本文来自微信公众号：字母 AI割肉，作者：小金牙，编辑：王靖，题图来自：AI 生成
按头让员工猛猛用 AI 的硅谷巨头，开始"玩不起"了。
亚马逊苦口婆心地说"不要为了用 AI 而用 AI "，大手一挥关闭了内部的员工 token 消耗排行榜。
微软突然取消大部分 Claude Code 授权，要求开发者将工作流程迁回 GitHub Copilot CLI。
不久前，情况还完全不是这样。AI 用得越多，似乎就代表员工越先进，公司越有未来。
但当员工真的开始狂用 AI，企业很快发现，自己有没有逼出来更高生产力还未可知，账单先膨胀了。
一边开始为 Token 账单头疼，一边又怕自己在 AI 竞赛里落后。硅谷正在面对一个自己亲手制造的难题。
一、伙计们，AI 实在是太好用啦
一切要从去年说起，虽然"鼓励员工拥抱 AI "的现象早已有之，但 2025 年突然变成了不由分说的浪潮。
最明显的，就是硅谷大厂带头按头员工多用 AI。
用微软开发者工具业务的高管潘正磊（Julia Liuson）的话说就是："使用 AI 已经不再是可选项，而是每个职位、每个层级的核心能力。"
彼时她在内部邮件中要求管理者，在评估员工表现时考虑其使用内部 AI 工具的情况，其中包括 GitHub Copilot。
亚马逊则一边表示未来部分岗位可能因 AI 而减少，一边告诉员工应对方式是"拥抱 AI "。
去年夏天，CEO 安迪 · 贾西（Andy Jassy）向全体员工发送了一封关于生成式 AI 的邮件。他在邮件中表示，随着公司大规模部署生成式 AI 和智能体，部分现有岗位需要的人会减少；在未来几年里，AI 带来的效率提升预计会减少亚马逊的企业员工总数。
在谈到员工应当如何应对时，贾西直接要求员工主动拥抱 AI：
"了解 AI，参加研讨会和培训，尽可能使用和试验 AI，参与团队头脑风暴，思考如何更快、更大范围地为客户创新，以及如何用更精简的团队完成更多工作。"
这段话可以视为亚马逊内部 AI 动员的公开起点。
不仅是几家巨头，在 2025 年，高调"全员 AI "几乎是某种时尚。
Shopify 提出"反射式使用 AI "的概念，表示这现在是公司的基础要求。所谓"反射式使用"，意思是"像条件反射一样用 AI "。员工遇到任务时，首先应该想到能否借助 AI 完成。
公司还要求，团队在申请增加人手和资源之前，必须先回答一个问题：为什么这项工作不能由 AI 完成？
多邻国更是公开表示公司将转向" AI 优先"。能用 AI 的，不用外包。能用 AI 的，不招新人。在员工评价中，也会考察其使用 AI 的情况。
这种趋势，一定程度上也延宕到今年。
今年 3 月，黄仁勋公开表示假如英伟达年薪 50 万美元的工程师一年没有消耗至少 25 万美元的 AI Token，自己会感到"非常担忧"。当被问到英伟达是否准备每年为工程团队花费约 20 亿美元购买 Token 时，黄仁勋的回答是："我们正在努力。"
这已经不是他第一次表态，去年底，在英伟达内部举行的一次全员大会上，黄仁勋质问曾建议团队"少用 AI "的高管"你们疯了吗"，并明确要求员工尽可能用 AI 自动化所有可以自动化的任务，同时向员工保证 AI 不会夺走他们的饭碗。
但要说哪家公司最激进，Meta 当仁不让。
2025 年 11 月，Meta 首席人力官贾内尔 · 盖尔（Janelle Gale）宣布，从 2026 年起，" AI 驱动的影响力"将成为员工的核心期待，正式进入绩效评价。
到了 2026 年 4 月，Meta 内部又出现了一块名为" Claudeonomics "的排行榜：它追踪超过 8.5 万名员工消耗的 Token 数量，列出前 250 名，并授予" Token 传说""缓存大师"等称号。短短 30 天内，榜单记录的 Token 消耗量超过 60 万亿个。
AI 使用变成了一场相互厮杀的内部游戏。
BCG 在《AI Radar 2026》报告中调查了 2360 名企业高管，其中包括 640 名 CEO。结果显示，94% 的组织表示，即使 AI 投资在 2026 年无法立即带来回报，它们也会继续投入。
