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最新版本(2026-04-14 02:17:19):
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美剧《火线》里有条贯穿多季的暗线:
巴尔的摩警察局为了让犯罪数据好看,把重罪降级为轻罪,让强奸案凭空消失。上级看着报表上的数字逐月下降,在市政厅汇报时满脸骄傲。
只有街区的居民知道,街上枪声一点没少。
剧里有句台词:You juke the stats and majors become colonels. 刷刷数据,少校能升上校。但谁也没想到,2026 年,这句话的新版本正在中国互联网大厂上演。
只不过被刷的不是犯罪率,而是AItoken 消耗量。只要你刷刷 token,摸鱼也能变劳模。
最近,小红书上有个帖子很火。
一个自称在 BAT 大厂(首先 B 排除百度)的网友说:部门突然开始搞 token 消耗排行榜,以后试用期转正、年度KPI、晋升,都要参考这个数据,甚至用得少的人,可能被替代。
他是三月份的榜首,还遥遥领先,被老板点名夸了一顿,让他节后给全部门做直播分享怎么用 AI 干活。
但他没敢说的是,自己超过一半的 token,是在整理个人数据发笔记。。。不光是大厂噢。
我身边有个发小在一家公司干了三年,前几天突然被要求:日报里要填写今天用 AI 做了哪些工作,提高了多少产能,还要精确到小时。
搞得他现在动不动要打开AI软件,想想怎么刷。看到这些,差评君第一反应是迷惑,这不就是 2026 年版的工位亮灯等于加班吗??
在聊这事之前,咱先简单解释一下 token。
token 是 AI 处理信息的最小计量单位,你可以把它理解成 AI 世界的字数/货币,一个中文字大约等于 1 到 2 个 token。
你和AI对话一轮, 消耗的 token = 你发给 AI 的字 + AI 思考推理 + AI 回复的字。
AI 模型公司呢,就按 Token 消耗量去收钱。
理论上,token 消耗量和 AI 交互是成正比的。你消耗越多,就能说明你跟 AI 交互越频繁。
听起来没毛病,黄仁勋也这么想的。
3 月下旬的英伟达 GTC 大会上,黄仁勋说公司应该给每个工程师配一笔 token 预算,金额大约是基本工资的一半,让 AI 把他们的产出放大十倍。后来他在 All-In 播客上又举了个例子:
假设有一个年薪 50 万美元的工程师,年底你问他今年花了多少 token,如果没花到 25 万美元,老黄说会“ deeply alarmed ”,深感震惊。
他要说 5000 美元呢?
老黄直接“I will go ape something else”,中文大概就是气得跳脚,当场发疯,叼你 MD(最后一句我加的戏)。在老黄看来,优秀的工程师就应该大量使用 AI,用得越多产出越高。
毕竟公司给你配了 AI 资源,你用资源提效,产出放大,你要是不用,确实说不过去。
这套逻辑,不只老黄一个人这么想。
2025 年 4 月,Shopify CEO Tobi Lutke 给全公司发了封备忘录:申请加人之前,必须先证明 AI 做不了这个工作,而 AI 的使用情况也要纳入绩效考核。
硅谷甚至出现了一个专门的词来形容这股风气:Tokenmaxxing,token 最大化。
《纽约时报》科技记者 Kevin Roose 给它做了专题报道,里面数据很夸张:OpenAI 有工程师一周处理了 2100 亿 token,Anthropic 有用户一个月在 Claude Code 上烧掉了 15 万美元。而现在,这股风终于吹到了国内,企业们开始把 token 消耗、AI 使用时长绑进绩效。。。
不是兄弟。。。
和 AI 互动得多,不代表解决的问题就多啊。就好比我们去健身房,不是去了 100 次体重就一定减少的。
好,退一万步讲:
就算我们暂且接受“用得多=产出高”这个前提。那至少这个指标应该很难造假吧?
恰恰相反,刷 token,可能是 2026 年最容易的一件事。
差评君简单露几手,看完你就知道这玩意作为指标有多差劲了。
第一种,上下文滚雪球。
为了联系上下文,AI 的每次回答都会把之前的所有对话从头重读一遍。对话越长,每轮重读消耗的 token 越多。第 1 轮只要 1500 个 tokend,但到了第 20 轮、第 50 轮光重读就要烧好几十万、百万 token。
你就这么无限对话下去,就算被领导质疑,你就说:这可是我反复追问了好多轮才得到满意的结果。
懂不懂“深度思考”啊。第二种,开 50 个 AI Agent(代理)让它自动跑任务。
Agent 会自己派活、自己重试、遇到问题自己绕路,每个步骤都在烧 token,思考过程也算钱,跑一晚上第二天你就是部门劳模。
第三种更简单。
把一整个 10 万行代码仓库扔给 AI,让它“分析一下”就行,努力的样子从未如此省力。
其实这些方法一点都不高级,制定这条 KPI 的公司、管理层,也不可能没预料到会被刷。
因为经济学有个概念叫 Goodhart 定律:当一个度量指标变成了考核目标,它就不再是一个好指标。
它一定会被刷。
英国 NHS 曾经考核急诊等待时间不超过 4 小时,结果医院让救护车在门口停着不让病人下车,因为等待时间从进门开始算。
没有人觉得自己在作恶,每个人都在合理地优化自己面对的指标。Token 排行榜也一样。
它已经成了 AI 时代的功德箱,佛祖不看金额看诚意,领导不看产出看次数。所以真正的问题来了:
为什么明知会被刷,这个指标还是出现了?
