Meta 8.5 万名员工展开竞赛，消耗 60 万亿个 AI Token

硅谷正在发生一场文化转变，员工消耗的人工智能算力正成为衡量生产力的新基准。在 Meta Platforms，这种趋势表现为一种内部竞争，员工们竞相消耗数万亿个 AI Token 以争夺地位。

据《The Information》报道，一个名为“克劳德经济学”（Claudeonomics）的员工自发排行榜正在追踪 Meta 8.5 万多名员工的 AI Token 消耗量。Meta 首席技术官 Andrew Bosworth 在 2 月的一场科技会议上表示：“这是一桩稳赚不赔的买卖，继续做下去，没有上限。”他指的是一名工程师，据说通过在 AI Token 上花费相当于其薪水的费用，将其生产力提高了十倍。

在过去的 30 天里，该排行榜记录的总使用量超过 60 万亿个 Token。排名第一的个人用户平均消耗了 2810 亿个 Token，这可能转化为数百万美元的计算成本。根据 Anthropic 对其 Claude 3 Opus 模型的最新公开定价，60 万亿个 Token 可能对应约 9 亿美元的支出，这凸显了 Meta 为 AI 集成投入的巨大内部投资。

这种被称为“代币最大化”（tokenmaxxing）的现象标志着对 AI 基础设施的巨大且加速的需求，这对于像英伟达（Nvidia）这样的芯片制造商和云服务提供商来说是一个看涨信号。然而，它也引发了关于 Token 消耗是真正的生产力衡量标准，还是仅仅是鼓励浪费行为的虚荣指标的辩论。

Token 排行榜引发生产力辩论

这种最大化 Token 使用量的推动力得到了最高层的认可。英伟达首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）最近表示，如果一名年薪 50 万美元的工程师每年在 AI Token 上的支出少于 25 万美元，他会感到“深感担忧”。这种自上而下的鼓励在 Meta 内部创造了一个竞争环境，员工可以获得诸如“代币传奇”（Token Legend）和“会话永生者”（Session Immortal）之类的头衔。

然而，这种做法正招致质疑。彭博社的 Joe Weisenthal 在社交平台 X 上问道：“通过消耗的 Token 总量来衡量生产力的意义何在？”他随后将这种狂热比作“土法炼钢（backyard steel furnaces）氛围”，这是指历史上优先考虑原始产出配额而非质量和效率，最终导致资源浪费的运动。

批评的核心在于，Token 消耗是一个投入指标，而非产出指标。就像测量作家打印的页数并不能说明其作品质量一样，消耗更多的 Token 并不本质上意味着完成了更有价值的工作。据报告称，一些员工为了在排行榜上攀升，在非关键的研究任务上运行 AI 智能体长达数小时，证实了这一指标是可以被操纵的。

一种必要的“过度矫正”？

并非所有人都将这一趋势视为纯粹的负面。技术分析师 Noah Brier 表示：“我认为这不合逻辑，但当你试图让 Meta 这样庞大的巨轮转向时，有时你必须刻意地过度矫正。”从这个角度来看，将 AI 使用游戏化虽然手段强硬，但可能是迫使大型组织迅速采用新的、以 AI 为原生的工作流的一种潜在有效策略。

该系统的设计非常具有吸引力。员工可以追踪自己的使用情况，与同事进行比较，并获得一系列勋章和成就。除了来自 Anthropic、OpenAI 和 Google 的第三方模型外，Meta 的员工还可以访问内部工具，包括开源模型 OpenClaw 的一个版本。

撇开关于生产力的内部辩论不谈，“克劳德经济学”排行榜向市场发出了一个明确信号：企业级的 AI 消耗正在以可能超出预期的速度扩张。仅一家公司就可能每月在 AI 计算上投入近 10 亿美元，这凸显了支撑该技术的底层硬件和云服务所面临的巨大且不断增长的需求。

本文仅供参考，不构成投资建议。