硅谷最近興起了一種獨特的“炫富”方式：不拼豪宅名車，而是比拼誰在AI領域消耗的token更多。這場“燒錢大賽”中，各大科技公司紛紛加入，試圖通過海量token的消耗展示自身實力。然而，OpenAI首席執行官奧特曼在直播中透露，即便作為token的生產者，他們內部的消耗冠軍每月也僅燒掉1000億個token，且這一數字并非全球第一。

六年前，OpenAI內部消耗token最多的人每月僅用10萬個，而如今這一數字已飆升至1000億，漲幅達一百萬倍。奧特曼坦言，盡管OpenAI擁有成本優勢，但在token消耗上仍未能登頂。為鼓勵內部競爭，公司甚至設立了“Tokens of Appreciation”實體獎牌，分10億、1000億、1萬億三檔，麥肯錫等企業已集齊部分獎牌。OpenAI還向YC創業公司提供免費token，以探索更多應用場景。

然而，這種“燒錢”模式并非沒有爭議。Linear公司首席運營官克里斯蒂娜·科爾多瓦在社交媒體上批評稱，按token消耗排名工程師與按花費排名市場團隊無異，高燒錢率并不等同于高成功率。開發者馬克斯韋爾·馬赫爾更直言，這可能是史上最糟糕的生產力指標，因為任何人都可以讓AI空轉，消耗大量token卻毫無成果。

今年4月，meta公司內部出現了一個名為“Claudeonomics”的排行榜，員工按token消耗量排名，消耗多者可獲得“Token Legend”等稱號。結果，一個月內meta消耗了60萬億個token。亞馬遜也陷入類似困境，員工為沖榜編寫冗長提示詞，并行運行多個AI代理，導致token數激增但實際工作成果有限。這一現象被命名為“tokenmaxxing”，意指通過堆砌token來追求表面成績。

在這場競爭中，OpenAI的策略顯得與眾不同。他們更注重“會花錢的人”，而非單純的token消耗。例如，員工彼得·斯坦伯格加入OpenAI后，公司為其支付了130萬美元的token費用，但他并非空轉AI，而是利用Codex掃描安全漏洞、審核代碼、去重問題并編寫修復程序，實現了全天候自動化工作。彼得認為，當token成本不再是限制時，未來的軟件將如何構建才是真正值得思考的問題。

OpenAI的這一做法反映了科技行業的深層轉變：稀缺的不再是token，而是能夠有效利用它們的人才和系統。英偉達首席執行官黃仁勛曾表示，一個年薪50萬美元的工程師若每年消耗的token不足25萬美元，他會感到不安。LinkedIn創始人里德·霍夫曼和YC首席執行官加里·譚也持類似觀點，認為早期投入token是必要的。然而，真正的挑戰在于如何將海量token轉化為實際價值，而非僅僅追求消耗數字。

隨著AI技術的進步，未來的競爭將聚焦于如何管理“永不停機”的智能系統。當AI無需提示即可自主運行時，成本將不再由用戶主動控制，而是持續累積。如何在這種模式下創造價值，而非僅僅產生高額賬單，將成為企業分化的關鍵。屆時，像彼得這樣能夠高效利用token的人才，其價值將進一步凸顯。