因为它的背后,是 AI 时代特有的、自上而下的焦虑。
过去两年,不拥抱 AI 就会被淘汰几乎成了科技圈的政治正确。CEO 们在财报电话会上必须提 AI,投资人看的是 AI 渗透率,媒体写的是某公司全员接入大模型。
Meta 2026 年绩效关注员工用AI 做出多少成果这种焦虑一层一层往下传:
董事会问 CEO“我们的 AI 战略是什么”,CEO 问 VP“AI 落地进度怎么样”,完了 VP 又发条语音问总监 “能不能给我一个数据证明大家在用”。
在这种氛围下,管理层就不得不需要一种手段强推 AI 渗透。
可问题是,AI 时代产出归因太模糊了。
代码行数、需求完成数、项目交付,现在说不清到底多少是 AI 贡献的。上头一问你 AI 渗透到什么程度,你直接哑火。
当真实贡献不可观测,管理者就只能抓最近的、可数的东西。
诶,token 消耗量恰好是那个完美指标:可量化、可对比、可造假。
到这,你就能理解为什么 token 排行榜会出现在大厂里了,又能逼着员工用起来,又能拿去跟老板交差,当作一个向上汇报的数据,美滋滋。当然了。。。
鉴于这次 KPI 提出者是 BAT 大厂管理层,也可能存在第二种原因。
你想想,“不用 AI 就会被淘汰”、“token 消耗代表先进性”,这套行业叙事的最大受益者是谁?
BAT 等大模型厂商,毕竟靠卖 token 赚钱,不过这就不在本文讨论范围内了。差评君更关心的是,今年大厂能把 token 消耗纳入考核,小公司把 AI 使用时长加进日报。
那明年呢,你所在的公司呢?
我不是说 AI 没用,也不是说不该推 AI。
的确,在 AI 应用早期阶段,强制接触有其合理性,历史上也有过“强推”的成功先例。
20 世纪初,福特工厂强制流水线作业,工人强烈抵触,觉得这是剥夺手艺人的尊严,但流水线最终让汽车从富人玩具变成了普通家庭的交通工具。组织一旦习惯了旧的做事方式,即使新工具明显更好,惯性也会让所有人赖在原地不动。
从企业角度来看,强推 AI 有组织变革的正当性。
可问题是,福特流水线和 AI 根本不一样啊。
福特是直接把生产方式换了,流水线往那一架,你作为工人没法再手搓了,这是从底层变革生产力。工人抵触归抵触,离职归离职,福特加工资把人留住,最后效率确实提上去了。
但 AI 不一样。
对互联网公司而言,AI 没有在根本上替换他们的工具链。
员工用不用、怎么用,选择权还在自己手上。
AI 要真能升效,用 AI 的人自然会在产出上胜出,大家自然会选择最高效的方式,不需要你拿排行榜逼。
如果所谓的 token 排行榜能度量员工的价值,那打字排行榜早就是诺贝尔文学奖的评选标准了。写作的价值不在于你写了多少个字,思考的价值不在于你翻了多少页书,使用 AI 的价值也不在你烧了多少 token。
不要因为 AI 时代的焦虑,就把人的价值也一起烧掉了。
巴尔的摩街头的枪声没有因为数据变好看而消失,你公司的效率也不会因为 token 烧得多就一定提升。
撰文:刺猬
编辑:莽山烙铁头 面线{句子}
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搞得他现在动不动要打开AI软件,想想怎么刷。看到这些,差评君第一反应是迷惑,这不就是 2026 年版的工位亮灯等于加班吗??
在聊这事之前,咱先简单解释一下 token。
token 是 AI 处理信息的最小计量单位,你可以把它理解成 AI 世界的字数/货币,一个中文字大约等于 1 到 2 个 token。
你和AI对话一轮, 消耗的 token = 你发给 AI 的字 + AI 思考推理 + AI 回复的字。
AI 模型公司呢,就按 Token 消耗量去收钱。
理论上,token 消耗量和 AI 交互是成正比的。你消耗越多,就能说明你跟 AI 交互越频繁。
听起来没毛病,黄仁勋也这么想的。
3 月下旬的英伟达 GTC 大会上,黄仁勋说公司应该给每个工程师配一笔 token 预算,金额大约是基本工资的一半,让 AI 把他们的产出放大十倍。后来他在 All-In 播客上又举了个例子:
假设有一个年薪 50 万美元的工程师,年底你问他今年花了多少 token,如果没花到 25 万美元,老黄说会“ deeply alarmed ”,深感震惊。
他要说 5000 美元呢?
