“个部门20来人枣庄家具封边胶厂，个月消耗5万元Token（词元），什么也没搞出来。”

位科技大厂员工昊（化名）向记者的这句吐槽，揭开了当前企业争相拥抱AI的另面。

5万元的费用，如果按每工作日200元的实习补助计，相当于10名实习生工作个月。可这笔钱化作形的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，“拥抱AI”成为流行的口号。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提升率、创造新的增长空间。

然而到了2026年，个新的问题开始浮现：为什么员工已经大量使用AI，预不断增长，Token消耗越来越，但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。财经记者了解到，近期多科技大厂已经开始调整员工Token额度管理机制。

Token钱，成果呢？

昊所在的部门并非技术部门。鼓励大多尝试，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，每个人都搭建出了套属于自己的AI工作流。

表面看，局部率提升了，但问题也逐渐暴露。他的部门下设多个小组，业务向不同，大搭建系统选用AI工具不，有人用了公司自的AI工具，有人用了开源Hermes Agent，还有人用了其他三AI工具，各类系统法串联，形成了个个“AI孤岛”，没有人从整个业务流程层面进行统规划，谈不上凝聚业务力。

当试图将这些AI成果整时才发现，难度远预期。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实践难以形成规模应。终，部门不得不倒重来，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，从头造套整式系统。

回过头来看枣庄家具封边胶厂，团队大的损失不是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，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甚至没有带来率提升，反而翻车了。

位科技公司员工向记者透露，其所在公司开发了款内部使用的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关的内容，以及毫逻辑的乱码，并随机@员工，还自行发起线上会议。

此外，在些科技公司，发放Token成为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、有人用来写策划业、有实习生用来完成毕设。这些发放的Token并未落实在公司业务中。

这些乱象并非国内有。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率的考核风潮，早兴起于硅谷，被称为Token Maxxing（Token消耗大化）。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。初的出发点是动组织变革，但很快演变成场新的内部内卷。

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，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要的操作人为提得分，为了AI而AI，致公司的力成本上升。

Uber同样是积拥抱AI的代表企业之。Uber管理层此前表示，公司2026年度Claude Code预在4月份就已提前耗尽。到今年5月底枣庄家具封边胶厂，Uber管表示，Token的消耗量确实在激增，但这种昂的投入与终端用户体验的实质提升之间，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，成为大的单群体。原本有37的企业将目标设定在11至20的降本区间，但终真正实现这目标的企业仅有31。

如果说过去两年企业担心的是“错过AI”，那么到了2026年，个现实的问题正在出现：AI投入不断增长，回报究竟在哪里？

Token不是的

AI提已是行业共识。个典型场景是AI编码，从微软、Meta到腾讯、阿里、百度，万能胶厂家AI已贡献可观比例的代码。在会议纪要整理、知识检索、文档生成等办公场景中，AI对于率提升果明显。发放定Token额度，激发员工的创造力、提升工作率是具有正向意义的举措。它让AI变成每个人的工具，加速了技术在线业务中的渗透，也培养了支具备AI协作能力的员工队伍。

但为什么些企业大规模投入AI，却换不来预期中的产出？

AI投入与产出严重脱节，根源往往不在技术，而在于如何使用AI。贝恩报告认为，许多企业正陷入种“基于信仰的豪赌”。企业不断购买新的AI工具，为Copilot、模型授权和云服务买单，却因为内部数据混乱、工作流割裂以及组织协同问题，致大量项目长期停留在试点阶段，始终法进入核心业务流程。

位从业者对记者分析，过去两年，不少企业持续增加AI相关预。但这些预增长并不来自清晰的商业规划，多源于FOMO（错失恐惧）情绪——担心错过技术浪潮，担心在竞争中落后。于是，大量资金流向模型采购、软件授权、云服务和力资源。但大渐渐发现，Token消耗量并不对应生产力。如果企业把Token消耗量当KPI、把AI使用率等同于创新力，在不梳理流程和组织的前提下全员投入，再好的工具价值也会被稀释。

与此同时，许多企业低估了AI落地背后的工程复杂度。尽管AI能力出，但将其适配到具体业务场景、与业务流程度结，仍需要大量的工程工作：提示词工程、检索增强生成（RAG）调优、输出校验、成本控制、权限管理……这些累活往往被忽略。

艾媒咨询CEO张毅在接受财经采访时表示，自己在接触不少企业后发现，其中些只计了显的API调用费，却忽视了人工校对、数据理等隐成本。还有的将AI大量用于处理低价值的杂活，难以转化为营收或财务报表上的产出。此外，由于缺乏分限制，低端场景也在滥用价大模型，致调用激增。归结起来就是：Token消耗枣庄家具封边胶厂，但降本果不明显。

他分析道，在早期特定阶段，科技大厂以Token消耗量评价员工AI落地成并绑定绩，确实有助于鼓励员工融入AI环境。但时间长，员工可以通过刷数据、堆砌力制造“表面数字化”，却没有实质业务产出。“所有员工的参与，都应该以解决率或利益大化为向去引。”

大厂开始给Token“账”

场针对AI成本的重新审视开始了。

财经记者了解到，近期多科技厂商正在悄然调整员工的Token 额度。大厂员工的Token额度在经历了初期差别的人均分配后，开始走向理、追求率的分式。

位腾讯内部人士对财经记者透露，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，前期多是通过统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，相比上周期增长了数十倍。上述人士称，公司已在内部表态：衡量个员工 AI 用得好不好，看的是工作中的提和创造的价值，不单纯看Token 消耗量、不做任何形式的Token 排行榜，也不追踪员工实际用 AI 在做什么，让大安心回归工作本身。

另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，当实际消耗刚达到半时，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、创造有成果上。例如微软取消了大部分Claude Code许可，转向自成本可控的GitHub Copilot CLI案。Uber则给每位研发员工的AI工具支出设置上限。

名科技公司CTO对财经记者表示，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、运营率、业务交付能力没有明显提升，哪怕管理层暂时没法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，钱热潮退去，越来越多的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） 举报 财经广告作，请点击这里此内容为财经原创，著作权归财经所有。未经财经书面授权，不得以任何式加以使用，包括转载、摘编、复制或建立镜像。财经保留追究侵权者法律责任的权利。如需获得授权请联系财经版权部：banquan@yicai.com 文章作者

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