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不給員工發(fā)Token,都不好意思叫AI公司了

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Token激勵(lì)有著雙重屬性:既是果子,又是鞭子。

文 | 佘宗明

忽如一夜蝦瘋來(lái),千Claw萬(wàn)Claw Token開(kāi)。

Token,是這陣子AI圈最火的技術(shù)詞匯,沒(méi)有之一。

幾年前,你要是Token來(lái)Token去,別人可能會(huì)在「不知百度之」后用異樣眼光看你,心中暗罵一句:幣圈騙子。

但到了今天,你若是說(shuō)你不知道什么是Token,許多人可能會(huì)拿打量上古神登的眼光打量你:擱這演「不知有漢,無(wú)論魏晉」呢?

今天不知道Token,就跟5年前不知道元宇宙跟Web3.0,10年前不知道對(duì)齊顆粒度、賦能、閉環(huán)、抓手那樣,屬于「村通網(wǎng)」表現(xiàn)。

要知道,算力即權(quán)力,Token即貨幣。

Token配額,都快成這屆互聯(lián)網(wǎng)人的「新期權(quán)」了。

01/

Token成為「新期權(quán)」,不是我胡謅的,是黃·皮衣刀客·AI教父·「Token經(jīng)濟(jì)學(xué)」頭號(hào)旗手·仁勛說(shuō)的。

在英偉達(dá)GTC2026大會(huì)上,黃仁勛預(yù)測(cè),Token將很快成為硅谷招聘的核心談判籌碼,就像股票期權(quán)曾經(jīng)是的那樣。

黃仁勛說(shuō)這話(huà),沒(méi)準(zhǔn)受到了灣區(qū)知名風(fēng)險(xiǎn)投資人Tomasz Tunguz啟發(fā)。

都知道,以往科技公司招人靠的是「老三樣」:薪水,獎(jiǎng)金,期權(quán)。其薪酬體系長(zhǎng)期圍繞「基本工資+績(jī)效獎(jiǎng)金+股權(quán)期權(quán)」搭建。

但Tomasz Tunguz今年2月撰文稱(chēng),科技初創(chuàng)企業(yè)已開(kāi)始將推理算力成本納入工程師薪酬體系,成為薪酬的「第四大組成部分」。

果然是頭文字「T」的,下一步是不是要吆喝將帶薪使用TikTok、Tinder、Twitch、Taobao納入公司福利了?

而《紐約時(shí)報(bào)》上周末的報(bào)道,也印證了他的說(shuō)法——給員工發(fā)Token配額,正漸次成為行業(yè)標(biāo)配。

報(bào)道里,有愛(ài)立信工程師就透露,他在Claude上消耗的Token成本可能已超過(guò)自己的薪水,這筆費(fèi)用都由公司來(lái)出。

什么OpenAI、Anthropic、谷歌、Meta、微軟,給員工發(fā)起Token來(lái)也都不吝嗇。

國(guó)內(nèi)科技公司也不遑多讓。3月17日,阿里推行內(nèi)部計(jì)劃,向員工發(fā)放Token額度,悟空、Qoder等工具免費(fèi)使用,外部AI開(kāi)發(fā)工具費(fèi)用可報(bào)銷(xiāo)。也是差不多時(shí)間,騰訊被曝每年為員工提供最高達(dá)22萬(wàn)元價(jià)值的Token配額。

優(yōu)刻得(UCloud)為員工免費(fèi)發(fā)放Token、昆侖萬(wàn)維給員工每月100美元Token補(bǔ)貼……也都是用行動(dòng)支持員工養(yǎng)蝦。

就感覺(jué),不給員工發(fā)Token,都不好意思叫AI公司了。


▲Token正重塑很多企業(yè)的薪酬體系。

如果說(shuō)餐補(bǔ)+下午茶+打車(chē)報(bào)銷(xiāo)還是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的Old Money(老錢(qián))作風(fēng),那AI新貴們的員工福利打開(kāi)方式,似乎就是發(fā)Token。

