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      黃仁勛發Token當工資!硅谷興起刷量大賽,一人燒掉33個維基百科

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      夢晨 發自 凹非寺
      量子位 | 公眾號 QbitAI

      OpenAI最燒Token的人有多狠?

      一位匿名員工,上周處理了2100億Tokens,是全公司之最,足夠把整個維基百科填滿33遍

      他不是在做什么驚天大項目,就只是公司內部排行榜第一名而已。

      與此同時,在隔壁Anthropic一位Claude Code用戶單月賬單超過15萬美元,折合人民幣過百萬元

      這便是硅谷新風尚Tokenmaxxing,直譯過來就是“Token刷量大賽”。



      具體來說:

      • AI公司內部開始出現排行榜,追蹤每個員工的token消耗量;
      • 招聘時,”你能給我多少token預算“正在成為工程師最關心的問題之一;
      • Meta和Shopify甚至把AI使用量寫進了績效考核標準。

      Token這個AI處理的最小文本單位,正在從技術術語變成硅谷的新型貨幣。

      從月付200到年燒10萬

      風投機構Theory Ventures創始人Tomasz Tunguz親身經歷了Token賬單的指數級膨脹。

      六個月前,他每月在Claude上花200美元。然后加了三個agent訂閱Codex、Gemini和Claude Code,月費漲到600美元。

      接著他開始用AI把待辦清單自動變成完成清單,每天處理31項任務,日均推理賬單飆到92美元。再加上每月400美元的智能體瀏覽器。

      半年之內,他的AI推理支出從年化7200美元漲到4.3萬美元,再到超過10萬美元。



      但在一年前,一個人想用掉這么多token幾乎不可能。

      假設一個學生寫篇論文,來回修改幾輪,大概消耗1萬個token,約等于7500個英文單詞。

      要燒掉幾十億個Token,得在電腦前不停下指令好幾十小時。

      Coding Agent改變了一切。

      Claude Code、Codex這類工具可以在無人監督的狀態下連續工作數小時,審查和編輯大型代碼庫,從一條指令生成完整程序。每個agent還能派生出子agent處理不同子任務,每一步都在生成成千上萬個Token。

      龍蝦OpenClaw更是24/7不停工作。



      Token消耗的爆炸直接推高了AI公司的收入。

      Anthropic今年在兩個月內將收入預期翻了一倍多,Claude Code年化收入達到25億美元。

      OpenAI的Codex周活躍用戶超過200萬,年初以來增長兩倍,Token使用量增長五倍。

      Google去年透露,其AI模型每月處理超過1.3萬萬億(quadrillion)個Token。

      不過,這增長背后有個關鍵推手:補貼。

      OpenAI和Anthropic都在200美元/月的訂閱計劃里提供了價值約1000美元的Token額度。

      和當年打車、外賣用發優惠券搶市場的邏輯一模一樣。

      Token成為第四種薪酬

      英偉達GTC 2026上,黃仁勛把這股暗流推到了臺面上,拋出了一個讓所有人豎起耳朵的提議:

      • 工程師年薪幾十萬美元,我會在基礎薪資之上再給他們相當于一半年薪的token,讓他們能力放大10倍。當然我愿意這么做。

      黃仁勛成了第一個公開談論“公司Token預算”的重量級CEO。

      在他的框架里,Token正在變成繼工資、獎金、期權之后的第四種薪酬。



      根據薪酬追蹤網站Levels.fyi的數據,硅谷75分位軟件工程師的年薪是37.5萬美元(約262萬人民幣)。如果再加10萬美元的token預算,總包就是47.5萬美元,其中21%是token。



      OpenAI Codex工程負責人Thibault Sottiaux最近在X上寫道,AI算力正變得越來越稀缺、越來越值錢:

      • 候選人面試時越來越多問我:我能有多少專屬推理算力。



      內卷還是生產力?

      在OpenAI內部,員工已經可以在排行榜上看到同事消耗了多少token。

      公司token預算正在成為一種員工福利,就像醫療保險或免費午餐。

      另一面,Shopify和Meta已經把AI使用納入了績效考核,獎勵重度使用的員工,批評不用的。

      風險投資人Nikunj Kothari這樣描述彌漫硅谷的新情緒Token焦慮。

      • 晚飯時的開場白過去是“你在做什么?”現在變成了“你跑了幾個agent?”

      但質疑聲音也在出現。一位匿名OpenAI員工評價同事們的token競賽:這看起來不可持續。

      排行榜不衡量產出質量。那些刷到數十億token的人,到底在產出有用的東西,還是只是在空轉、看起來很忙?

      當一家公司為每個員工支付的Token費用接近甚至超過這個人的工資時,財務部門對“人頭”的算法就會發生變化:

      如果算力在干活,到底需要多少人來協調它?

      參考鏈接:
      [1]https://tomtunguz.com/inference-as-compensation/
      [2]https://www.nytimes.com/2026/03/20/technology/tokenmaxxing-ai-agents.html
      [3]https://www.wsj.com/tech/ai/claude-code-cursor-codex-vibe-coding-52750531

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