报告预计，企业用于 AI 的投入占营收比例，将从 2025 年的约 0.8% 提高至 2026 年的约 1.7%，几乎翻倍。72% 的 CEO 表示，自己已经是公司 AI 决策的主要负责人；一半 CEO 甚至认为，如果 AI 投入无法取得成效，自己的职位都会受到影响。
对这些公司来说，AI 成为 CEO 亲自下注的一场转型，重要的是不能显得自己比同行慢一步。
二、是不是玩不起？硅谷巨头带头反悔
然而，这场 AI 使用大赛还没热闹多久，硅谷巨头们就开始踩刹车了。
最先打自己脸的，正是此前要求员工"尽可能使用和试验 AI "的亚马逊。
今年 5 月底，亚马逊被曝关闭了一项名为" KiroRank "的内部排行榜。这个由员工自行制作的榜单，用来显示员工使用 AI 工具时消耗的 Token 数量。
据《金融时报》报道，一些员工开始使用亚马逊内部 AI 智能体平台 MeshClaw 运行非必要任务，以提高自己的 AI 使用数据。MeshClaw 原本可以代替员工发起代码部署、分拣邮件，或与 Slack 等应用交互；但当 Token 消耗被放进排行榜，员工运行这些智能体的目的，就可能从完成真正需要的工作，变成单纯"刷榜"。
这种行为甚至有了一个专门的名字：Tokenmaxxing，意思就是尽可能刷高 Token 消耗量。
虽然亚马逊没有披露员工究竟运行了哪些无效任务，但在相关社区讨论中，有用户已经直接设想过这种"冲榜"方式：
把 MeshClaw 挂在后台，让它持续对源代码包进行静态分析，Token 自然会不断累积。
Hacker News 上还有用户称，自己认识的员工在公司开始考核"花掉多少 Token "后，干脆让不同 AI 智能体互相接收对方输出、循环运行，因为真正需要大量 Token 的工作根本没有那么多。
亚马逊最后不得不叫停这场比赛。
公司高级副总裁戴夫 · 特雷德韦尔（Dave Treadwell）在内部提醒员工："请不要为了使用 AI 而使用 AI。使用 AI，是为了帮助你解决客户问题、解决业务问题、实现创新。"
这距离贾西亲自鼓动员工"拥抱 AI "还不到一年。
亚马逊不是唯一一个开始收手的巨头。今年 5 月中旬，微软开始取消内部大部分 Claude Code 许可证。
北京配资炒股巨头之下，中小公司也撑不住了。
去年 4 月，多邻国 CEO 路易斯 · 冯 · 安（Luis von Ahn）还宣布公司转向" AI 优先"，但一年后，他承认公司已经撤回了这项考核标准。
整整一年后，他在播客中表示，员工曾经向公司提出质疑：是不是为了显得公司足够" AI 优先"，大家就必须为了使用 AI 而使用 AI？
最终，多邻国不再将员工是否使用 AI 作为正式绩效指标。冯 · 安表示，真正重要的是员工能不能把工作做好。AI 适合某些任务，但并不适合所有任务，公司也不应该强迫员工在不适合的地方硬用 AI。
曾经迫不及待让员工"拥抱 AI "的公司当然没有放弃 AI。
它们只是终于发现员工不用 AI 是一个问题，但员工为了排名、绩效和自保而狂烧 Token，可能是另一个更"贵"的麻烦。
三、AI 虽好，贪不起杯啊
"造 AI "很烧钱，这个大家都知道了。
但是"用 AI "也这么烧钱，还真有点意外。
一个典型是 Uber，今年 4 月就花光了全年的 AI 预算。遥想去年 12 月，Uber 向约 5000 名工程师开放了 Anthropic 旗下的 AI 编程工具 Claude Code。
前文提到今年 5 月微软开始取消内部大部分 Claude Code 许可证，微软对内解释称，这是为了将工具链统一到自家的 Copilot CLI。
但据 The Verge 报道，这同时也是一项财务决定。
Claude Code 授权将在 6 月底，也就是微软当前财年结束前被大规模关闭，以便在新财年开始前削减一部分运营成本。
而更值得注意的是，在微软推动员工迁回 Copilot CLI 之际，Copilot 本身的收费方式也正在改变。
