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一个月烧掉930万元Token《的人》,也没烧【出个】答案
来源:东北网 编辑:黄国有辉 2026-05-22 07:35:20

围绕一个月烧掉930万元Token《的人》,也没烧【这个话题,把关键信息重新梳理后,先看最核心的部分。

龙虾之父一个月消耗 6030 亿 Token,总花费金额高达九百万人民币。

需要注意的是,唯一真实的,只有不断超支的账单。

从细节来看,因为一旦认真追问,很多人会发现,自己烧掉的那些 Token,和年初裁掉的那些人一样,都没换回任何东西。

需要注意的是,员工们甚至一开始就没被问过「你觉得 Token 该怎么用」,他们被问的是「你这周用了多少」。

进一步说,即便是有无比丰沛算力的人,现在似乎也不知道这些 Token 可以用来做什么。

需要注意的是,这个好问题但 130 万美元花下去之后,他也还没有得到答案。

进一步说,这些实例会自动处理软件开发流程中的各种问题,像是代码的提交、Bug 修复、功能的更新等。

放到整体脉络里看,兄弟,你最好拿出点儿价值百万美元的工程师都做不到的东西,不然这可能就是前沿实验室泡沫破裂的开端了而且这还是补贴价格,我的天如果是实际成本,价格肯定更高。

从细节来看,但很快有网友发现这张截图了不起,三十天用了 6030 亿 Token,累计消耗的金额更是达到了 130 万美元,约合人民币 930 万。

放到整体脉络里看,而当 Token 的消耗不再重要,不需要考虑 Token 的价值和使用边界,我们又会拿他来做点什么。

换个角度看,OpenClaw 很快行动了它指示他去厨房喝一瓶水,顺带告诉他,正在通过家里的摄像头监控他是否真的去喝了他照做之后,OpenClaw 发来一张他喝水的截图,附言:「干得好」。

放到整体脉络里看,GitHub 前 CEO、现任 Meta 超级智能实验室 CEO Nat Friedman,在一场公开活动上讲了个故事某天,他的 OpenClaw 判断他喝水不够,他随手给了指令:「不惜一切代价确保我补充足够的水分」。

进一步说,三位校友说自己实力还不够捐教学楼,所以捐 Token这个时代的慈善逻辑也在刷新:捐不起楼,捐算力。

从细节来看,三位 00 后校友向母校郑州西亚斯学院捐赠 20 亿 Token,网友按 DeepSeek 的价格算了算,说这就值 100 块。

换个角度看,一个月 6000 亿 Token 烧出了什么。

换个角度看,而这份排行榜在两天后就下架了,Meta 在回应媒体查询时发声明,「该员工自行决定撤下仪表盘Meta 并未要求采取此行动」。

需要注意的是,早在四月份,The Information 就曾报道,Meta 公司的一名员工利用内部数据,在公司内网创建了一个仪表盘,让同事们可以竞争成为公司排名第一的 AI Token 用户。

从细节来看,公司说不算 KPI,但经理偷偷在看这和大厂说「年终奖与 996 无关」是同一个套路。

需要注意的是,亚马逊在回复《金融时报》时提到,MeshClaw「每天帮助数千名员工自动化重复性工作」,公司「致力于负责任地部署生成式 AI」同时,公司表示 Token 统计数据不会用于绩效评估。

从细节来看,在职场匿名社区 Team Blind(一个面向 Google 和苹果等公司认证员工的留言板)上,一位亚马逊员工的发言被疯狂点赞。

进一步说,刚好亚马逊内部上线了一个叫 MeshClaw 的 AI Agent,它能发起代码部署、整理邮件、操控 Slack公司内部备忘录里描述它是:「它在夜间做梦来整合白天所学,在你开会时监控你的部署,在你醒来前替你分类邮件」。

从细节来看,▲图片来源:The Information。

换个角度看,据《金融时报》报道,为了逼迫员工拥抱 AI,亚马逊搞出了一个极其复古的管理手段:「Token 消耗排行榜」,追踪每个员工的用量。

放到整体脉络里看,亚马逊,那个裁员裁到大动脉,把自己的网站都变成 404 的小狗,最近又被爆出了新的「笑料」。

需要注意的是,于是所有人都选择了那个容易量化的东西这不是 AI 时代的新问题,这是管理学的老病。

进一步说,而另一边是,大厂的员工由于 Token 消耗排行榜的原因,开始拿着公司的 Token 处理私事、玩游戏、开发数十个没什么用的子 Agent 来提升自己的排名。

放到整体脉络里看,Token 在半年内完成了一次身份跃迁:从技术术语,到 KPI,到话费套餐,到捐赠货币它成了 AI 时代的「度量衡」,唯一的问题是,没人说得清它到底在度量什么。

需要注意的是,00 后校友向母校捐赠 20 亿 Token,被网友调侃按 DeepSeek 5 元 / 亿 Token 计算,只要 100 元。

从细节来看,移动联通电信,三大运营商都在推 Token 套餐,199 送千兆宽带还有 1 亿 Token,了解一下?

