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黄仁勋发Token当工资,硅谷兴起一场烧掉33个维基百科的流量竞赛

黄仁勋发Token当工资,硅谷兴起一场烧掉33个维基百科的流量竞赛

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2026-03-25

梦晨 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

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OpenAI最烧Token的人有多狠?

一位匿名员工,上周处理了2100亿Tokens,是全公司之最,足够把整个维基百科填满33遍。

他不是在做什么惊天大项目,就只是公司内部排行榜第一名而已。

与此同时,在隔壁Anthropic一位Claude Code用户单月账单超过15万美元,折合人民币过百万元。

这便是硅谷新风尚Tokenmaxxing,直译过来就是“Token刷量大赛”。



具体来说:

AI公司内部开始出现排行榜,追踪每个员工的token消耗量;招聘时,”你能给我多少token预算“正在成为工程师最关心的问题之一;Meta和Shopify甚至把AI使用量写进了绩效考核标准。

Token这个AI处理的最小文本单位,正在从技术术语变成硅谷的新型货币。

从月付200到年烧10万

风投机构Theory Ventures创始人Tomasz Tunguz亲身经历了Token账单的指数级膨胀。

六个月前,他每月在Claude上花200美元。然后加了三个agent订阅Codex、Gemini和Claude Code,月费涨到600美元。

接着他开始用AI把待办清单自动变成完成清单,每天处理31项任务,日均推理账单飙到92美元。再加上每月400美元的智能体浏览器。

半年之内,他的AI推理支出从年化7200美元涨到4.3万美元,再到超过10万美元。



但在一年前,一个人想用掉这么多token几乎不可能。

假设一个学生写篇论文,来回修改几轮,大概消耗1万个token,约等于7500个英文单词。

要烧掉几十亿个Token,得在电脑前不停下指令好几十小时。

Coding Agent改变了一切。

Claude Code、Codex这类工具可以在无人监督的状态下连续工作数小时,审查和编辑大型代码库,从一条指令生成完整程序。每个agent还能派生出子agent处理不同子任务,每一步都在生成成千上万个Token。

龙虾OpenClaw更是24/7不停工作。



Token消耗的爆炸直接推高了AI公司的收入。

Anthropic今年在两个月内将收入预期翻了一倍多,Claude Code年化收入达到25亿美元。

OpenAI的Codex周活跃用户超过200万,年初以来增长两倍,Token使用量增长五倍。

Google去年透露,其AI模型每月处理超过1.3万万亿(quadrillion)个Token。

不过,这场增长背后有个关键推手:补贴。

OpenAI和Anthropic都在200美元/月的订阅计划里提供了价值约1000美元的Token额度。

和当年打车、外卖用发优惠券抢市场的逻辑一模一样。

Token成为第四种薪酬

英伟达GTC 2026上,黄仁勋把这股暗流推到了台面上,抛出了一个让所有人竖起耳朵的提议:

工程师年薪几十万美元,我会在基础薪资之上再给他们相当于一半年薪的token,让他们能力放大10倍。当然我愿意这么做。

黄仁勋成了第一个公开谈论“公司Token预算”的重量级CEO。

在他的框架里,Token正在变成继工资、奖金、期权之后的第四种薪酬。



根据薪酬追踪 Levels.fyi的数据,硅谷75分位软件工程师的年薪是37.5万美元(约262万人民币)。如果再加10万美元的token预算,总包就是47.5万美元,其中21%是token。



OpenAI Codex工程负责人Thibault Sottiaux最近在X上写道,AI算力正变得越来越稀缺、越来越值钱:

候选人面试时越来越多问我:我能有多少专属推理算力。



内卷还是生产力?

在OpenAI内部,员工已经可以在排行榜上看到同事消耗了多少token。

公司token预算正在成为一种员工福利,就像医疗保险或免费午餐。

另一面,Shopify和Meta已经把AI使用纳入了绩效考核,奖励重度使用的员工,批评不用的。

风险投资人Nikunj Kothari这样描述弥漫硅谷的新情绪Token焦虑。

晚饭时的开场白过去是“你在做什么?”现在变成了“你跑了几个agent?”

但质疑声音也在出现。一位匿名OpenAI员工评价同事们的token竞赛:这看起来不可持续。

排行榜不衡量产出质量。那些刷到数十亿token的人,到底在产出有用的东西,还是只是在空转、看起来很忙?

当一家公司为每个员工支付的Token费用接近甚至超过这个人的工资时,财务部门对“人头”的算法就会发生变化:

如果算力在干活,到底需要多少人来协调它?

参考链接:
[1]https://tomtunguz.com/inference-as-compensation/
[2]https://www.nytimes.com/2026/03/20/technology/tokenmaxxing-ai-agents.html
[3]https://www.wsj.com/tech/ai/claude-code-cursor-codex-vibe-coding-52750531

来源:https://www.163.com/dy/article/KON00CV40511DSSR.html
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