今年 4 月，GitHub 宣布，从 6 月 1 日起，面向企业和团队用户的 GitHub Copilot 付费方案将转向基于使用量的计费模式。过去，这些客户主要按照订阅套餐和高级请求次数付费；新方案下，每个套餐只包含一定额度的 GitHub AI Credits，超出额度后需要按照实际使用量继续付费。
这笔费用怎么算？按照员工使用过程中消耗的输入 Token、输出 Token 和缓存 Token 计算。
GitHub 在官方公告中表示，随着 Copilot 开始承担分析、修改和迭代等更复杂的智能体任务，不同任务的算力消耗差异越来越大，因此需要改用按实际使用量计费。
Anthropic 也采取了类似的计费逻辑。
目前，Claude 企业版的座席费只覆盖平台访问权限，并不包含实际使用量。员工使用 Claude、Claude Code 和 Cowork 时产生的每一个 Token，都要按照标准 API 价格另外计费。
更直接的是，Anthropic 官方帮助文档明确提醒企业：在新的按使用量计费方案下，团队没有单独分配好的 Token 额度。一名员工大量使用 AI，并不会减少其他员工可用的额度，只会让组织最终收到的账单更高。旧的固定座席方案，也将在续约时逐步转入这种按使用量计费的模式。
OpenAI 的动作稍有不同。它没有宣布将所有企业方案统一改为按 Token 收费，但在今年 4 月，为 ChatGPT Business 和 Enterprise 团队推出了 Codex 按量付费选项：企业可以不用支付固定座席费，而是根据实际使用量为 Codex 付费。
元股证券:ygzq.hk与此同时，更强模型的调用成本也明显更高。
今年 4 月进入 API 的 GPT-5.5，调用成本相比 GPT-5.4 进一步提高，在标准 API 价格下，其输入和输出 Token 单价均达到后者的两倍。
当公司要求员工"尽可能使用 AI "，AI 厂商却把费用精确挂到每一次调用和每一个 Token 上，事情就开始变得微妙了。
问题还不只是 AI 贵。
更直击灵魂的叩问是，当"全司 AI 向前冲"，效果究竟好吗？
早就有人看出其中的逻辑漏洞：让工程师以 Token 消耗量论英雄，和以谁花钱更多来给营销团队成员打分有什么区别？
全行业都已经在使用 AI，但真正能把这种使用转化成利润的企业，目前仍然只是少数。
麦肯锡在《2025 年 AI 现状》报告中调查了 1993 名企业受访者。结果显示，只有 39% 的受访者表示，AI 已经对整个企业层面的息税前利润，也就是 EBIT，产生了影响。
麦肯锡还专门定义了一类" AI 高绩效企业"：既认为 AI 已经为公司创造显著价值，又认为 AI 对企业 EBIT 的贡献达到至少 5%。符合这两个条件的企业，只占全部受访者的约 6%。
此外，去年 7 月，研究机构 METR 公布了一项随机对照实验。16 名有经验的开源软件开发者，在自己熟悉的代码库中完成 246 项真实任务，其中一部分任务允许使用 AI 工具，另一部分则不能使用 AI。
在实验开始前，开发者预计，AI 可以让他们完成任务的时间缩短 24%。
实验结束后，即便已经亲自使用过这些工具，他们仍然认为 AI 让自己的工作速度提高了 20%。
但实际结果完全相反：使用 AI 后，这些开发者完成任务所需的时间，反而增加了 19%。
这项研究针对的是熟悉大型开源代码库的资深开发者，当然不能直接证明 AI 编程对所有人、所有任务都没有帮助。
但它至少说明了员工感觉自己在用 AI 提效，不等于效率真的提高了。公司看到 AI 使用量增长，也不等于公司真的获得了与之匹配的产出。
Token 消耗变成绩效考核标准和"觉悟检测器"的时候，闹剧的基调就已经被定下了。AI 当然不会因此退潮。但把 Token 消耗速率当成转型进度、把"多用 AI "当成绩效答案的阶段，可能已经快结束了。
可喜可贺。
本文来自微信公众号：字母 AI，作者：小金牙，编辑：王靖
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