“一个部门20来人，一个月消耗5万元Token（词元），什么也没搞出来。”一位科技大厂员工王昊（化名）向记者的这句吐槽，揭开了当前企业争相拥抱AI的另一面。5万元的费用，如果按每工作日200元的实习补助计算，相当于10名实习生工作一个月。可这笔钱化作无形的Token消耗后，没有形成能够落地的项目成果。过去两年，AI席卷全球资本市场和产业界。从科技大厂到传统企业，“全面拥抱AI”成为最流行的口号。企业争相采购大模型服务、部署AI助手，发放、比拼员工Token福利，希望借助AI提升效率、创造新的增长空间。然而到了2026年，一个新的问题开始浮现：为什么员工已经大量使用AI，预算不断增长，Token消耗越来越高，但一些企业却没有获得预期中的回报？经历了过去两年的狂热之后，越来越多企业开始重新审视AI投入的真实价值。第一财经记者了解到，近期多家科技大厂已经开始调整员工Token额度管理机制。Token烧钱，成果呢？王昊所在的部门并非技术部门。领导鼓励大家多尝试，每位员工每月都能获得几千元Token补贴。他的同事们热衷于尝鲜，各自选用市面上不同的主流AI工具，每个人都搭建出了一套属于自己的AI工作流。表面看，局部效率提升了，但问题也逐渐暴露。他的部门下设多个小组，业务方向不同，大家搭建系统选用AI工具不一，有人用了公司自家的AI工具，有人用了开源Hermes Agent，还有人用了其他第三方AI工具，各类系统无法串联，形成了一个个“AI孤岛”，没有人从整个业务流程层面进行统一规划，更谈不上凝聚业务合力。当领导试图将这些AI成果整合时才发现，难度远超预期。不同工具链积累下来的技术债、团队成员形成的路径依赖以及迁移成本，让原本看似热闹的AI实践难以形成规模效应。最终，部门不得不推倒重来，由负责人牵头重新梳理业务需求，引入公司技术团队，依托公司内部代码自定义搭建工具，从头打造一套整合式系统。回过头来看，团队最大的损失不是Token费用，而是时间。同样在非技术岗位的张岚（化名），供职于一家直播平台。在CEO的带动下，全员拥抱AI。他告诉记者，每周公司都会组织工程师进行相关的AI培训，但这些培训并不接地气，很难真正转化到工作中的实际应用，更不用说凝练成有价值的、可以分享给同事的skill（技能）。有时候，AI甚至没有带来效率提升，反而翻
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