A boa notícia é que nem todos precisam se preocupar muito em perder o emprego por causa da IA. Porque depois que o chefe fizer o cálculo das contas, ele vai descobrir que sua relação preço/desempenho pode ser maior. Em março deste ano, Huang disse: “Se um engenheiro com US$ 500.000 não consumisse pelo menos US$ 250.000 em Tokens todos os anos, eu ficaria profundamente perturbado”. Isso trouxe a magia deste mundo a um novo nível.

As empresas começaram a incentivar os funcionários a consumir o máximo de tokens possível e até incorporaram o consumo de tokens aos KPIs dos funcionários.

Há dois meses, um idoso de uma grande fábrica nacional deu a notícia em Xiaohongshu e publicou a lista de consumo de tokens do departamento em março. Disse ainda que se podem tornar-se funcionários regulares durante o período probatório, quanto desempenho podem obter no final do ano e promoções devem consultar os dados de consumo de Token.


É igualmente louco no exterior.

As empresas de tecnologia do Vale do Silício estão promovendo internamente uma cultura de “Tokenmaxxing” (maximização de tokens). Tomando o Meta como exemplo, os funcionários construíram um painel Claudeonomics para contar o consumo de Token de cerca de 85.000 funcionários da empresa. Quando os dados foram extraídos, mais de 60 trilhões de tokens foram queimados em toda a empresa em 30 dias.

A Disney, que teoricamente tem pouco a ver com tecnologia, também lançou um painel de adoção de IA em sua intranet para rastrear o uso de IA pelos funcionários.

Lentamente, esta tendência tornou-se cada vez mais distorcida. O consumo de tokens é até considerado o limiar da interação social. Se você não usar o suficiente, não conseguirá entrar no círculo deles.

Todos estão nesta competição.

Parece que todos concordaram desde o início que a IA é uma existência perfeita que pode reduzir custos e aumentar a eficiência, por isso não se preocupe com isso, apenas feche os olhos e faça tudo.

Quando vi a conta, percebi que não era esse o caso...Reduzir custos e aumentar a eficiência tornou-se reduzir custos e aumentar o riso.


Há algum tempo, segundo notícias da Bloomberg, a Uber implementou uma nova regra: quando os funcionários utilizam diversas ferramentas de programação inteligente (Código Claude ou Cursor da Anthropic), o limite de consumo mensal para uma única pessoa e uma única ferramenta é de US$ 1.500.

A chave não é o valor, mas a iniciativa da Uber de limitá-lo.

Você sabe, em dezembro do ano passado, para manter todos atualizados, o Uber abriu o Claude Code para cerca de 5.000 engenheiros em toda a empresa e também criou uma lista de classificação interna para rastrear o uso.

A intenção original era fazer com que todos adotassem a tendência da época, mas antes que pudessem adotá-la, o diretor de tecnologia da Uber revelou que a empresa havia gasto todo o orçamento do Claude Code em quatro meses.

Portanto, a Uber teve que tomar medidas emergenciais e abrir manualmente uma onda de portões. Somente cenários de negócios especiais que foram aprovados em todos os níveis podem exceder o limite de US$ 1.500.

Ao mesmo tempo, a Microsoft não consegue ficar parada.

Eles estão ocupados recuperando as licenças do Código Claude dos funcionários do departamento de E+D (departamento de experiência e dispositivos). Antes de 30 de junho, todos devem mudar para o GitHub Copilot CLI, filho da própria Microsoft.

Embora a declaração oficial seja para integração, o modelo de Claude ainda pode ser usado na migração para o GitHub Copilot, mas The Verge informou que fontes disseram que ainda há considerações financeiras.


Porque depois de 30 de junho, a Microsoft iniciará um novo ano fiscal.

Além da Microsoft e do Uber, a mídia estrangeira Axios também deu notícias ainda mais violentas. Uma empresa queimou US$ 500 milhões em apenas um mês porque não limitou o uso das licenças Claude dos funcionários.


Embora não haja nenhuma empresa específica apontada, esta quantidade de consumo de tokens levou o mundo exterior a concentrar diretamente as suspeitas nas sete irmãs do Vale do Silício.

Por sorte, um dia após o lançamento do relatório Axios, a Amazon encerrou uma lista interna de classificação de IA chamada “Kirorank”. Os executivos disseram: “Não use IA só por usar IA”.

Portanto, é difícil não levantar dúvidas sobre se a sua família queimou 500 milhões de dólares num mês. Afinal, a Amazon era bastante agressiva antes, exigindo que mais de 80% dos desenvolvedores usassem IA todas as semanas, o que fazia com que os funcionários abaixo iniciassem todo tipo de operações sem sentido.

Pela clássica Lei de Goodhart, quando um indicador se torna uma meta, ele deixa de ser um bom indicador.

Felizmente, esta farsa da adoração do Símbolo não durou muito.

Assim que o projeto de lei foi divulgado, todos recuperaram o juízo e pensaram em uma questão mais essencial:Vale a pena o dinheiro gasto?

É inegável que a empresa permitiu que todos queimassem Tokens na fase inicial, o que também significou experimentação.

Afinal, ninguém sabe quanto valor a IA pode agregar. Se você realmente consegue ver o efeito, não importa se você gasta algum dinheiro com isso.

Mas a realidade é que muitas vezes os tokens fluem como a água de uma torneira, mas nenhum valor comercial real pode ser visto ou é difícil encontrar um padrão para medir esse valor.

