亚马逊叫停AI用量排行榜，把烧Token当绩效考核可行吗

说实话，这事儿挺有意思的。亚马逊最近下线了一款内部AI使用排行榜，原因是员工们为了冲榜，硬是搞出了一堆无效操作，直接把公司的算力账单给推高了。

话说回来，这条新闻来自《金融时报》的报道，时间就在5月29日。亚马逊内部曾有个叫"Kirorank"的榜单，依托其开发者平台Kiro，本意是用来给员工使用AI的程度打分，目的是推动AI在实际业务场景中的落地。结果呢？事与愿违。一些员工为了把排名刷上去，让AI智能体执行各种毫无意义的操作，一门心思追求Token消耗量最大化，导致算力资源被大量浪费。

而且，这还不是亚马逊一家的现象。Meta、微软、谷歌这些硅谷巨头，内部也都在上演类似的"Token最大化"比拼。这股风甚至吹到了中国——有网友发帖说，国内个别大厂已经开始考核Token消耗量，还跟转正、绩效、晋升挂钩。

那么问题就来了：当烧Token变成了KPI，企业怎么才能避免陷入"为用AI而用AI"、盲目刷量导致算力空耗的怪圈？更深一层想，Token消耗量高，就代表着产出价值高吗？比起数烧了多少Token，有没有更成熟、更稳定的衡量标准？

硅谷"卷"Token用量

先简单解释一下什么是Token。它其实是大模型处理文本的最小单元——每一次你输入提示词或者模型输出内容，都会消耗Token。一个Token可以是一个字、一个常用词，甚至一个标点或空格。国内的国家数据局在3月份把Token翻译成了"词元"，认为这不仅是智能时代的价值锚点，更是连接技术供给和商业需求的"结算单位"。

随着AI应用加速推进，越来越多的厂商把Token消耗量当作反映AI发展规模和活跃度的指标。硅谷甚至冒出了一种叫Tokenmaxxing（Token最大化）的风潮。亚马逊、Meta、微软这些巨头，为了鼓励员工多用AI，把Token用量纳入了考核，有些公司还直接搞了内部排行榜，实时显示员工的Token消耗数据。

拿Meta举例。今年4月初，一名Meta员工开发了一个叫"Claudeonomics"的内部仪表盘，用来统计公司超过8.5万名员工的Token使用量，还显示了前250名的名字。你猜怎么着？根据媒体报道，30天里，Meta全员烧掉了60万亿Token。排名第一的那位大神，一个人就消耗了2810亿Token——按照Claude公开的API价格折算，这位"榜一大哥"单月花了公司超过140万美元的AI费用。不过这个榜单在被科技媒体曝光后就下线了，创建者说"因为数据被外部分享，决定暂时关闭"。

不止科技公司，连流媒体巨头迪士尼也加入了Tokenmaxxing的行列。他们在内网上了一块叫"AI Adoption Dashboard"的看板，实时显示员工调用Anthropic旗下Claude模型的频率、请求次数和Token消耗量。

这些动作说明，一些公司的管理层确实在把Token消耗量当成衡量员工AI能力的指标。今年3月的GTC大会上，英伟达CEO黄仁勋直言：一个年薪50万美元的工程师，如果一年消耗不掉25万美元的Token，他会深感焦虑。他甚至喊出要把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正在成为一种生产力指标，未来甚至可能变成薪酬福利、新货币。但这种叙事也面临质疑。其中一个现实问题是：消耗Token是要花钱的，那么多AI投入，最终有多少转化成了有效产出？当Token用量跟考核挂钩，它是激励员工拥抱AI浪潮，还是可能被异化？

亚马逊的实践给出了一个答案。根据《金融时报》5月29日的报道，亚马逊最近关停了内部AI使用排行榜KiroRank。这个系统本意是评估开发者平台Kiro的用户表现，但部分员工让AI智能体执行大量无效任务来刷榜，结果把算力成本推得老高。

更早的时候，有消息说亚马逊设定了一个考核目标：超过80%的研发人员每周必须使用AI工具，还通过内部排行榜实时统计Token消耗量。为了应对压力，不少员工就开始刷数据了。

亚马逊方面解释说，这份榜单是部分员工自发搭建的，初衷是让大家看到AI的赋能作用，公司核心目标是提升运营效率，结果却适得其反。亚马逊高级副总裁戴夫·特雷德韦尔（Da ve Treadwell）告诫员工："请不要为了用AI而用AI。"

另外有媒体报道，亚马逊已经改用"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，而不是单纯的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，Meta等其他科技公司也被曝存在员工刻意刷Token消耗量、抬高内部排名的问题。那么，该怎么看待这种行为？

艾媒咨询CEO张毅在接受采访时表示，硅谷企业推出Token消耗榜单，核心是通过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——不仅浪费算力，还分散工作精力，违背了AI降本增效的初衷，也暴露出企业AI管理体系的短板。

大厂员工用昂贵的算力表演忙碌，问题究竟出在哪儿？张毅直言，根源在于企业用简单的Token使用频次替代了价值考核，这种单一量化指标很容易引发形式主义。

这股风气也确实扩散到了中国国内。最近有网友发帖说，某大厂绩效将参考Token消耗数据，可能会影响转正、年度绩效和晋升。与此同时，为了鼓励员工拥抱AI变革，腾讯、阿里、字节等企业也相继公布了与Token有关的政策，比如提供内部AI工具的免费额度、外部购买AI工具可报销，对技术和算法等核心岗位配置Token补贴等。也有一些企业通过优秀案例评优、创新项目奖励等方式来鼓励员工用AI。

当烧Token成为KPI，如何避免陷入"为用AI而用AI"的怪圈？张毅建议，Token消耗量只能反映AI调用的频次和活跃度，说明员工对AI工具的使用程度，但不能直接等同于工作效率和业务价值。更合理的衡量指标应该聚焦业务结果——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到底能不能烧出价值。Uber首席运营官安德鲁·麦克唐纳德（Andrew Macdonald）在近期一档播客中就说，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，反而可能误导企业的决策者。原因主要有三点：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只代表成本，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。

今年5月的Create2026百度AI开发者大会上，李彦宏正式提出，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），也就是有多少Agent在给人类干活并交付结果。

再往前看，美国CRM巨头Salesforce尝试提出了一个新概念：智能体工作单元（AWU, Agentic Work Units）。它把智能体完成的一项独立任务定义为原始算力真正转化为实际工作价值的过程——可以是完成一次指令交互，也可以是一轮逻辑推理，更核心的是完成一次工具调用。

自智能体兴起以来，行业一直用Token消耗量评判AI使用成效，但Token只能体现交互频次，无法衡量实际落地的工作成果。当企业试图把Token用量纳入KPI，必须想清楚怎么避免这套机制跑偏。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，是摆在每家企业面前的必答题。

（采写：南都N视频记者李玲 发自北京）