做下去，沒有上限。」他指的是一名工程師，據說通過在 AI Token 上花費相當於其薪水的費用，將其生產力提高了十倍。

在過去的 30 天裡，該排行榜記錄的總使用量超過 60 萬億個 Token。排名第一的個人用戶平均消耗了 2810 億個 Token，這可能轉化為數百萬美元的計算成本。根據 Anthropic 對其 Claude 3 Opus 模型的最新公開定價，60 萬億個 Token 可能對應約 9 億美元的支出，這凸顯了 Meta 為 AI 集成投入的巨大內部投資。

這種被稱為「代幣最大化」（tokenmaxxing）的現象標誌著對 AI 基礎設施的巨大且加速的需求，這對於像英偉達（Nvidia）這樣的晶片製造商和雲端服務供應商來說是一個看漲信號。然而，它也引發了關於 Token 消耗是真正的生產力衡量標準，還是僅僅是鼓勵浪費行為的虛榮指標的辯論。

Token 排行榜引發生產力辯論

這種最大化 Token 使用量的推動力得到了最高層的認可。英偉達執行長黃仁勳（Jensen Huang）最近表示，如果一名年薪 50 萬美元的工程師每年在 AI Token 上的支出少於 25 萬美元，他會感到「深感擔憂」。這種自上而下的鼓勵在 Meta 內部創造了一個競爭環境，員工可以獲得諸如「代幣傳奇」（Token Legend）和「會話永生者」（Session Immortal）之類的頭銜。

然而，這種做法正招致質疑。彭博社的 Joe Weisenthal 在社交平台 X 上問道：「通過消耗的 Token 總量來衡量生產力的意義何在？」他隨後將這種狂熱比作「土法煉鋼（backyard steel furnaces）氛圍」，這是指歷史上優先考慮原始產出配額而非品質與效率，最終導致資源浪費的運動。

批評的核心在於，Token 消耗是一個投入指標，而非產出指標。就像測量作家列印的頁數並不能說明其作品品質一樣，消耗更多的 Token 並不本質上意味著完成了更有價值的工作。據報告稱，一些員工為了在排行榜上攀升，在非關鍵的研究任務上運行 AI 智慧體長達數小時，證實了這一指標是可以被操縱的。

一種必要的「過度矯正」？

並非所有人都將這一趨勢視為純粹的負面。技術分析師 Noah Brier 表示：「我認為這不合邏輯，但當你試圖讓 Meta 這樣龐大的巨輪轉向時，有時你必須刻意地過度矯正。」從這個角度來看，將 AI 使用遊戲化雖然手段強硬，但可能是迫使大型組織迅速採用新的、以 AI 為原生的工作流的一種潛在有效策略。

該系統的設計非常具有吸引力。員工可以追蹤自己的使用情況，與同事進行比較，並獲得一系列勳章和成就。除了來自 Anthropic、OpenAI 和 Google 的第三方模型外，Meta 的員工還可以訪問內部工具，包括開源模型 OpenClaw 的一個版本。

撇開關於生產力的內部辯論不談，「克勞德經濟學」排行榜向市場發出了一個明確信號：企業級的 AI 消耗正在以可能超出預期的速度擴張。僅一家公司就可能每月在 AI 計算上投入近 10 億美元，這凸顯了支撐該技術的底層硬體和雲端服務所面臨的巨大且不斷增長的需求。

本文僅供參考，不構成投資建議。