车了。一位科技公司员工向记者透露，其所在公司开发了一款内部使用的AI助手，用于资料搜集、周报总结等办公场景。然而一天晚上，在没有人为触发相关指令的情况下，该助手突然开始在公司工作群中持续发布与工作无关的内容，以及毫无逻辑的乱码，并随机@员工，还自行发起线上会议。此外，在一些科技公司，发放Token成为一项面向员工甚至包括实习生的福利，通常覆盖市面上主流的AI工具，其中不乏海外顶尖的编程助手和模型。有人注意到，部分员工拿着公司发放的Token挪作私用——有人用它辅助分析行情、有人用来写策划副业、有实习生用来完成毕设。这些发放的Token并未完全落实在公司业务中。这些乱象并非国内独有。硅谷巨头们已经在AI狂热中踩了坑。把Token消耗量等同于员工创新能力与工作效率的考核风潮，最早兴起于硅谷，被称为Token Maxxing（Token消耗最大化）。一些企业将AI工具使用量纳入内部考核体系，甚至建立排行榜，鼓励员工尽可能多地使用AI。最初的出发点是推动组织变革，但很快演变成一场新的内部内卷。部分员工开始让AI代理长时间运行研究任务，反复生成和修改代码，甚至执行大量并无实际意义的操作，只为提升排行榜成绩。结果是，Token消耗快速膨胀，算力成本不断攀升，但实际业务价值却十分有限。亚马逊和Meta都曾大力推动内部AI工具普及，并建立相关使用量的排行榜。但今年5月，亚马逊已经喊停了榜单，因为公司发现部分员工正在通过不必要的操作人为提高得分，为了AI而AI，导致公司的算力成本上升。Uber同样是积极拥抱AI的代表企业之一。Uber管理层此前表示，公司2026年度Claude Code预算在4月份就已提前耗尽。到今年5月底，Uber高管表示，Token的消耗量确实在激增，但这种高昂的投入与终端用户体验的实质性提升之间，尚未建立起清晰的逻辑关联。这些案例背后，是许多企业AI落地过程中的共同烦恼。咨询机构贝恩（Bain）6月发布的一份题为《Your AI Budget Is Growing. Your Returns Aren’t. Here’s Why.》的报告显示，在能够量化AI降本效果的企业中，实际成本降幅在10%及以下的企业占比达到40%，成为最大的单一群体。原本有37%的企业将目标设定在11%至20%的降本区间，但最终真正实现这一目标的企业仅有31%。如果说过去两年企业最担心
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