烧Token成KPI，8.5万Meta员工狂刷60万亿Token，争榜一大哥

大厂员工为 token 而疯狂。

最近，硅谷兴起一种新的「炫耀性消费」，称为 tokenmaxxing（token 最大化）。

它将 token 使用量转变为生产力基准，以及衡量谁最具「AI 原生」特质的竞争指标。

员工们不断优化提示词、编程会话，并同时运行多个 AI Agent，以攀登公司内部排名，在 AI 加速替代传统编程等岗位职能的焦虑背景下，用消耗量来证明自己无可取代。

这其中的典型代表就是 Meta。

Meta 员工疯狂刷 Token

据 the information 报道，Meta 内部最近玩起一种新游戏，看谁烧掉的 AI token 最多。

公司内网上，一名员工自发搭建了一个名为 Claudeonomics 的排行榜，名字还直接借用了 Anthropic 的旗舰产品 Claude。

该排行榜汇聚了超过 8.5 万名员工的 AI 使用数据，列出 token 消耗量最高的前 250 名。

排名靠前的员工可以获得从铜、银、金、铂金到翡翠的等级徽章，以及「模型鉴赏家」、「缓存巫师」等成就头衔，而站在金字塔顶端的那批人，则被冠以「Session 永生者」乃至「Token 传奇」的称号。

整个排行榜被设计得像一款竞技游戏，员工可以实时追踪个人消耗量，与同事横向对比。

仅最近 30 天，该排行榜上的 token 总使用量就突破了 60 万亿。

token 是 AI 模型处理数据的基本单位，每一次提示词输入和模型回应都会被拆分为这些单元，通常 100 个 token 约等于 75 个英语单词，60 万亿 token 换算下来大约是 45 万亿个英语单词。

排名第一的个人用户平均消耗了 2810 亿 token，根据不同模型的定价，背后可能是数以百万计美元开销。

据内部员工透露，已有人开始专门指挥 AI Agent 连续数小时执行研究任务，目的只有一个，就是把自己的 token 数刷上去😂。

Meta 还另设有一套面向软件工程师的官方 token 使用仪表板，软件工程师通常是最大的 token 消耗群体，其他岗位的员工也可以查看自己的使用情况。

扎克伯格和博斯沃思本人均未进入前 250 名。😅

这场竞赛在网络上引发不少讨论。

有网友感慨：这简直太疯狂了，我们现在要靠烧 token 来比拼了吗？token 成了新的货币吗？

也有从业者表示，他们公司也在搞类似的东西，到底用它干什么才能烧这么多？

这听起来像赌博上瘾，或者不过是想给管理层留个好印象。

「tokenmaxxing 究竟如何衡量生产力？我随手写段死循环代码也能跑掉几百万 token，这和产出有什么关系？如果目标仅仅是多烧 token，我们到底在做什么？」

「管理层把高 token 用量等同于高产出，这是一种管理层 AI 精神错乱。」

刷 token 亦成国内大厂新职场文化

不止国外，国内大厂也已先行一步。

3 月 16 日，阿里巴巴成立 Alibaba Token Hub (ATH) 事业群，该事业群以创造 Token、输送 Token、应用 Token 为核心目标。

同月，腾讯将原有 MaaS 平台升级为 TokenHub，打通微信、小程序、元宝、QQ 等国民级应用，并推出「龙虾管家」等工具。

有网友爆料，腾讯也开始搞起 token 用量排名，有事业群开始统计各部门各团队 token 用量和排名，规则尚未明确，但网友们早有对策。

比如随便找个腾讯网游，让 opus 一直尝试解包；或者搞个工作流，token 用量轻松过万。

还有网友发帖称，部门大老板在群里发了三月份 token 消耗榜单，并宣布以后研发试用期转正、年度 KPI、晋升都会参考 token 消耗数。

为啥？科技大佬们的推波助澜

这场 token 狂欢为啥愈演愈烈？离不开科技大佬们的「煽风点火」。

上个月，英伟达 CEO 黄仁勋公开表示，如果一名年薪 50 万美元的工程师每年使用的 AI token 价值不到 25 万美元，他会「深感震惊」。

今年 2 月，Meta 首席技术官安德鲁・博斯沃思在一场科技大会上提到，有一名顶尖工程师花在 AI token 上的费用相当于其个人薪资，而生产效率却提升了高达 10 倍。「这是稳赚不赔的买卖，继续干，没有上限。」

前特斯拉和 OpenAI 科学家 Karpathey 则在播客中炫耀自己用 AI 编程的经历，同时坦言自己也感受到最大化使用 AI 的压力，「关键在于 token。你的 token 吞吐量是多少？你能调动多少 token 吞吐量？」

今年，扎克伯格在内部备忘录中向 Meta 工程团队发出一项「大胆要求」：重写 Meta 的代码库，使 AI Agent 能够轻松读懂并修改它们。

Meta 软件工程师除了使用 Anthropic、OpenAI 和谷歌模型外，还可使用内部开发工具，包括 Meta 版本的 OpenClaw（称为 MyClaw）以及近期收购的 Manus。

Anthropic 年化已突破 300 亿美元

token 正在变成最真实的需求指标。

无论是开发者调用 API，还是用户在对话中不断生成内容，本质上都在消耗 token。而随着使用频率和复杂度的提升，token 消耗也在快速放大，最终直接转化为收入与算力需求。

Anthropic 的增长显得格外典型。

自 2026 年以来，来自 Claude 客户的需求明显加速，Anthropic 周一表示，其年化收入已突破 300 亿美元，正在迅速缩小与 OpenAI 之间的差距。

而在 2025 年底这一数字约为 90 亿美元。今年 2 月，他们在宣布 G 轮融资时曾提到，有超过 500 家企业客户的年化支出超过 100 万美元；而现在，这一数字已经超过 1000 家，在不到两个月的时间里实现翻倍。

这也意味着，在过去的几个月，Anthropic 的商业化进程已经明显提速。

进一步来看，其收入结构也清晰反映出这一趋势：Anthropic 绝大部分收入来自模型 API 的调用，只有一小部分来自 Claude chatbot 的订阅。

但这种快速增长也使 Anthropic 对算力的需求大幅提升。

Anthropic 周一还表示，他们已经与 Google 和 Broadcom 达成一项新协议，从 2027 年起将获得多个吉瓦规模的 Google Tensor 处理单元（TPU）算力资源。获得的算力将为前沿 Claude models 提供支撑。

Anthropic 首席财务官 Krishna Rao 表示，这项与 Google 和 Broadcom 的合作，一方面持续建设充足算力，以承接客户规模的指数级增长；另一方面，也在推动 Claude 持续逼近 AI 能力的前沿。为匹配这一前所未有的需求，公司正进行迄今最大规模的算力投入。

而从更底层来看，这一切其实都可以被还原为同一个变量：token。

随着 token 使用量的持续扩大，大模型公司的竞争逻辑也随之被重写：不再只是模型能力的比拼，而是谁能够更高效地生产、处理并承载 token。

参考链接：

https://www.theinformation.com/briefings/anthropic-says-topped-30-billion-annualized-revenue?rc=jn0pp4

https://www.theinformation.com/articles/meta-employees-vie-ai-token-legend-status

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