硅谷关于Tokenmaxxing的争论正愈演愈烈。Uber 首席运营官安德鲁·麦克唐纳近日公开表示，尚未观察到增加人工智能“token”使用量能直接提升生产力。他指出，虽然可能间接促进了更多功能的推出，但很难将具体数据与“多生产 25% 的有效功能”直接划等号。他的言论在社交平台 X 上引发超过 200 万次浏览，标志着科技界对盲目追求 AI token数量的反思正式拉开序幕。 “token”是 AI 聊天机器人的基本处理单位，而“代币最大化”则是指企业或员工为了展示生产力或提升效率而过度使用token的现象。随着美国企业加速内部采用 AI，如 Meta 设立"AI 构建者”、迪士尼和摩根大通追踪员工使用情况，这种风气日益盛行。然而，这引发了巨大的浪费担忧。据报道，Uber 早在今年前四个月就耗尽了全年的 AI 预算。许多工程师指出，大量token被浪费，却未带来显著的投资回报。 谷歌首席执行官孙达尔·皮柴也在近期的开发者大会上警告，企业首席信息官们正为预算消耗过快而极度担忧，且这一问题预计将在年内恶化。受此影响，知名投资者迈克尔·伯里甚至警告称，"AI 泡沫”可能破裂，英伟达股价面临下跌风险。 尽管如此，该概念仍有支持者。Y Combinator 首席执行官加里·坦承认公司早已在“代币最大化”。不过，智能工程公司 Jellyfish 的报告指出，解决问题的关键在于平衡：顶尖开发者消耗的token量是普通人的十倍，但产出仅高出两倍。报告建议，企业不应单纯奖励或惩罚token消耗量，而应将成本与具体指标（如代码合并请求）挂钩，确保 AI 投入产出真正有效。