从不限量到自费上班，互联网公司们付不起 Token 账单了

📌 一句话摘要

本文报道了国内外互联网公司因 AI Token 消耗远超预期，从无限量供应转向配额制与国产替代的行业现象，揭示了 AI 盲目崇拜后的成本现实。

📝 详细摘要

文章以腾讯调整 AI Token 额度为引子，报道了国内外互联网公司普遍面临的 Token 成本失控问题。文中指出，Uber、Meta 等海外巨头在短时间内烧光了巨额 AI 预算，国内大厂如腾讯、字节跳动、美团、百度等也开始对员工 Token 用量进行动态调配或限制。中小型公司更是从“上不封顶”转为“人均每月数百美元”的配额制，甚至出现员工互相借 Token、自费购买额度、被迫切换至性能较弱的国产大模型等现象。文章进一步分析了 Token 浪费的普遍性（如员工用 AI 写小说消耗额度）、以及“全栈 AI 化”导致效率不升反降的悖论，并引用李彦宏提出的 DAA（日活智能体数）作为比 Token 消耗量更合理的度量指标。整体上，文章呈现了行业从 Token-maxxing 狂热到理性精算的转折，是对 AI 应用落地阶段成本与效率问题的及时观察。

💡 主要观点

- 互联网公司 Token 消耗远超预期，成本压力迫使从无限量转向配额制。 腾讯、Uber、Meta 等国内外公司均出现 AI 预算在短期内被迅速耗尽的情况，导致企业不得不对员工 Token 用量进行动态调配、设定月度限额，甚至要求优先使用更便宜的国产大模型。

Token 浪费现象普遍，员工为消耗额度而进行低价值使用。 有员工为用尽每月额度而用 AI 续写《红楼梦》，也有程序员同时开启多个 Agent 导致一小时烧掉上亿 Token，反映出缺乏有效管理时资源被大量浪费。

盲目追求 Token 消耗量并未带来效率提升，反而可能影响核心业务。 部分公司推行“全栈 AI 化”后，员工因看不懂 AI 生成的代码、大模型排队影响产品节奏等原因，整体运营效率并未提升，甚至出现倒退。

行业正从 Token-maxxing 狂热转向理性评估，DAA 等新指标被提出。 李彦宏提出的 DAA（日活智能体数）被视为比 Token 消耗量更能反映平台真实价值的度量，标志着行业开始反思 AI 投入的 ROI。

💬 文章金句

- 用脚指头想也知道，怎么可能一直超多超量供应。

从不设上限的肆意挥霍，到如今精打细算的'配额制'与'国产替代'，互联网公司对 AI 的盲目崇拜正在经历一场必经的祛魅。

📊 文章信息

AI 初评：85

来源：凤凰网财经

作者：凤凰网财经

分类：商业科技

语言：中文

阅读时间：13 分钟

字数：3032

标签：科技新闻, AI商业化, 产业动态, 大模型应用, 企业效率

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从不限量到自费上班，互联网公司们付不起 Token 账单了

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