循此以往,我都能腦補(bǔ)出這幅景象:2028年9月,云棲大會(huì)會(huì)場(chǎng)外,很多杭州蕭山阿姨站在門(mén)口,舉著牌子——「招婿,不看車(chē)不看房,只看Token消耗賬單有多長(zhǎng)?!?/p>

02/

Token激勵(lì)聽(tīng)起來(lái)挺性感,但要不了多久,將Token比作股票期權(quán)的黃仁勛,就可能招來(lái)「當(dāng)代黃世仁」的罵名。

至于原因嘛,我來(lái)打個(gè)比方——

老板對(duì)員工說(shuō):我給你們每人發(fā)輛車(chē),油費(fèi)按月報(bào)銷(xiāo)。

員工歡呼雀躍。

話(huà)音剛落,老板又加了句:你們每天都得用它給公司拉貨。

這下很多人沉默了。

給期權(quán)跟發(fā)Token,雖然都涉及資源分配,目標(biāo)都是留住核心人才、提升員工產(chǎn)出、利于公司發(fā)展,但一個(gè)是長(zhǎng)期價(jià)值權(quán)益分配,另一個(gè)是核心生產(chǎn)資料分配,還是有些區(qū)別的。

長(zhǎng)期價(jià)值權(quán)益分配,對(duì)應(yīng)的是公司所有權(quán)分享,指向的是實(shí)現(xiàn)員工與企業(yè)成長(zhǎng)的長(zhǎng)期性綁定,即便員工走了,已歸屬的期權(quán)還在。

核心生產(chǎn)資料分配,對(duì)應(yīng)的是資源使用權(quán)提供,重在賦能員工工作效率提升,整體上像是「算力消費(fèi)券」,過(guò)期作廢、無(wú)法積累。想轉(zhuǎn)讓、售賣(mài)、變現(xiàn)?你想多了。

所以科技媒體TechCrunch就用文章《AI Token是新的簽約獎(jiǎng)金,還是只是經(jīng)營(yíng)成本的轉(zhuǎn)移?》,給「Token福利說(shuō)」?jié)娏似袄渌?/p>

文中援引了前風(fēng)險(xiǎn)投資人、現(xiàn)某企業(yè)CFO Jamaal Glenn的說(shuō)法:「你的Token預(yù)算不會(huì)升值,不會(huì)計(jì)入下次談薪,也不會(huì)在你跳槽時(shí)被算進(jìn)去。」

這很好理解:公司以「預(yù)算調(diào)整」為由克扣你的底薪和期權(quán),你可以掏出一本《合同法》來(lái),但如果削減的是你的Token配額,法律估計(jì)也只能攤攤手。

說(shuō)白了,Token激勵(lì)有著雙重屬性:既是果子,又是鞭子。

說(shuō)它是糖果,是因?yàn)榻o員工提供暢用AI資源的權(quán)限,能讓員工更高效地開(kāi)展工作,又能通過(guò)貢獻(xiàn)確權(quán)實(shí)現(xiàn)價(jià)值認(rèn)可。

這么一來(lái),算法調(diào)試、模型訓(xùn)練、APP調(diào)用、智能體研發(fā)什么的,就不愁「算力不夠,工作難搞」了。

所以O(shè)penAI Codex工程負(fù)責(zé)人Thibault Sottiaux透露,越來(lái)越多求職者在面試時(shí)不再只問(wèn)薪資,還很關(guān)心「能獲得多少推理計(jì)算資源」。國(guó)內(nèi)外很多中小AI初創(chuàng)公司也是用招聘JD里的「發(fā)放Token」,發(fā)出「快到我碗里來(lái)」的求賢若渴信號(hào)。

說(shuō)它是皮鞭,是因?yàn)椤S仁勛在A(yíng)ll-In播客中就說(shuō)了,「如果一個(gè)年薪50萬(wàn)美元的工程師,年底告訴我他只用了5000美元的Token,我會(huì)非常抓狂?!?/p>

