Meta内部AI成本失控，6000员工设Token上限

这周科技圈最让我意外的一条消息，不是新模型发布，不是融资新闻，而是Meta给内部员工发了一纸备忘录：约6000名员工被设Token使用上限。

说人话就是——Meta自己造的AI，自己的员工用不起了。

事情是怎么走到这一步的

去年11月，Meta在内部搞了个政策，把「AI驱动的工作成果」列为绩效考核核心指标。表现好的有奖励，用AI做出成绩能加分。初衷不坏，鼓励大家拥抱AI。

但到了今年春天，事情开始跑偏。一部分员工搞起了所谓「tokenmaxxing」竞赛——比谁用的Token多。内部搞了个叫Claudeonomics的排行榜，按Token消耗量排名。为了冲榜，有人指令AI代理同时跑多项任务，哪怕那些任务根本不需要AI。

结果就是：员工在30天内累计消耗了73.7万亿枚Token。注意，这是内部员工消耗量，不是外部客户。Meta首席技术官Andrew Bosworth都忍不住发话：「没有人应该为了使用AI而使用AI。」

不止Meta一家

把这件事放到行业里看，Meta不是孤例。亚马逊上个月关闭了内部AI排行榜，原因一模一样——员工「刷分」导致算力成本飙升。Uber和ServiceNow在2026年前几个月就耗尽了全年的AI工具预算。ServiceNow现在开始监控每个员工每日Token使用量。

硅谷科技大厂自己都在控制AI成本了，那中小企业怎么办？这个问题细想有点讽刺。

资本市场也感受到寒意

Silicon Data统计的LLM Token支出指数截至6月11日连跌7个交易日，创今年1月以来最长连跌纪录。摩根大通把当前走势定性为「最小减速带」，Citadel则直接点明：AI落地的核心约束已从「模型能力最强」转向「成本与稀缺性」。

用户正加速向更便宜的模型迁移，这个趋势从数据上看已经不能忽视了。

账本算不过来了

过去三年，AI行业走了一条很经典的互联网路线：先补贴换用户，再订阅藏成本，最后Token计费引爆账单。现在第三阶段来了。如果连Meta这种挥舞千亿算力预算的巨头，内部AI使用成本都难以为继，它的企业AI代理业务怎么跟客户交代？

Meta正在构建一套成本管控机制，通过「AI Gateway」中央仪表盘实时监控全公司AI使用量。2027年还要推更结构化的Token预算分配。同时也在推内部自研工具MetaCode，降低对Claude的依赖。

说白了就是：用不起别人的，自己造个便宜的先用着。

AI商业化的下一个故事

OpenAI的Sam Altman也在最近的发言里承认AI成本是「巨大问题」，说要帮用户花更少的钱获得更多价值。但OpenAI和Anthropic都在冲刺IPO，降价是夺客户的好手段，却也直接冲击利润率。

「Token越多越好」的叙事走到头了。接下来的问题是：AI行业能不能想出一个比「按字数收费」更可持续的商业模式？目前还没人给出好答案。这件事值不值得关注？我觉得值。