老黄直接“I will go ape something else”,中文大概就是气得跳脚,当场发疯,叼你 MD(最后一句我加的戏)。在老黄看来,优秀的工程师就应该大量使用 AI,用得越多产出越高。
毕竟公司给你配了 AI 资源,你用资源提效,产出放大,你要是不用,确实说不过去。
这套逻辑,不只老黄一个人这么想。
2025 年 4 月,Shopify CEO Tobi Lutke 给全公司发了封备忘录:申请加人之前,必须先证明 AI 做不了这个工作,而 AI 的使用情况也要纳入绩效考核。
硅谷甚至出现了一个专门的词来形容这股风气:Tokenmaxxing,token 最大化。
《纽约时报》科技记者 Kevin Roose 给它做了专题报道,里面数据很夸张:OpenAI 有工程师一周处理了 2100 亿 token,Anthropic 有用户一个月在 Claude Code 上烧掉了 15 万美元。而现在,这股风终于吹到了国内,企业们开始把 token 消耗、AI 使用时长绑进绩效。。。
不是兄弟。。。
和 AI 互动得多,不代表解决的问题就多啊。就好比我们去健身房,不是去了 100 次体重就一定减少的。
好,退一万步讲:
就算我们暂且接受“用得多=产出高”这个前提。那至少这个指标应该很难造假吧?
恰恰相反,刷 token,可能是 2026 年最容易的一件事。
差评君简单露几手,看完你就知道这玩意作为指标有多差劲了。
第一种,上下文滚雪球。
为了联系上下文,AI 的每次回答都会把之前的所有对话从头重读一遍。对话越长,每轮重读消耗的 token 越多。第 1 轮只要 1500 个 tokend,但到了第 20 轮、第 50 轮光重读就要烧好几十万、百万 token。
你就这么无限对话下去,就算被领导质疑,你就说:这可是我反复追问了好多轮才得到满意的结果。
懂不懂“深度思考”啊。第二种,开 50 个 AI Agent(代理)让它自动跑任务。
Agent 会自己派活、自己重试、遇到问题自己绕路,每个步骤都在烧 token,思考过程也算钱,跑一晚上第二天你就是部门劳模。
第三种更简单。
把一整个 10 万行代码仓库扔给 AI,让它“分析一下”就行,努力的样子从未如此省力。
其实这些方法一点都不高级,制定这条 KPI 的公司、管理层,也不可能没预料到会被刷。
因为经济学有个概念叫 Goodhart 定律:当一个度量指标变成了考核目标,它就不再是一个好指标。
它一定会被刷。
英国 NHS 曾经考核急诊等待时间不超过 4 小时,结果医院让救护车在门口停着不让病人下车,因为等待时间从进门开始算。
没有人觉得自己在作恶,每个人都在合理地优化自己面对的指标。Token 排行榜也一样。
它已经成了 AI 时代的功德箱,佛祖不看金额看诚意,领导不看产出看次数。所以真正的问题来了:
为什么明知会被刷,这个指标还是出现了?
因为它的背后,是 AI 时代特有的、自上而下的焦虑。
过去两年,不拥抱 AI 就会被淘汰几乎成了科技圈的政治正确。CEO 们在财报电话会上必须提 AI,投资人看的是 AI 渗透率,媒体写的是某公司全员接入大模型。
Meta 2026 年绩效关注员工用AI 做出多少成果这种焦虑一层一层往下传:
董事会问 CEO“我们的 AI 战略是什么”,CEO 问 VP“AI 落地进度怎么样”,完了 VP 又发条语音问总监 “能不能给我一个数据证明大家在用”。
在这种氛围下,管理层就不得不需要一种手段强推 AI 渗透。
可问题是,AI 时代产出归因太模糊了。
代码行数、需求完成数、项目交付,现在说不清到底多少是 AI 贡献的。上头一问你 AI 渗透到什么程度,你直接哑火。
当真实贡献不可观测,管理者就只能抓最近的、可数的东西。
诶,token 消耗量恰好是那个完美指标:可量化、可对比、可造假。
到这,你就能理解为什么 token 排行榜会出现在大厂里了,又能逼着员工用起来,又能拿去跟老板交差,当作一个向上汇报的数据,美滋滋。当然了。。。
鉴于这次 KPI 提出者是 BAT 大厂管理层,也可能存在第二种原因。
你想想,“不用 AI 就会被淘汰”、“token 消耗代表先进性”,这套行业叙事的最大受益者是谁?
BAT 等大模型厂商,毕竟靠卖 token 赚钱,不过这就不在本文讨论范围内了。差评君更关心的是,今年大厂能把 token 消耗纳入考核,小公司把 AI 使用时长加进日报。
那明年呢,你所在的公司呢?