沒(méi)有什么純福利,是企業(yè)會(huì)設(shè)KPI要求員工必須「應(yīng)享盡享」的,如果有……那證明福利后面還有個(gè)「局」字。

知乎上的程序猿們看得很明白:「送你一個(gè)賽博學(xué)徒,Ta學(xué)會(huì)的那天,就是你滾蛋的時(shí)候?!咕W(wǎng)絡(luò)上的段子手也不含糊:「你燒的每個(gè)Token,都在加速送走你的同事?!?/p>

話(huà)是絕了些,但在部分騾子對(duì)面前那根胡蘿卜免疫的情況下,Token激勵(lì)的「果子+鞭子」屬性也難免被辯證看待。

03/

一方面,當(dāng)代科技公司正在給員工發(fā)一種很新的「工資」——Token;另一方面,Token又可能成為頭懸梁的那根繩、錐刺股的那只錐。

這自然會(huì)讓打工人們「苦海,泛起愛(ài)恨」,感慨「在世間,難逃避命運(yùn)」。

要我說(shuō),在算力租賃、大模型調(diào)用、專(zhuān)業(yè)AI工具使用成本高企,Token額度又直接決定了員工的工作權(quán)限、研發(fā)空間與產(chǎn)出效率的背景下,在算法微調(diào)、數(shù)據(jù)清洗、模型優(yōu)化、prompt工程優(yōu)化等工作成果難以用傳統(tǒng)的KPI、項(xiàng)目進(jìn)度衡量,Token激勵(lì)則可依托企業(yè)內(nèi)部數(shù)字化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)貢獻(xiàn)全程可追溯、可量化的語(yǔ)境中,企業(yè)給員工發(fā)Token,完全可以理解。

咱就是說(shuō),現(xiàn)在算力供不應(yīng)求、成本居高不下,讓員工自行承擔(dān)Token使用成本,有多少人暢用得起?用顆粒度較粗、公平性不足的傳統(tǒng)考核激勵(lì)機(jī)制,給AI工程師打分,他們估計(jì)也一百個(gè)不樂(lè)意。

但發(fā)Token歸發(fā)Token,我覺(jué)得科技公司最好能避開(kāi)錯(cuò)題集里的兩個(gè)做法。

一是「Token入薪」。

雖然Token被說(shuō)成是薪酬「第四個(gè)支柱」,但要是有企業(yè)真的把它計(jì)入員工薪酬,甚至由此逆推對(duì)應(yīng)地減少員工正常薪資,那就不怎么合理了。

別忘了,員工用Token為工作提效,也是為公司提的。從這個(gè)角度看,Token就像以往公司提供的電腦、軟件等辦公用品那樣,那是生產(chǎn)資料成本,而非薪酬組成部分。

不能一邊抽鞭子讓騾子跑一邊把鞭子配備成本計(jì)入騾子的待遇里吧?


▲這幅漫畫(huà)就諷刺了企業(yè)「Token入薪」的做法。

二是搞「燒Token錦標(biāo)賽」。

《紐約時(shí)報(bào)》的報(bào)道里提到,Meta、OpenAI等企業(yè)的工程師之間,出現(xiàn)了圍繞Token消耗量的內(nèi)部排行榜比拼,實(shí)時(shí)滾動(dòng)著每位員工的AI使用量。Meta、Shopify都將Token使用量作為衡量員工績(jī)效的重要指標(biāo)。

軟件工程師Gergely Orosz直言,在大型科技公司,「不以極快速度使用AI正在成為職業(yè)風(fēng)險(xiǎn),無(wú)論產(chǎn)出質(zhì)量如何?!?/p>