Incluindo o COO da Uber, Andrew Macdonald, também disse em uma entrevista ao programa que é difícil encontrar qualquer conexão entre “maior consumo de tokens” e “implementação de novos recursos”.


em outras palavras,O consumo de Token não pode ser diretamente equiparado ao valor real de saída.

A IA lê e entende suas necessidades, depois pensa e gera o conteúdo que você deseja, e tudo isso consome Tokens. Isso significa que enquanto houver interação, o consumo ocorrerá, mas a saída nem sempre será um conteúdo válido.

Depois de entender isso, é um pouco estranho olhar para trás e tratar o “consumo de tokens” como uma lista.

É como escrever um artigo em um departamento editorial. Se a contagem de palavras for um critério de avaliação importante, então Shichaoda pode continuar escrevendo anedotas como essa e adicionar mais literatura sem sentido para completar a contagem de palavras.

Para lidar com a avaliação, os funcionários podem parar completamente de fazer o trabalho real e pedir à IA para executar alguns códigos longos e inúteis de maneiras diferentes todos os dias, ou deixar a IA fazer algum trabalho que pode ser mais rápido.

Quando os dados foram finalmente extraídos, o consumo de tokens de todos explodiu. Estava extremamente avançado, mas talvez nenhum negócio substancial tenha sido avançado.

MiHoYo trabalhou anteriormente em um projeto de colaboração multiagente. Durante 13 horas, esses Agentes não fizeram nada de grave. Eles apenas ligaram um para o outro e conversaram com entusiasmo, queimando 2 milhões de yuans em uma noite.


E não apenas no nível da empresa, mas também nos círculos de desenvolvedores e usuários comuns, tornou-se uma tendência popular mostrar quantos tokens você consumiu. Parece que quanto maior o número, mais forte será sua habilidade e mais geek você será.

Mas, para ser honesto, Shi Chaoguang viu quantas fichas eles queimaram, mas realmente não viu muitos resultados.

Anteriormente, Peter Steinberger, desenvolvedor do OpenClaw, revelou que a equipe gastou uma conta de 1,3 milhão de dólares por mês e também foi questionada por internautas por não entregar nada.


Embora Peter tenha respondido que todo o consumo foi gasto no OpenClaw, Shichao pensou sobre isso e descobriu que o OpenClaw não parecia ter atualizado nenhum recurso explosivo...

O consumo atual de tokens é estranho. Só pode provar que o grande modelo está trabalhando duro, mas não pode provar quanto trabalho bom você fez com ele.

Tal como naquela altura, algumas pessoas questionaram que o PIB não fosse suficientemente objectivo para reflectir a situação económica real. Mais tarde, os economistas exploraram lentamente outro conjunto de padrões de medição que poderiam ser usados ​​como complemento.

Portanto, permitir cegamente que os funcionários usem IA sem esclarecer a conexão entre o consumo e a produção de tokens, ou sem encontrar um indicador que possa quantificar com precisão o valor real da produção da IA, é simplesmente dar dinheiro a grandes fabricantes de modelos.

Para dar um passo atrás, mesmo que não seja um exemplo extremo como MiHoYo, esta conta não pode ser acertada.

Como a IA não pode substituir completamente os humanos nesta fase, e Potian também desempenha um papel auxiliar, a verdadeira composição dos custos da introdução da IA ​​numa empresa deveria ser “salários dos funcionários + custo do poder de computação da IA”.

O fluxo de trabalho real geralmente ocorre quando os trabalhadores apresentam os requisitos, a IA gera um monte de coisas utilizáveis ​​​​preliminarmente e os trabalhadores continuam tentando novamente e corrigindo os erros. Durante esse processo, os Tokens ficam queimando, o que pode sair muito mais caro do que contratar dois estagiários diretamente.

No final das contas, não consigo dizer se seria mais econômico demitir funcionários ou usar IA.

A Goldman Sachs prevê que até 2030, o consumo global de tokens aumentará 24 vezes em comparação com 2026, atingindo 120 quatrilhões por mês.

No passado, todos sempre pensaram que a IA poderia substituir alguns trabalhos de baixo custo altamente repetitivos, mas agora, do ponto de vista dos custos, os empregos de baixo custo são mais seguros.


Em geral, existem agora algumas vozes na indústria que estão gradualmente a regressar à racionalidade e já não perseguem cegamente o consumo de tokens.

Há rumores de que grandes empresas nacionais como a Tencent começaram a limitar a quantidade de tokens que seus funcionários podem usar. Após os primeiros experimentos, todos perceberam gradualmente que o uso do Token requer mais consideração do resultado real.

Ao mesmo tempo, a lógica de cobrança das empresas SaaS também está mudando.

Por exemplo, a plataforma de marketing Hubspot começou a modificar o seu modelo de preços em abril, de cobrança por token para cobrança com base em resultados reais.

Não faz muito tempo, Shichao foi a Suzhou para participar de um evento. Wang Dong, vice-presidente da Kingsoft Office no local, fez uma observação que acho que vale a pena pensar:A implementação de IA de nível empresarial requer “cenários duplos” de alto valor e dificuldade.

Para ser franco, deve-se usar aço de boa qualidade na lâmina.

No final, essa farsa de adoração do Símbolo veio e desapareceu rapidamente, mas Shichao ainda se sentia um pouco complicado em seu coração.

Como os tokens são muito caros, as pessoas estão brincando na Internet: “Se você deixar as vacas e os cavalos fazerem horas extras, não terá que pagar horas extras, mas se deixar a IA fazer horas extras, não poderá perder um centavo desse dinheiro”.

Quando um dia os capitalistas descobrirem que contratar humanos é mais rentável do que a IA, será uma tragédia para nós?