我不是说 AI 没用,也不是说不该推 AI。
的确,在 AI 应用早期阶段,强制接触有其合理性,历史上也有过“强推”的成功先例。
20 世纪初,福特工厂强制流水线作业,工人强烈抵触,觉得这是剥夺手艺人的尊严,但流水线最终让汽车从富人玩具变成了普通家庭的交通工具。组织一旦习惯了旧的做事方式,即使新工具明显更好,惯性也会让所有人赖在原地不动。
从企业角度来看,强推 AI 有组织变革的正当性。
可问题是,福特流水线和 AI 根本不一样啊。
福特是直接把生产方式换了,流水线往那一架,你作为工人没法再手搓了,这是从底层变革生产力。工人抵触归抵触,离职归离职,福特加工资把人留住,最后效率确实提上去了。
但 AI 不一样。
对互联网公司而言,AI 没有在根本上替换他们的工具链。
员工用不用、怎么用,选择权还在自己手上。
AI 要真能升效,用 AI 的人自然会在产出上胜出,大家自然会选择最高效的方式,不需要你拿排行榜逼。
如果所谓的 token 排行榜能度量员工的价值,那打字排行榜早就是诺贝尔文学奖的评选标准了。写作的价值不在于你写了多少个字,思考的价值不在于你翻了多少页书,使用 AI 的价值也不在你烧了多少 token。
不要因为 AI 时代的焦虑,就把人的价值也一起烧掉了。
巴尔的摩街头的枪声没有因为数据变好看而消失,你公司的效率也不会因为 token 烧得多就一定提升。
撰文:刺猬
编辑:莽山烙铁头 面线{句子}
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美剧《火线》里有条贯穿多季的暗线:
巴尔的摩警察局为了让犯罪数据好看,把重罪降级为轻罪,让强奸案凭空消失。上级看着报表上的数字逐月下降,在市政厅汇报时满脸骄傲。
只有街区的居民知道,街上枪声一点没少。
剧里有句台词:You juke the stats and majors become colonels. 刷刷数据,少校能升上校。但谁也没想到,2026 年,这句话的新版本正在中国互联网大厂上演。
只不过被刷的不是犯罪率,而是AItoken 消耗量。只要你刷刷 token,摸鱼也能变劳模。
最近,小红书上有个帖子很火。
一个自称在 BAT 大厂(首先 B 排除百度)的网友说:部门突然开始搞 token 消耗排行榜,以后试用期转正、年度KPI、晋升,都要参考这个数据,甚至用得少的人,可能被替代。
他是三月份的榜首,还遥遥领先,被老板点名夸了一顿,让他节后给全部门做直播分享怎么用 AI 干活。
但他没敢说的是,自己超过一半的 token,是在整理个人数据发笔记。。。不光是大厂噢。
我身边有个发小在一家公司干了三年,前几天突然被要求:日报里要填写今天用 AI 做了哪些工作,提高了多少产能,还要精确到小时。
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2025 年 4 月,Shopify CEO Tobi Lutke 给全公司发了封备忘录:申请加人之前,必须先证明 AI 做不了这个工作,而 AI 的使用情况也要纳入绩效考核。
硅谷甚至出现了一个专门的词来形容这股风气:Tokenmaxxing,token 最大化。
《纽约时报》科技记者 Kevin Roose 给它做了专题报道,里面数据很夸张:OpenAI 有工程师一周处理了 2100 亿 token,Anthropic 有用户一个月在 Claude Code 上烧掉了 15 万美元。而现在,这股风终于吹到了国内,企业们开始把 token 消耗、AI 使用时长绑进绩效。。。
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过去两年,不拥抱 AI 就会被淘汰几乎成了科技圈的政治正确。CEO 们在财报电话会上必须提 AI,投资人看的是 AI 渗透率,媒体写的是某公司全员接入大模型。
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福特是直接把生产方式换了,流水线往那一架,你作为工人没法再手搓了,这是从底层变革生产力。工人抵触归抵触,离职归离职,福特加工资把人留住,最后效率确实提上去了。
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第一种,上下文滚雪球。
为了联系上下文,AI 的每次回答都会把之前的所有对话从头重读一遍。对话越长,每轮重读消耗的 token 越多。第 1 轮只要 1500 个 tokend,但到了第 20 轮、第 50 轮光重读就要烧好几十万、百万 token。
你就这么无限对话下去,就算被领导质疑,你就说:这可是我反复追问了好多轮才得到满意的结果。
懂不懂“深度思考”啊。第二种,开 50 个 AI Agent(代理)让它自动跑任务。
Agent 会自己派活、自己重试、遇到问题自己绕路,每个步骤都在烧 token,思考过程也算钱,跑一晚上第二天你就是部门劳模。
第三种更简单。
把一整个 10 万行代码仓库扔给 AI,让它“分析一下”就行,努力的样子从未如此省力。
其实这些方法一点都不高级,制定这条 KPI 的公司、管理层,也不可能没预料到会被刷。
因为经济学有个概念叫 Goodhart 定律:当一个度量指标变成了考核目标,它就不再是一个好指标。
它一定会被刷。
英国 NHS 曾经考核急诊等待时间不超过 4 小时,结果医院让救护车在门口停着不让病人下车,因为等待时间从进门开始算。
没有人觉得自己在作恶,每个人都在合理地优化自己面对的指标。Token 排行榜也一样。
它已经成了 AI 时代的功德箱,佛祖不看金额看诚意,领导不看产出看次数。所以真正的问题来了:
为什么明知会被刷,这个指标还是出现了?
因为它的背后,是 AI 时代特有的、自上而下的焦虑。
过去两年,不拥抱 AI 就会被淘汰几乎成了科技圈的政治正确。CEO 们在财报电话会上必须提 AI,投资人看的是 AI 渗透率,媒体写的是某公司全员接入大模型。
Meta 2026 年绩效关注员工用AI 做出多少成果这种焦虑一层一层往下传:
董事会问 CEO“我们的 AI 战略是什么”,CEO 问 VP“AI 落地进度怎么样”,完了 VP 又发条语音问总监 “能不能给我一个数据证明大家在用”。
在这种氛围下,管理层就不得不需要一种手段强推 AI 渗透。
可问题是,AI 时代产出归因太模糊了。
代码行数、需求完成数、项目交付,现在说不清到底多少是 AI 贡献的。上头一问你 AI 渗透到什么程度,你直接哑火。
当真实贡献不可观测,管理者就只能抓最近的、可数的东西。
诶,token 消耗量恰好是那个完美指标:可量化、可对比、可造假。
到这,你就能理解为什么 token 排行榜会出现在大厂里了,又能逼着员工用起来,又能拿去跟老板交差,当作一个向上汇报的数据,美滋滋。当然了。。。
鉴于这次 KPI 提出者是 BAT 大厂管理层,也可能存在第二种原因。
你想想,“不用 AI 就会被淘汰”、“token 消耗代表先进性”,这套行业叙事的最大受益者是谁?