假設(shè)「更多算力消耗=更高生產(chǎn)力」,期待「大Token出奇跡」,不無(wú)合理性。

但生產(chǎn)力更取決于語(yǔ)境理解能力和問(wèn)題框架能力等,未必會(huì)隨著算力加碼而線(xiàn)性擴(kuò)展。

「Tokenmaxxing」怪現(xiàn)狀的出現(xiàn),就說(shuō)明了很多問(wèn)題:你把燒了多少Token作為員工獲得多少績(jī)效的評(píng)判依據(jù),隨之而來(lái)的也許就是,員工為了完成績(jī)效、保住配額,非必要也刷Token消耗數(shù)據(jù)。

今天OpenAI工程師單人能燒掉2100億個(gè)Token(相當(dāng)于把整個(gè)維基百科內(nèi)容翻來(lái)覆去讀33遍),明天我就能把機(jī)房CPU干冒煙,橫豎都是個(gè)刷。

But,除了拉升以電網(wǎng)為代表的HOLO資產(chǎn)價(jià)格,我不知道此舉意義何在?

員工Token燒得少,也許等于不努力不上進(jìn)不用心,但Token燒得多,也不等于就是奮斗逼。一味卷Token用量,不過(guò)是助長(zhǎng)無(wú)效內(nèi)卷而已。

好在,國(guó)內(nèi)科技公司還沒(méi)這么魔怔。

04/

我反對(duì)「Token入薪」和「燒Token錦標(biāo)賽」,但這不意味著我反對(duì)科技公司給員工發(fā)Token行為本身。

沒(méi)辦法,這是大勢(shì)所趨——雖然此舉會(huì)被某些人詬病為「技術(shù)資本主義」「數(shù)字泰勒主義」。

按照黃仁勛的說(shuō)法,Token就是AI時(shí)代的能源,工程師要用Token,就像工廠(chǎng)要用電、礦工要用炸藥那樣。一個(gè)不燒Token的工程師,相當(dāng)于一個(gè)用紙和鉛筆設(shè)計(jì)芯片的工程師——不是在省錢(qián),是在浪費(fèi)自己。

Genspark CEO景鯤說(shuō)得更嚇人:「企業(yè)之間的效率差距,已經(jīng)沒(méi)法用百分比來(lái)衡量了。在A(yíng)I員工時(shí)代,給每個(gè)員工無(wú)限使用Token權(quán)限的公司,跑起來(lái)的速度將是其他公司的10倍、20倍——甚至100倍。這不是什么競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。這是文明級(jí)別的分水嶺?!?/p>

在他看來(lái),給員工無(wú)限Token權(quán)限,就是組織層面上的拆掉傳動(dòng)軸和裝獨(dú)立電機(jī)?!高@不只是個(gè)成本決策。這是個(gè)結(jié)構(gòu)性決策——它在告訴你,你在重新設(shè)計(jì)工廠(chǎng),不只是換個(gè)動(dòng)力源?!?/p>

本質(zhì)上,給員工發(fā)Token,也是生產(chǎn)力變革之下必要的生產(chǎn)關(guān)系適配。

工業(yè)化時(shí)代的核心生產(chǎn)資料,是廠(chǎng)房、設(shè)備、原材料,到了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,是硬件、軟件、數(shù)字化產(chǎn)品。及至AI時(shí)代,則是算力、數(shù)據(jù)、Token。

別說(shuō)工業(yè)時(shí)代的薪酬體系和評(píng)估機(jī)制了,就是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的,也只是適配互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的行業(yè)發(fā)展邏輯。在A(yíng)I時(shí)代,激勵(lì)評(píng)價(jià)模式必須跳出舊有框架,與行業(yè)核心生產(chǎn)資料深度綁定。

換句話(huà)說(shuō),人才與Token的結(jié)合,成了AI業(yè)務(wù)落地的核心邏輯。

從行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局看,在Token激勵(lì)漸成通用做法的情況下,大家都在跟,單個(gè)企業(yè)不跟,大概率只有離開(kāi)牌桌。

畢竟,連Token都舍不得,還怎么吸引高精尖人才?

