应该以解决效率或利益最大化为方向去引导。”大厂开始给Token“算账”一场针对AI成本的重新审视开始了。第一财经记者了解到，近期多家科技厂商正在悄然调整员工的Token 额度。大厂员工的Token额度在经历了初期无差别的人均分配后，开始走向更理性、更追求效率的分配方式。一位腾讯内部人士对第一财经记者透露，近期腾讯调整了员工的Token分配机制，不再“吃大锅饭”，由部门管理者按员工需求、按岗位职能等进行动态分配。他表示，从去年开始，各种内部 AI 工具在腾讯大规模铺开，前期更多是通过统一发放配额来拉动使用习惯、验证工具价值。但到了现在，AI已经成为日常生产资源，使用规模和投入量级都到了新阶段，配额管理从粗放走向精细化。今年腾讯AI工具Token总预算，相比上一周期增长了数十倍。上述人士称，公司已在内部表态：衡量一个员工 AI 用得好不好，看的是工作中的提效和创造的价值，绝不单纯看Token 消耗量、不做任何形式的Token 排行榜，也绝不追踪员工实际用 AI 在做什么，让大家安心回归工作本身。另一位北京的科技大厂员工告诉记者，过去公司曾将AI工具使用量视为重要KPI指标，员工使用得越多，似乎就意味着越积极拥抱创新。如今风向已经发生变化。他的个人Token额度约为每月5000元，当实际消耗刚达到一半时，领导便主动找他探讨使用情况和实际产出。在海外，不少巨头开始对内部AI编程工具设置使用上限，将工程师的考核放在能否依托AI生成实用代码、解决实际业务问题、创造有效成果上。例如微软取消了大部分Claude Code许可，转向自家成本更可控的GitHub Copilot CLI方案。Uber则给每位研发员工的AI工具支出设置上限。一名科技公司CTO对第一财经记者表示，人与AI之间是互相倒逼成长的，但它的投入成本不低，如果主营业务营收、运营效率、业务交付能力没有明显提升，哪怕管理层暂时没法精准定位资源浪费在哪个环节，也会考虑先缩减Token投放规模，这是普遍的行业现状。整个行业正在进入AI投入价值的重估阶段。张毅认为，烧钱热潮退去，越来越多的算力资源正在向能创造实际业务价值的场景倾斜。“Token也好，模型也好，它的投入终究要锚定业务的增收、长期的降本、产品的迭代——这些可量化的商业结果，才能形成正向循环。”（记者吕倩对本文亦有贡献）
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