BAT 等大模型厂商,毕竟靠卖 token 赚钱,不过这就不在本文讨论范围内了。差评君更关心的是,今年大厂能把 token 消耗纳入考核,小公司把 AI 使用时长加进日报。
那明年呢,你所在的公司呢?
我不是说 AI 没用,也不是说不该推 AI。
的确,在 AI 应用早期阶段,强制接触有其合理性,历史上也有过“强推”的成功先例。
20 世纪初,福特工厂强制流水线作业,工人强烈抵触,觉得这是剥夺手艺人的尊严,但流水线最终让汽车从富人玩具变成了普通家庭的交通工具。组织一旦习惯了旧的做事方式,即使新工具明显更好,惯性也会让所有人赖在原地不动。
从企业角度来看,强推 AI 有组织变革的正当性。
可问题是,福特流水线和 AI 根本不一样啊。
福特是直接把生产方式换了,流水线往那一架,你作为工人没法再手搓了,这是从底层变革生产力。工人抵触归抵触,离职归离职,福特加工资把人留住,最后效率确实提上去了。
但 AI 不一样。
对互联网公司而言,AI 没有在根本上替换他们的工具链。
员工用不用、怎么用,选择权还在自己手上。
AI 要真能升效,用 AI 的人自然会在产出上胜出,大家自然会选择最高效的方式,不需要你拿排行榜逼。
如果所谓的 token 排行榜能度量员工的价值,那打字排行榜早就是诺贝尔文学奖的评选标准了。写作的价值不在于你写了多少个字,思考的价值不在于你翻了多少页书,使用 AI 的价值也不在你烧了多少 token。
不要因为 AI 时代的焦虑,就把人的价值也一起烧掉了。
巴尔的摩街头的枪声没有因为数据变好看而消失,你公司的效率也不会因为 token 烧得多就一定提升。
撰文:刺猬
编辑:莽山烙铁头 面线{句子}
①通过浏览器下载
打开“禁漫堂天堂”手机浏览器(例如百度浏览器)。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名,点击下载链接网址,下载完成后点击“允许安装”。
②使用自带的软件商店
打开“禁漫堂天堂”的手机自带的“软件商店”(也叫应用商店)。在推荐中选择您想要下载的软件,或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。
③使用下载资源
有时您可以从“禁漫堂天堂”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后,进行安全扫描以确保没有携带病毒,然后点击安装。
第一步:访问禁漫堂天堂官方网站或可靠的软件下载平台:访问确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件,这可以避免下载到恶意软件。
第二步:选择软件版本:根据您的操作系统(如 Windows、Mac、Linux)选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数(32位或64位)来选择禁漫堂天堂。
第三步: 下载禁漫堂天堂软件:点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置,可能会询问您保存位置。
第四步:检查并安装软件: 在安装前,您可以使用 禁漫堂天堂对下载的文件进行扫描,确保禁漫堂天堂软件安全无恶意代码。 双击下载的安装文件开始安装过程。根据提示完成安装步骤,这可能包括接受许可协议、选择安装位置、配置安装选项等。
第五步:启动软件:安装完成后,通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式,点击即可启动使用禁漫堂天堂软件。
第六步:更新和激活(如果需要): 第一次启动禁漫堂天堂软件时,可能需要联网激活或注册。检查是否有可用的软件更新,以确保使用的是最新版本,这有助于修复已知的错误和提高软件性能。
应用介绍:
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美剧《火线》里有条贯穿多季的暗线:
巴尔的摩警察局为了让犯罪数据好看,把重罪降级为轻罪,让强奸案凭空消失。上级看着报表上的数字逐月下降,在市政厅汇报时满脸骄傲。
只有街区的居民知道,街上枪声一点没少。
剧里有句台词:You juke the stats and majors become colonels. 刷刷数据,少校能升上校。但谁也没想到,2026 年,这句话的新版本正在中国互联网大厂上演。
只不过被刷的不是犯罪率,而是AItoken 消耗量。只要你刷刷 token,摸鱼也能变劳模。
最近,小红书上有个帖子很火。
一个自称在 BAT 大厂(首先 B 排除百度)的网友说:部门突然开始搞 token 消耗排行榜,以后试用期转正、年度KPI、晋升,都要参考这个数据,甚至用得少的人,可能被替代。
他是三月份的榜首,还遥遥领先,被老板点名夸了一顿,让他节后给全部门做直播分享怎么用 AI 干活。
但他没敢说的是,自己超过一半的 token,是在整理个人数据发笔记。。。不光是大厂噢。
我身边有个发小在一家公司干了三年,前几天突然被要求:日报里要填写今天用 AI 做了哪些工作,提高了多少产能,还要精确到小时。
搞得他现在动不动要打开AI软件,想想怎么刷。看到这些,差评君第一反应是迷惑,这不就是 2026 年版的工位亮灯等于加班吗??