巴菲特說(shuō):AI不存在撤回選項(xiàng)。給員工發(fā)Token也是,既已成勢(shì),就無(wú)可挽回。

對(duì)員工而言,哪怕Token兼具新期權(quán)和新型績(jī)效管理工具屬性,用Token是在加速訓(xùn)練自己的「硅基替代者」,最好的辦法或許也是——接受。

就我個(gè)人而言,我認(rèn)為,Citrini Research 發(fā)布的《2028人工智能危機(jī)報(bào)告》中描述的AI替代場(chǎng)景遲早會(huì)到來(lái),被AI替代是大多數(shù)人接下來(lái)的宿命。科技公司給員工發(fā)Token,則為此按加速鍵。

但沒(méi)必要抗拒,因?yàn)榭咕芤矝](méi)什么用。

我們能做的,也許就是把自己變成「能工智人」,然后相信「人工智能越強(qiáng)大,能工智人越溢價(jià)」——AI會(huì)把能替代的工作定價(jià)打下去,也會(huì)讓那些不能被替代的工作價(jià)格漲上去。

05/

跳出企業(yè)層面看,在全社會(huì)Token資源配置上,我覺(jué)得若干年后可能會(huì)出現(xiàn)幾種走向。

烏托邦版本是:Token成為AI時(shí)代的「電力補(bǔ)貼」,所有人都能共享Token紅利。

山姆·奧特曼認(rèn)為,未來(lái)「全民基礎(chǔ)算力」(Universal Basic Compute)可能取代「全民基本收入」——未來(lái)每個(gè)人擁有的可能不是美元,而是GPT-7的算力份額,可以自己使用、轉(zhuǎn)賣(mài)或捐贈(zèng)。

也就是說(shuō),Token不再是少數(shù)AI公司員工的特權(quán),而是每個(gè)公民的基本權(quán)利。政府或平臺(tái)向每個(gè)人發(fā)放Token配額,用于教育、醫(yī)療、創(chuàng)作等用途,從而緩解AI帶來(lái)的失業(yè)潮。

反烏托邦版本是:Token成為新型數(shù)字枷鎖,人類(lèi)員工看似是用Token實(shí)則被Token用。

公司內(nèi)部形成嚴(yán)格的Token等級(jí)制度:高管擁有無(wú)限額度,中層有充足配額,基層員工則精打細(xì)算。Token消耗數(shù)據(jù)被用于全方位的員工監(jiān)控,從工作效率到政治傾向,無(wú)所不包。人類(lèi)員工變成馬斯克說(shuō)的「硅基智能的生物引導(dǎo)程序」,只是決定如何分配算力,而不創(chuàng)造價(jià)值,價(jià)值由智能體創(chuàng)造。

更現(xiàn)實(shí)的版本則是:Token配額逐漸退潮,被更成熟的商業(yè)模式取代。

隨著算力從稀缺資源變?yōu)榛A(chǔ)設(shè)施——就如今天的寬帶那樣,科技公司不再需要將Token作為特殊福利,而是將其納入常規(guī)的IT預(yù)算,員工也不再需要為T(mén)oken額度而焦慮,而是像使用水電一樣自然地使用AI。

不管是哪種,我都希望:我們不要失去無(wú)法被算法度量的自由——無(wú)論我們的Token額度是多,還是少。

?作者 | 佘宗明

?運(yùn)營(yíng) | 李玩

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不想還39萬(wàn)億債務(wù),特朗普決定自曝家丑,準(zhǔn)備“弄死”頭號(hào)債主

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小蜜情感說(shuō)
2026-04-21 17:13:20
巴鐵也沒(méi)想到:跟在中國(guó)身后,一不小心,竟混成了“一方霸主”

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清沐執(zhí)筆
2026-04-21 13:08:07
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極目新聞
2026-04-21 11:25:37
2026-04-21 18:35:00
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