OpenAI 最烧 Token 的人有多狠？
一位匿名员工，上周处理了 2100 亿 Tokens，是全公司之最，足够把整个维基百科填满 33 遍。
他不是在做什么惊天大项目，就只是公司内部排行榜第一名而已。
与此同时，在隔壁 Anthropic 一位 Claude Code 用户单月账单超过 15 万美元，折合人民币过百万元。
这便是硅谷新风尚 Tokenmaxxing，直译过来就是 "Token 刷量大赛"。
具体来说：
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AI 公司内部开始出现排行榜，追踪每个员工的 token 消耗量；
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招聘时，" 你能给我多少 token 预算 "正在成为工程师最关心的问题之一；
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Meta 和 Shopify 甚至把 AI 使用量写进了绩效考核标准。
Token 这个 AI 处理的最小文本单位，正在从技术术语变成硅谷的新型货币。
从月付 200 到年烧 10 万
风投机构 Theory Ventures 创始人 Tomasz Tunguz 亲身经历了 Token 账单的指数级膨胀。
六个月前，他每月在 Claude 上花 200 美元。然后加了三个 agent 订阅 Codex、Gemini 和 Claude Code，月费涨到 600 美元。
接着他开始用 AI 把待办清单自动变成完成清单，每天处理 31 项任务，日均推理账单飙到 92 美元。再加上每月 400 美元的智能体浏览器。
半年之内，他的 AI 推理支出从年化 7200 美元涨到 4.3 万美元，再到超过 10 万美元。
但在一年前，一个人想用掉这么多 token 几乎不可能。
假设一个学生写篇论文，来回修改几轮，大概消耗 1 万个 token，约等于 7500 个英文单词。
要烧掉几十亿个 Token，得在电脑前不停下指令好几十小时。
Coding Agent 改变了一切。
Claude Code、Codex 这类工具可以在无人监督的状态下连续工作数小时，审查和编辑大型代码库，从一条指令生成完整程序。每个 agent 还能派生出子 agent 处理不同子任务，每一步都在生成成千上万个 Token。
龙虾 OpenClaw 更是 24/7 不停工作。
Token 消耗的爆炸直接推高了 AI 公司的收入。
Anthropic 今年在两个月内将收入预期翻了一倍多，Claude Code 年化收入达到 25 亿美元。
OpenAI 的 Codex 周活跃用户超过 200 万，年初以来增长两倍，Token 使用量增长五倍。
Google 去年透露，其 AI 模型每月处理超过 1.3 万万亿（quadrillion）个 Token。
不过，这场增长背后有个关键推手：补贴。
OpenAI 和 Anthropic 都在 200 美元 / 月的订阅计划里提供了价值约 1000 美元的 Token 额度。
和当年打车、外卖用发优惠券抢市场的逻辑一模一样。
Token 成为第四种薪酬
英伟达 GTC 2026 上，黄仁勋把这股暗流推到了台面上，抛出了一个让所有人竖起耳朵的提议：
工程师年薪几十万美元，我会在基础薪资之上再给他们相当于一半年薪的 token，让他们能力放大 10 倍。当然我愿意这么做。
黄仁勋成了第一个公开谈论 "公司 Token 预算" 的重量级 CEO。
在他的框架里，Token 正在变成继工资、奖金、期权之后的第四种薪酬。
根据薪酬追踪网站 Levels.fyi 的数据，硅谷 75 分位软件工程师的年薪是 37.5 万美元（约 262 万人民币）。如果再加 10 万美元的 token 预算，总包就是 47.5 万美元，其中 21% 是 token。
OpenAI Codex 工程负责人 Thibault Sottiaux 最近在 X 上写道，AI 算力正变得越来越稀缺、越来越值钱：
候选人面试时越来越多问我：我能有多少专属推理算力。
内卷还是生产力？
在 OpenAI 内部，员工已经可以在排行榜上看到同事消耗了多少 token。
公司 token 预算正在成为一种员工福利，就像医疗保险或免费午餐。
另一面，Shopify 和 Meta 已经把 AI 使用纳入了绩效考核，奖励重度使用的员工，批评不用的。
风险投资人 Nikunj Kothari 这样描述弥漫硅谷的新情绪 Token 焦虑。
晚饭时的开场白过去是 "你在做什么？" 现在变成了 "你跑了几个 agent？"
但质疑声音也在出现。一位匿名 OpenAI 员工评价同事们的 token 竞赛：这看起来不可持续。
排行榜不衡量产出质量。那些刷到数十亿 token 的人，到底在产出有用的东西，还是只是在空转、看起来很忙？
当一家公司为每个员工支付的 Token 费用接近甚至超过这个人的工资时，财务部门对 "人头" 的算法就会发生变化：
如果算力在干活，到底需要多少人来协调它？
参考链接：
1\][tomtunguz.com/inference-a...](https://link.juejin.cn?target=https%3A%2F%2Ftomtunguz.com%2Finference-as-compensation%2F "https://tomtunguz.com/inference-as-compensation/") \[2\][www.nytimes.com/2026/03/20/...](https://link.juejin.cn?target=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2026%2F03%2F20%2Ftechnology%2Ftokenmaxxing-ai-agents.html "https://www.nytimes.com/2026/03/20/technology/tokenmaxxing-ai-agents.html") \[3\][www.wsj.com/tech/ai/cla...](https://link.juejin.cn?target=https%3A%2F%2Fwww.wsj.com%2Ftech%2Fai%2Fclaude-code-cursor-codex-vibe-coding-52750531 "https://www.wsj.com/tech/ai/claude-code-cursor-codex-vibe-coding-52750531") **欢迎在评论区留下你的想法！** --- **完** ---