在聊这事之前,咱先简单解释一下 token。
token 是 AI 处理信息的最小计量单位,你可以把它理解成 AI 世界的字数/货币,一个中文字大约等于 1 到 2 个 token。
你和AI对话一轮, 消耗的 token = 你发给 AI 的字 + AI 思考推理 + AI 回复的字。
AI 模型公司呢,就按 Token 消耗量去收钱。
理论上,token 消耗量和 AI 交互是成正比的。你消耗越多,就能说明你跟 AI 交互越频繁。
听起来没毛病,黄仁勋也这么想的。
3 月下旬的英伟达 GTC 大会上,黄仁勋说公司应该给每个工程师配一笔 token 预算,金额大约是基本工资的一半,让 AI 把他们的产出放大十倍。后来他在 All-In 播客上又举了个例子:
假设有一个年薪 50 万美元的工程师,年底你问他今年花了多少 token,如果没花到 25 万美元,老黄说会“ deeply alarmed ”,深感震惊。
他要说 5000 美元呢?
老黄直接“I will go ape something else”,中文大概就是气得跳脚,当场发疯,叼你 MD(最后一句我加的戏)。在老黄看来,优秀的工程师就应该大量使用 AI,用得越多产出越高。
毕竟公司给你配了 AI 资源,你用资源提效,产出放大,你要是不用,确实说不过去。
这套逻辑,不只老黄一个人这么想。
2025 年 4 月,Shopify CEO Tobi Lutke 给全公司发了封备忘录:申请加人之前,必须先证明 AI 做不了这个工作,而 AI 的使用情况也要纳入绩效考核。
硅谷甚至出现了一个专门的词来形容这股风气:Tokenmaxxing,token 最大化。
《纽约时报》科技记者 Kevin Roose 给它做了专题报道,里面数据很夸张:OpenAI 有工程师一周处理了 2100 亿 token,Anthropic 有用户一个月在 Claude Code 上烧掉了 15 万美元。而现在,这股风终于吹到了国内,企业们开始把 token 消耗、AI 使用时长绑进绩效。。。
不是兄弟。。。
和 AI 互动得多,不代表解决的问题就多啊。就好比我们去健身房,不是去了 100 次体重就一定减少的。
好,退一万步讲:
就算我们暂且接受“用得多=产出高”这个前提。那至少这个指标应该很难造假吧?
恰恰相反,刷 token,可能是 2026 年最容易的一件事。
差评君简单露几手,看完你就知道这玩意作为指标有多差劲了。
第一种,上下文滚雪球。
为了联系上下文,AI 的每次回答都会把之前的所有对话从头重读一遍。对话越长,每轮重读消耗的 token 越多。第 1 轮只要 1500 个 tokend,但到了第 20 轮、第 50 轮光重读就要烧好几十万、百万 token。
你就这么无限对话下去,就算被领导质疑,你就说:这可是我反复追问了好多轮才得到满意的结果。
懂不懂“深度思考”啊。第二种,开 50 个 AI Agent(代理)让它自动跑任务。
Agent 会自己派活、自己重试、遇到问题自己绕路,每个步骤都在烧 token,思考过程也算钱,跑一晚上第二天你就是部门劳模。
第三种更简单。
把一整个 10 万行代码仓库扔给 AI,让它“分析一下”就行,努力的样子从未如此省力。
其实这些方法一点都不高级,制定这条 KPI 的公司、管理层,也不可能没预料到会被刷。
因为经济学有个概念叫 Goodhart 定律:当一个度量指标变成了考核目标,它就不再是一个好指标。
它一定会被刷。
英国 NHS 曾经考核急诊等待时间不超过 4 小时,结果医院让救护车在门口停着不让病人下车,因为等待时间从进门开始算。
没有人觉得自己在作恶,每个人都在合理地优化自己面对的指标。Token 排行榜也一样。
它已经成了 AI 时代的功德箱,佛祖不看金额看诚意,领导不看产出看次数。所以真正的问题来了:
为什么明知会被刷,这个指标还是出现了?
因为它的背后,是 AI 时代特有的、自上而下的焦虑。
过去两年,不拥抱 AI 就会被淘汰几乎成了科技圈的政治正确。CEO 们在财报电话会上必须提 AI,投资人看的是 AI 渗透率,媒体写的是某公司全员接入大模型。
Meta 2026 年绩效关注员工用AI 做出多少成果这种焦虑一层一层往下传:
董事会问 CEO“我们的 AI 战略是什么”,CEO 问 VP“AI 落地进度怎么样”,完了 VP 又发条语音问总监 “能不能给我一个数据证明大家在用”。
在这种氛围下,管理层就不得不需要一种手段强推 AI 渗透。
可问题是,AI 时代产出归因太模糊了。
代码行数、需求完成数、项目交付,现在说不清到底多少是 AI 贡献的。上头一问你 AI 渗透到什么程度,你直接哑火。
当真实贡献不可观测,管理者就只能抓最近的、可数的东西。
诶,token 消耗量恰好是那个完美指标:可量化、可对比、可造假。
到这,你就能理解为什么 token 排行榜会出现在大厂里了,又能逼着员工用起来,又能拿去跟老板交差,当作一个向上汇报的数据,美滋滋。当然了。。。
鉴于这次 KPI 提出者是 BAT 大厂管理层,也可能存在第二种原因。
你想想,“不用 AI 就会被淘汰”、“token 消耗代表先进性”,这套行业叙事的最大受益者是谁?
