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（来源：钛媒体APP）
9月初，在AI竞赛中，互联网大厂发生了两件内卷大事。
一件是字节跳动用约296亿美元的银团贷款规模落定，成为2026年以来亚洲第二大的美元计价贷款交易，最初目标200亿美元，因银行认购订单超过300亿美元而扩容。
阿里则在8月完成800亿港元新股配售，启动不到一小时即获超额认购，总订单接近募资额的3倍，全部投向AI基础设施，这是阿里2019年回港上市以来首次配售新股。
另一件则是阿里巴巴按25亿美元估值领投了AI训练与评测初创公司UniPat AI的3亿美元融资，而UniPat的创始人李宽，去年还在阿里通义AI实验室工作，主攻训练后分析和强化学习，阿里在投资一个从自己实验室走出去的前实习生创办的公司。
这两件事放在一起，是2026年互联网大厂AI竞赛最好的隐喻：钱在疯狂涌入，人在快速流动，谁也不敢停下来。
字节2026年资本开支计划最高达700亿美元，较上年增长超过一倍，2027年可能进一步提高至1000亿美元。
阿里三年3800亿元的AI投资计划，截至今年二季度末已投入约1900亿元，单季资本开支676.78亿元，同比增长75%。
腾讯二季度资本开支527.84亿元，同比增长176%，单季自由现金流降至负138亿元，为2014年有单季披露以来首次转负。
这些数字的背后，都是一沓沓流水般的金钱在燃烧：腾讯一个季度的自由现金流从正变负，阿里拿出回港上市以来第一次配售新股的机会去募AI的钱，这不是战略选择，而是生存焦虑。
大厂怕的不是赚不到钱，怕的是在这个可能重新定义行业格局的技术浪潮里被甩下去。
所以融资、投资、发债、配股，能用的工具全用上；组织架构调了又调，腾讯把混元大语言模型部与多模态模型部合并，字节让吴永辉坐稳Seed一号位并推出“豆包股”留人。
但所有这些宏大叙事，最终都要落到一个具体的链条末端——打工人。
当Token变成KPI
大厂给员工配Token额度这件事，一开始看起来是福利。
阿里为全体员工发放专属Token额度，腾讯被曝为员工配置年度价值约22万元的AI Token套餐，字节在工作场景不限额度，业余时间AI产品体验费用报销50%。听起来像是公司在说：“AI工具随便用，公司买单。”
但很快，福利就变成了考核。“有消息称，国内某大厂当前正依据Token使用量标准来作为转正、晋升以及裁人的依据之一。”
腾讯部分研发团队明确要求工程师每日消耗指定额度的Token，否则绩效评级受限。阿里ATH事业群率先将AI业务核心指标从DAU全面转向Token消耗量，设立专门团队统筹算力分配，推动团队“主动消耗”。
在阿里电商业务，员工OKR里囊括了AI工具渗透率、问题订单解决率等多项AI指标；在美团，AI带来的增长被作为半年度关键指标量化并纳入绩效考核。
更早的信号来自今年2月。昆仑万维（维权）内部信白纸黑字写着，技术序列全员强制使用Codex或Claude Code，开发效率提升至少50%，达不到的末位淘汰5%到20%。58同城董事长姚劲波的原话更直接：“Token用得越多越好。”
把Token消耗量写进绩效，本质上是管理层在做一件偷懒的事。
“一个功能提前几天上线，可能是AI的功劳，也可能只是需求变简单了；一名工程师提交了更多代码，不代表缺陷更少。”AI的贡献混在检索、讨论、写代码、拿主意这些琐碎环节里，很难拆成一张干净的账单。
Token恰恰相反，诚实又好统计，“管理者最终选中它，不是因为它更准，是因为它更省事”。
于是荒诞的一幕出现了。
Meta内部有员工自发搭建了一个叫Claudeonomics的排行榜，统计全公司Token消耗量最高的前250名，还给领先者授予“Token传奇”“缓存巫师”这样的称号。
30天内榜单记录的消耗量超过60万亿，排名第一的员工一个人就用掉了约2810亿Token。
然后，亚马逊的做法更戏剧化，公司推出了内部AI评分排行榜“Kirorank”，结果员工为了刷分大量进行不必要的AI调用，算力成本急剧飙升，亚马逊不得不紧急关停这个系统。
大厂亲手催生了Token刷榜，又亲手关掉了它，因为账单太贵了。
自费上班的荒诞剧
Token考核的另一面，是额度在收紧。
从6月开始，腾讯员工发现自己的Token额度缩水了。“之前一个月有2000美元额度，这个月只有1400元人民币，两天就用没了。”
不同部门差异极大，混元大模型团队月额度约7000元，优图实验室约5250元，而有腾讯娱乐外包员工透露自己月额度仅1000元。
