随着生成式人工智能（885728）在企业内部的广泛部署，围绕“谁用得更多”的竞赛文化正在硅谷科技公司中蔓延。
近期，一种被称为“Tokenmaxxing”的现象，正逐渐从个别团队行为演变为企业内部的新型绩效与声誉机制。
Tokenmaxxing指尽可能多地消耗词元（Token）的行为。《纽约时报（NYT）》先前报道称，Meta（META）与OpenAI等公司已就此设有相关排行榜。
据美国科技媒体The Information报道，Meta（META） Platforms近期在员工内部出现了一场围绕人工智能（885728）（AI）词元使用量的较量。Meta（META）的企业内网运行着一个名为“Claudeonomics”的仪表盘，用于汇总员工的AI词元消耗情况，并实时展示超过8.5万名员工中排名前250位的“AI重度用户”。
在这一榜单中，大量消耗AI词元的员工被戏称为“Session Immortal”（会话不朽者）和“Token Legend”（词元传奇）。
数据显示，在过去30天内，Meta（META）整体AI词元使用量已超过60万亿，其中排名第一的员工平均使用量达到2810亿词元。
Meta（META）内部甚至一度流传“词元使用量可能影响裁员决策”的说法。不过，公司一位副总裁随后澄清称：“词元使用量不会直接影响裁员。”此外，有管理层对每日使用超过40万词元的员工进行面谈，以核实其使用目的。
这种Tokenmaxxing文化正在硅谷扩散。随着AI逐渐成为工作流程的基础工具，越来越多的大型科技公司开始将AI使用情况纳入绩效评估体系，由此催生出一种以“高消耗”为标志的使用文化。其核心逻辑在于通过大量消耗词元来传递一个信号：“我是一个高效使用AI的人。”
在这一背景下，AI词元消耗逐渐演变为一种内部“声誉资本”，企业在AI方面的投入成本也被部分转化为衡量生产力的工具。
Tokenmaxxing也在一部分企业中获得认可。美国创业孵化器Y Combinator首席执行官加里·谭（Garry Tan）就对此表示支持，称“我们比大多数人更早开始 Tokenmaxxing”。
Tokenmaxxing趋势还对开发者生态产生了外溢影响。隶属于微软（MSFT）的代码托管平台GitHub流量显著增长。GitHub上与AI代理相关的请求从去年9月的约400万次跃升至今年3月的超过1700万次。过去6个月，GitHub上公开记录的Claude代码修改次数增加了约25倍。
科技公司高管的公开表态也在一定程度上强化了这种氛围。英伟达（NVDA）首席执行官黄仁勋近期表示：“如果一名年薪50万美元的工程师，在AI词元上的支出低于25万美元，那将令人非常担忧。”Meta（META）首席技术官安德鲁·博斯沃思（Andrew Bosworth）亦提到，一名工程师在AI词元上的支出与其薪资相当，并因此将生产效率提升了多达10倍。
不过，有批评指出，单纯的词元消耗规模并不必然等同于AI驱动的生产力提升。在“必须用好AI”的组织压力下，部分员工和团队可能将关注点从“如何高效使用AI”转向“消耗了多少词元”，从而导致资源配置与实际效率之间出现偏差。
务实工程师（The Pragmatic Engineer）电子报作者盖尔盖伊 奥罗斯（Gergely Orosz）就称此做法浪费，认为工程师们会找到操纵这类可争取更多奖金或升迁的KPI方法，“这次也不例外”。
分析人士认为，随着企业对AI投入持续加码，如何在“使用强度”与“使用效率”之间建立更为理性的评价体系，将成为下一阶段企业AI治理的重要议题。