BAT 等大模型厂商,毕竟靠卖 token 赚钱,不过这就不在本文讨论范围内了。差评君更关心的是,今年大厂能把 token 消耗纳入考核,小公司把 AI 使用时长加进日报。
那明年呢,你所在的公司呢?
我不是说 AI 没用,也不是说不该推 AI。
的确,在 AI 应用早期阶段,强制接触有其合理性,历史上也有过“强推”的成功先例。
20 世纪初,福特工厂强制流水线作业,工人强烈抵触,觉得这是剥夺手艺人的尊严,但流水线最终让汽车从富人玩具变成了普通家庭的交通工具。组织一旦习惯了旧的做事方式,即使新工具明显更好,惯性也会让所有人赖在原地不动。
从企业角度来看,强推 AI 有组织变革的正当性。
可问题是,福特流水线和 AI 根本不一样啊。
福特是直接把生产方式换了,流水线往那一架,你作为工人没法再手搓了,这是从底层变革生产力。工人抵触归抵触,离职归离职,福特加工资把人留住,最后效率确实提上去了。
但 AI 不一样。
对互联网公司而言,AI 没有在根本上替换他们的工具链。
员工用不用、怎么用,选择权还在自己手上。
AI 要真能升效,用 AI 的人自然会在产出上胜出,大家自然会选择最高效的方式,不需要你拿排行榜逼。
如果所谓的 token 排行榜能度量员工的价值,那打字排行榜早就是诺贝尔文学奖的评选标准了。写作的价值不在于你写了多少个字,思考的价值不在于你翻了多少页书,使用 AI 的价值也不在你烧了多少 token。
不要因为 AI 时代的焦虑,就把人的价值也一起烧掉了。
巴尔的摩街头的枪声没有因为数据变好看而消失,你公司的效率也不会因为 token 烧得多就一定提升。
撰文:刺猬
编辑:莽山烙铁头 面线{句子}
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巴尔的摩警察局为了让犯罪数据好看,把重罪降级为轻罪,让强奸案凭空消失。上级看着报表上的数字逐月下降,在市政厅汇报时满脸骄傲。
只有街区的居民知道,街上枪声一点没少。
剧里有句台词:You juke the stats and majors become colonels. 刷刷数据,少校能升上校。但谁也没想到,2026 年,这句话的新版本正在中国互联网大厂上演。
只不过被刷的不是犯罪率,而是AItoken 消耗量。只要你刷刷 token,摸鱼也能变劳模。
最近,小红书上有个帖子很火。
一个自称在 BAT 大厂(首先 B 排除百度)的网友说:部门突然开始搞 token 消耗排行榜,以后试用期转正、年度KPI、晋升,都要参考这个数据,甚至用得少的人,可能被替代。
他是三月份的榜首,还遥遥领先,被老板点名夸了一顿,让他节后给全部门做直播分享怎么用 AI 干活。
但他没敢说的是,自己超过一半的 token,是在整理个人数据发笔记。。。不光是大厂噢。
我身边有个发小在一家公司干了三年,前几天突然被要求:日报里要填写今天用 AI 做了哪些工作,提高了多少产能,还要精确到小时。
搞得他现在动不动要打开AI软件,想想怎么刷。看到这些,差评君第一反应是迷惑,这不就是 2026 年版的工位亮灯等于加班吗??
在聊这事之前,咱先简单解释一下 token。
token 是 AI 处理信息的最小计量单位,你可以把它理解成 AI 世界的字数/货币,一个中文字大约等于 1 到 2 个 token。
你和AI对话一轮, 消耗的 token = 你发给 AI 的字 + AI 思考推理 + AI 回复的字。
AI 模型公司呢,就按 Token 消耗量去收钱。
理论上,token 消耗量和 AI 交互是成正比的。你消耗越多,就能说明你跟 AI 交互越频繁。
听起来没毛病,黄仁勋也这么想的。
3 月下旬的英伟达 GTC 大会上,黄仁勋说公司应该给每个工程师配一笔 token 预算,金额大约是基本工资的一半,让 AI 把他们的产出放大十倍。后来他在 All-In 播客上又举了个例子:
假设有一个年薪 50 万美元的工程师,年底你问他今年花了多少 token,如果没花到 25 万美元,老黄说会“ deeply alarmed ”,深感震惊。
他要说 5000 美元呢?
