短短数月内，曾被硅谷巨头们一度推崇的“词元消耗最大化（tokenmaxxing）”模式，便经历了从兴起到降温，再到彻底被抵制的过程。
据媒体报道，Meta近日发布内部备忘录，其中向约6000名员工披露，公司预计2026年仅“内部AI使用”一项支出就将达到数十亿美元，并计划于2027年正式推行以预算和配额为核心的词元管理机制。意味着这家科技巨头在大力鼓励员工使用AI工具数月后，如今转而着手限制内部token消耗。
Meta首席执行官扎克伯格在内部备忘录中承认，公司在人工智能转型过程中犯下了错误。公司将为调配去训练人工智能模型的员工安排“有意义的新岗位”。
此外，Meta计划引导员工从第三方AI编程工具，转向公司内部开发的编程助手MetaCode，以此来控制token消耗成本。据报道，旗下Applied AI Engineering部门已安排工程师专项提升MetaCode能力，通过反复解答编程挑战题来训练其编程响应能力。
上述进展引起市场关注。纽约大学著名AI研究者，机器学习公司Geometric Intelligence创始人Gary Marcus指出，“tokenmaxxing正让位于tokenminimizing（词元消耗最小化）”，并预计这一趋势将令Anthropic和OpenAI的第三季度营收不及第二季度表现。
此前，Meta内部有一个名为“Claudeonomics”的榜单，可用于跟踪员工的token消耗情况。这直接推动了“词元消耗最大化”乱象的演绎——员工竞相通过刷高token用量来彰显自身的AI使用能力，部分人甚至指令AI代理同时并行运行多项任务，人为放大token消耗量。
根据榜单数据，Meta员工30天内消耗了60.2万亿个token，整体成本约9亿美元。然而随着AI成本不断攀升，公司内部却并未因此产出实在价值。一位内部人士直言，排行榜顶端那些人，产出的东西基本都是“一次性垃圾”。
不少美国企业已做出抵制行动：如亚马逊近期就明确指示员工“不要为了用AI而用AI”，转向以“归一化部署”指标替代Token消耗量。截至目前，旗下用于跟踪token消耗情况的“Kirorank”榜单已停止服务。
与此同时，AI巨头们逐渐意识到Token高昂成本的问题，OpenAI首席执行官奥尔特曼公开质疑“token支持增加并未带来实际的生产力提升”。据报道，该公司正考虑大幅下调向用户收取的词元费用，以期从竞争对手Anthropic手中抢夺客户。
国盛证券表示，海外大厂关于token消耗的看法正趋于理性。紧缩token已成硅谷大厂新风向。研究显示企业每花一美元在token上，约八成隐性损耗在修复bug、重写代码与审查延迟。个人效率提升不等于公司收益增长，厂商开始从按token计费转向按结果计费，理性回归倒逼工作流重构。
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