字节部分部门对外部模型的报销标准为实际支出的50%，产研岗位年度报销上限为1000元。
额度不够怎么办？自己掏钱。
小红书用户louis的账单是这样的：ChatGPT Pro通过苹果订阅实付约108美元、Claude Pro每月约21.65美元、X Premium每月约11.91美元，再叠加API和Token调用的浮动支出，单月合计折合人民币1400到1500元。她累计在AI办公上花了9000多元。
杭州一家小型设计公司的员工每月需自费100到200元购买AI包月会员，为了省钱专门“蹲守”Token会员的优惠信息，还会在二手交易平台买低价的单日会员。
一位受访员工总结得很精准：“我用工资买Token，效率给公司提升了，大模型厂商也赚到了钱。只有我在付费上班，工作量也没见少。”
这不是个别现象。从2024年初到2025年6月底，中国日均Token消耗量从约1000亿飙升至突破30万亿，一年半内增长超过300倍。
杭州某互联网大厂程序员5月份一共使用了91.6亿Token，估算费用约6万元。
某全球顶尖交易网站的程序员每天消耗20亿Token，部门还会给Token消耗量排名，“如果每月用不到一定的额度，还会被约谈”。
Token从一个技术概念，变成了悬在打工人头上的双重枷锁：用得少影响绩效，用得多自己掏钱。
AI的“饲养员”困境
一个被忽略的问题是：大厂的AI在疯狂烧钱，它们到底赚钱了吗？
2026年，中国AI产业正从“百模大战”迈向头部集中竞逐的新阶段，以DeepSeek、月之暗面、智谱、MiniMax为代表的千亿AI公司不断建立新坐标，但“仍待盈利验证”。
大模型的商业化还在摸索中，可成本已经在飙升。字节、阿里、腾讯的资本开支增速都在100%以上，融资规模动辄数百亿美元，但这些投入能产生多少收入，没有人能给出确定答案。
于是出现了一个尴尬的局面：公司说不清AI创造了多少价值，用量本身就被当成了价值的替身。但更深一层的问题是，当公司自己都无法验证AI的投入产出比时，它把这个不确定性转嫁给了员工。
企业追踪Token，说到底是被一个管理难题逼的：老板要求“全面拥抱AI”，但公司答不上来这些工具到底创造了多少价值。答案还没找到，考核已经先行。而那些被考核的人，反过来成了喂养这套系统的燃料。
更微妙的变化正在发生。有公司把离职员工训练成AI数字人继续留在公司“工作”，“你的同事不是被裁，是变成了Token继续陪在你身边”。
有开发者做出了“反蒸馏.skill”工具，能把Skill文件中的核心知识替换为“正确但毫无信息量”的话术，以此对抗公司提取员工知识的企图。
打工人一边被要求用AI替代自己，一边在想办法不被AI替代。
困在系统里的所有人
回到开头那两件事。
阿里领投前实习生创办的AI公司，字节以超出预期的规模完成296亿美元银团贷款，这些资本动作背后，是一个残酷的事实：大厂在AI上的每一分钱投入，最终都要通过某种方式“回收”。
回收的方式可能是更好的产品、更高的效率、更大的市场份额。
但在回收完成之前，成本总要有人承担。从目前的情况看，承担成本的不只是财务报表上的资本开支和负自由现金流，还有那些被纳入Token考核的打工人，那些自费购买AI会员的“付费上班族”，那些在Token排行榜上刷数据的“聊天工程师”。
2026年7月，26名Meta员工在美国起诉公司，指控其在裁员过程中依赖AI工具衡量生产率和Token使用量，并把“AI采用情况”纳入绩效考核。
亚马逊关掉了被刷分刷到肉疼的内部排行榜。腾讯内部“反对Token使用量排名，不单纯以Token消耗衡量员工产出”。
这些信号说明，连大厂自己也意识到了问题的存在。但意识到问题，和解决问题之间，还隔着巨大的距离。
在找到更好的衡量方式之前，Token仍然是那个“诚实又好统计”的指标，而诚实的数字往往比模糊的价值更容易被拿来当尺子。
打工人被困在这把尺子里，就像大厂被困在AI军备竞赛里，都知道可能方向不对，但谁都不敢先停下来。
也许最讽刺的一层在于：当所有人都在用AI的时候，AI本身的账还没算清楚。
Token经济学、AI的投入产出比、大模型的商业化路径，这些根本性问题悬而未决，但焦虑已经层层传导，从董事会的资本开支决议，一路传导到工位上的Token消耗排行榜。
AI还没替代谁，但打工人已经被迫成了AI的饲养员。
而饲养员的工作，从来都是最累的。
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