老黄直接“I will go ape something else”,中文大概就是气得跳脚,当场发疯,叼你 MD(最后一句我加的戏)。在老黄看来,优秀的工程师就应该大量使用 AI,用得越多产出越高。
毕竟公司给你配了 AI 资源,你用资源提效,产出放大,你要是不用,确实说不过去。
这套逻辑,不只老黄一个人这么想。
2025 年 4 月,Shopify CEO Tobi Lutke 给全公司发了封备忘录:申请加人之前,必须先证明 AI 做不了这个工作,而 AI 的使用情况也要纳入绩效考核。
硅谷甚至出现了一个专门的词来形容这股风气:Tokenmaxxing,token 最大化。
《纽约时报》科技记者 Kevin Roose 给它做了专题报道,里面数据很夸张:OpenAI 有工程师一周处理了 2100 亿 token,Anthropic 有用户一个月在 Claude Code 上烧掉了 15 万美元。而现在,这股风终于吹到了国内,企业们开始把 token 消耗、AI 使用时长绑进绩效。。。
不是兄弟。。。
和 AI 互动得多,不代表解决的问题就多啊。就好比我们去健身房,不是去了 100 次体重就一定减少的。
好,退一万步讲:
就算我们暂且接受“用得多=产出高”这个前提。那至少这个指标应该很难造假吧?
恰恰相反,刷 token,可能是 2026 年最容易的一件事。
差评君简单露几手,看完你就知道这玩意作为指标有多差劲了。
第一种,上下文滚雪球。
为了联系上下文,AI 的每次回答都会把之前的所有对话从头重读一遍。对话越长,每轮重读消耗的 token 越多。第 1 轮只要 1500 个 tokend,但到了第 20 轮、第 50 轮光重读就要烧好几十万、百万 token。
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懂不懂“深度思考”啊。第二种,开 50 个 AI Agent(代理)让它自动跑任务。
Agent 会自己派活、自己重试、遇到问题自己绕路,每个步骤都在烧 token,思考过程也算钱,跑一晚上第二天你就是部门劳模。
第三种更简单。
把一整个 10 万行代码仓库扔给 AI,让它“分析一下”就行,努力的样子从未如此省力。
其实这些方法一点都不高级,制定这条 KPI 的公司、管理层,也不可能没预料到会被刷。
因为经济学有个概念叫 Goodhart 定律:当一个度量指标变成了考核目标,它就不再是一个好指标。
它一定会被刷。
英国 NHS 曾经考核急诊等待时间不超过 4 小时,结果医院让救护车在门口停着不让病人下车,因为等待时间从进门开始算。
没有人觉得自己在作恶,每个人都在合理地优化自己面对的指标。Token 排行榜也一样。
它已经成了 AI 时代的功德箱,佛祖不看金额看诚意,领导不看产出看次数。所以真正的问题来了:
为什么明知会被刷,这个指标还是出现了?
因为它的背后,是 AI 时代特有的、自上而下的焦虑。
过去两年,不拥抱 AI 就会被淘汰几乎成了科技圈的政治正确。CEO 们在财报电话会上必须提 AI,投资人看的是 AI 渗透率,媒体写的是某公司全员接入大模型。
Meta 2026 年绩效关注员工用AI 做出多少成果这种焦虑一层一层往下传:
董事会问 CEO“我们的 AI 战略是什么”,CEO 问 VP“AI 落地进度怎么样”,完了 VP 又发条语音问总监 “能不能给我一个数据证明大家在用”。
在这种氛围下,管理层就不得不需要一种手段强推 AI 渗透。
可问题是,AI 时代产出归因太模糊了。
代码行数、需求完成数、项目交付,现在说不清到底多少是 AI 贡献的。上头一问你 AI 渗透到什么程度,你直接哑火。
当真实贡献不可观测,管理者就只能抓最近的、可数的东西。
诶,token 消耗量恰好是那个完美指标:可量化、可对比、可造假。
到这,你就能理解为什么 token 排行榜会出现在大厂里了,又能逼着员工用起来,又能拿去跟老板交差,当作一个向上汇报的数据,美滋滋。当然了。。。
鉴于这次 KPI 提出者是 BAT 大厂管理层,也可能存在第二种原因。
你想想,“不用 AI 就会被淘汰”、“token 消耗代表先进性”,这套行业叙事的最大受益者是谁?
BAT 等大模型厂商,毕竟靠卖 token 赚钱,不过这就不在本文讨论范围内了。差评君更关心的是,今年大厂能把 token 消耗纳入考核,小公司把 AI 使用时长加进日报。
那明年呢,你所在的公司呢?
我不是说 AI 没用,也不是说不该推 AI。
的确,在 AI 应用早期阶段,强制接触有其合理性,历史上也有过“强推”的成功先例。
20 世纪初,福特工厂强制流水线作业,工人强烈抵触,觉得这是剥夺手艺人的尊严,但流水线最终让汽车从富人玩具变成了普通家庭的交通工具。组织一旦习惯了旧的做事方式,即使新工具明显更好,惯性也会让所有人赖在原地不动。
从企业角度来看,强推 AI 有组织变革的正当性。
可问题是,福特流水线和 AI 根本不一样啊。
福特是直接把生产方式换了,流水线往那一架,你作为工人没法再手搓了,这是从底层变革生产力。工人抵触归抵触,离职归离职,福特加工资把人留住,最后效率确实提上去了。
但 AI 不一样。
对互联网公司而言,AI 没有在根本上替换他们的工具链。
员工用不用、怎么用,选择权还在自己手上。
AI 要真能升效,用 AI 的人自然会在产出上胜出,大家自然会选择最高效的方式,不需要你拿排行榜逼。
如果所谓的 token 排行榜能度量员工的价值,那打字排行榜早就是诺贝尔文学奖的评选标准了。写作的价值不在于你写了多少个字,思考的价值不在于你翻了多少页书,使用 AI 的价值也不在你烧了多少 token。
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