最近，科技公司間盛行一股“Token-maxxing”（Token消耗最大化）的新風潮。簡而言之，就是鼓勵員工使用AI工具，盡可能多地消耗Token。Token消耗量成為了一種新的績效考核指標，以此判斷員工擁抱AI的程度，甚至定義其能否在AI時代勝任工作。
作為AI大模型處理信息的基本單元，Token可量化、易比較，是衡量AI使用率最直接和簡明的指標。當前AI發展日新月異、一日千里，科技公司害怕錯過這股技術浪潮，以“量大管飽”“不怕浪費”的態度激勵員工積極使用AI，雖然有些簡單粗暴，但也有其合理性。通過考核Token消耗量，科技公司釋放了一種明確的信號——AI已經成為必選項，擁抱AI并非一句口號，而要落到實打實的行動中。Token消耗量或許并不是最科學的指標，但它可計算、能排名，能在最短的時間內促使員工“動起來”，推動組織的AI化。
將Token消耗量納入管理系統，在AI時代無可厚非。但如果將其變成一項單一考核指標，與員工的AI使用能力進行綁定，忽視實際產出和創造的真實價值，則會導致動作變形，催生許多令人啼笑皆非的亂象。例如，硅谷巨頭Meta在內部推出了Token消耗量排行榜，有員工為了“刷榜”，故意運行大量冗余的模型調用任務，甚至創建了讓AI空轉的腳本以提升使用量。有的公司給研發團隊設定每日消耗Token配額，用不完績效評級就會受限，員工為了應付考核，研究出千奇百怪的方式推高使用量。奉Token消耗量為圭臬，不僅造成了資源浪費，也破壞了組織信任，演變為一種新型的職場內卷和形式主義。
這種現象產生的根源，在于錯把指標當成目標。普及AI工具的目的在于降本增效，創造更多的價值。組織的有效AI化并非比拼誰大模型用得貴、Token燒得多，而是AI提升了多少工作效率、貢獻了多少價值增量。Token消耗量只是中間的一個過程指標，并不等同于工作實效。事實上，真正對AI理解深入的員工，追求的應該是用更少的Token達成更好的交付結果，實現更優的投入產出比。這就類似于，比拼工作時長容易鼓勵“表演式加班”，過分看重論文發表數量會導致科研注水。用錯績效考核的指揮棒，大量燒掉的Token只會增加企業的數字賬單，而不能轉化為真實的生產力。
對于一心想要趕上AI技術快車的科技公司來說，當AI能夠極大提升執行層的效率時，管理層的判斷力就成為了最稀缺和寶貴的能力。相比于一窩蜂的“大干快上”，更應想清楚AI能用來干什么、怎么用才能為組織創造真實的價值。據媒體報道，Meta內部Token消耗榜的榜首員工，單月消耗的算力成本就達百萬美元，與此同時，Meta也是硅谷裁員最激進的科技公司之一。在這種情況下，Token消耗量的激增并沒有帶來營收的成倍放大，而成本只是從人員薪酬向算力支出進行了簡單平移，那么推動組織AI化的意義與效果就要打上一個大大的問號。
AI時代需要重塑管理的理念與思維，不能再用簡單指標代替復雜判斷。所謂AI轉型，并不是盲目推高Token消耗量來彰顯AI的滲透率，而是將AI置于整個價值創造的鏈條中，提升從決策到執行的工作流效率。這就要求企業構建更合理的評估體系，讓Token回歸生產力本質，更關注實際產出與結果。畢竟，Token燒得多只能證明燒得多，如果不能解決更多問題、創造更大的增量業務，“Token競賽”只會徒增管理成本，淪為一張好看但無用的榜單。
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