进一步说,我们正在经历的,是一场所有人都假装看懂了规则的游戏公司假装知道怎么用,员工假装在认真用,投资人假装看到了回报。

放到整体脉络里看,当一个工具的考核标准是「消耗量」而不是「产出」,它就不再是工具了它是燃料,唯一的使命就是被烧掉至于烧完之后驱动了什么,没人真的在意。

进一步说,大厂高管们看着财报上巨额的 GPU 采购费,迫切需要向董事会证明这笔钱没白花既然「重构真实业务流」太难、太慢、太需要魄力,那就退而求其次,去考核「Token 的消耗量」。

需要注意的是,这可能是 2026 年最贵的一个问号。

放到整体脉络里看,他又提到自己在做一些除了 OpenClaw 之外的创业项目,以及他是在探索一个问题:如果 Token 成本不重要,软件会怎样被构建但是光看 OpenClaw 的更新,真的需要 130 万美元来支撑吗?

需要注意的是,龙虾之父在评论区回复了这些声音,他提到如果关掉 Fast Mode,成本就能降 70%而且,自从 OpenClaw 被 OpenAI 买走之后,负责该项目就只剩下三个成员,他们在 Codex 上运行了 100 个实例。

进一步说,到目前为止,你做出了什么有用的东西吗?评论下面都是各种质疑,交付了多少代码,消耗的 Token 和最终能用的代码之间比例是多少?要不是入职 OpenAI,Codex 这 Token 能让你这么消耗吗?

进一步说,OpenClaw 最近有意思的事,还得是龙虾之父 Peter Steinberger 周六在 X 的分享,他发了一张 CodexBar 的截图,配文「CodexBar 最新更新让 API 费用显示得更加友好」。

进一步说,原本只是手机设置一个提醒每日喝水,但现在是 Token 疯狂地燃烧,调用摄像头来为「提醒你喝一杯水」服务。

进一步说,▲ 网友的评论是:他是不是喝多了。

换个角度看,Token 存在的价值在刷新,Token 的使用边界也在刷新。

需要注意的是,后来有媒体澄清,这 20 亿 Token 不只是 API 调用量,还包括生成工具使用权和平台积分但「捐 Token」这件事本身已经够魔幻了。

进一步说,Token 消耗排行榜的荒诞还没消化完,更魔幻的事又来了。

从细节来看,当你笑完这份排行榜的不合理之处,转念一想就会发现,这其实是大多数公司的现状还没想好 AI 怎么发挥作用,但是就先裁员了还没想好 Token 怎么用,就匆忙把它作为生产力的衡量工具。

需要注意的是,这份排行榜汇总了超过 85000 名 Meta 员工的人工智能使用情况,并列出了排名前 250 位的超级用户,其中扎克伯格没能进入前 250 名。

从细节来看,不只是亚马逊,Meta 员工也在做同样的事。

放到整体脉络里看,但员工的说法是:「经理在看这个数据当他们追踪用量时,就会制造扭曲的激励,有些人在这上面很有竞争心」。

进一步说,我疯狂燃烧 Token,就是为了骂我的产品经理每当他在 Slack 里说屁话,我就把聊天记录扔给 AI,启动 10 个子智能体去全方位深度分析并吐槽他这绝对是 GPU 算力的完美用途。

放到整体脉络里看,于是 MeshClaw 就成了一个刷排行榜的工具开发者开始用它来规划旅行、处理私人邮件、让 AI 分析产品经理在 Slack 上说的蠢话。

进一步说,打工人的反应也很直接,既然公司用这种指标来考核,大家干脆用魔法打败魔法,开启了「Tokenmaxxing(最大化消耗 Token)」战术。

换个角度看,公司强制要求超过 80% 的开发者每周必须完成 AI 使用指标,甚至将消耗 Token 的数量作为考核标准。

进一步说,原本被寄予厚望、用来消灭「狗屁工作」的 AI,最终却沦为制造新型「狗屁工作」的源泉。

需要注意的是,用 AI 消灭狗屁工作的公司,正在制造新型狗屁工作。

进一步说,「回报」这件事很难量化,但「使用量」可以量化。

需要注意的是,我们自己买 Token,用公司的 Token,部署了一堆 Agent,代码、论文、周报都是 Token 烧出来的。

需要注意的是,▲图片来自新浪财经。

从硅谷到国内大厂,Tokenmaxxing 成为公司的主流,谁消耗 Token 多,谁就是 AI 时代的好员工。

从细节来看,Token 终究会找到它真正的用途,成为真的「新质生产力」但那一天到来之前,我们在烧掉动辄上亿的 Token 之前,可以问问自己真的有必要吗。

综合来看,围绕一个月烧掉930万元Token《的人》,也没烧【的关键点并不只在表面信息,更在于细节推进和后续反馈。

阿宾情史的定义与背景

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如何正确利用阿宾情史

正确利用阿宾情史需要掌握一定的方法和技巧。首先,用户应该选择正规可靠的平台和服务商,确保获得高质量的产品和服务。其次,要注意保护个人信息安全,避免在不可信的环境中暴露敏感数据。

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