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。
