作家 | 褚杏娟

筹划 | Tina

今天，YC 结伴东谈主 Tyler Bosmeny 在 x 上示意，Sam Altman 刚刚向 YC 现时这一期的每一家创业公司提议，用 200 万好意思元的 OpenAI tokens 探究股权。

Bosmeny 示意，“这有点像当年 Sam 还在 YC 作念结伴东谈主时，Yuri Milner 曾提议投资每一家创业公司。我也曾迫不足待念念望望，当你让那些最有驱能源、最有创造力、最强悍的独创东谈主们把 token 用到极致时，会解锁出什么东西。”

对此，Altman 也在 x 上回答称，“我很期待看到这些把 token 用到极致的创业公司会发生什么变化，无论是它们里面的使命样式，如故它们能够打造出的产物。”

200 万好意思元听起来不少了，可是一朝换算成 token，那这笔帐就不相似了。

据悉，面前归入 OpenAI 旗下的 OpenClaw 独创东谈主 Peter Steinberger 在一个月内就会花掉 130 万好意思元的 tokens，而这笔账由他的雇主 OpenAI 买单。Peter 示意，其中大部分开销都用于开荒 OpenClaw，他每天的奢侈接近 2 万好意思元。算下来，200 万好意思元的 token 只够“龙虾之父”造一个半月的。

关于一家 token maxxing 的创业公司来说，假定按照 Peter 的使用量来算（表面上应该更高），OpenAI 免费供你一个半月的 token，就能拿走你的部分股权，你干不干吧？

“200 万好意思元的 token 听起来许多，但一朝你把智能体接上长器用调用轨迹（long tool trajectory），就会发现其实也没那么夸张。”个东谈主 builder ByteCrafter 说谈。

“咱们这个跑在 4 个平台上的分诊智能体，推理消耗比我预感中快得多，主如果器用输出会连接吃掉险阻文。自后，咱们在每次输出从头进入险阻文之前，先加了一个低廉的 Haiku 摘要器，如实帮咱们省回了绝顶一大块成本。”他随后追问：有东谈主委果按任务粒度作念过 token 成本埋点吗？如故说，对大多数东谈主来说，这事面前仍然主要靠嗅觉判断？

诚然，不是每个东谈主都有 Peter 的消耗量。有开荒者称，我方系数 AI 开销即是每周在 Codex 上花 200 好意思元，何况两三天就用已矣。“200 万好意思元的 token，差未几绝顶于我这笔账单 192 年的额度。真念念望望，当团队无须再知人善察 token 时，到底能作念出什么东西。”但这个情况可能并不够“tokenmaxxing” 。

无论怎样，这事儿对 OpenAI 来说一定是合算的。

有网友示意，这基本上即是终极版的供应商锁定策略。披发 200 万好意思元免费额度，等于确保整整一代 YC 创业公司都把中枢基础设施建在一个禁闭生态上。等补贴耗尽时，它们也曾遭殃不起挪动成本，也离不开这个体系了。

也有网友指出，这是一个智慧、低风险的决策：径直从 Anthropic 手里抢竞争筹码。YC 公司一朝告捷，就会使用越来越多的 OpenAI token。这样一来，OpenAI 不仅能把这 200 万好意思元赚追溯，以致还能赚更多。何况，这会酿成一个黏性极强的创业公司群体，因为他们会一直铭记：我方能走到今天，是因为你当初帮了他们。除此除外，OpenAI 还拿到了股权。

“Token 真实变成金融证券了？”有网友忍不住问谈。

但这种事儿并不单发生在了硅谷。

与传统学友捐赠藏书楼、奖学金或涵养楼不同，三位 00 后遴选向母校捐赠价值 20 亿的 token。

据媒体报谈，5 月 13 日下昼，郑州西亚斯学院外语学部评释厅，数百个“Token 蛋”盲盒被学生一抢而空。这些盲盒里装的不是普通礼品，而是估计 20 亿的 AI Token。这批 Token 可用于跨境生意 AI 使命台 Accio Work，瞻望能隐蔽约 500 名在校学生一个月的使用费用。

这批 Token 的捐赠者，是三位从郑州西亚斯学院走出的“00 后”创业者：何佳坤、李佳乐、王腾。他们都在校期间或毕业后进入跨境电商范围，其中有东谈主也曾把外贸年销售额作念到千万元级别。

“3 年前创业时我莫得 AI，如果有，从 0 到 3000 万的速率会快一倍。”何佳坤在创业共享会上说。除了捐赠 Token，三东谈主还现场共享了合适“一东谈主公司”、外贸生手和学生创业者使用的 AI Skill 利用纪律，试图把自身告诫千里淀成可复制的器用和经由。

20 亿 token 亦然一个听起来很唬东谈主的数字，但有网友示意，按照 ds4 1 亿 5 块钱筹划，这绝顶于给母校捐钱 100 块钱。“搞半天 20 亿 token 都不如手上拿着那张捐赠文凭值钱。”其评价谈。

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知乎上，网友“杰拉德笔下的男东谈主”示意，“20 亿 Token，放在大模子宇宙里，差未几是十几亿个字。这绝顶于把整套《三国小说》让 AI 读上上千遍。对一个多数东谈主来说，一辈子也写不出这样多字，读也读不完。但在使命中，比如一个才智员，如果连着大模子的 API 天天洗数据、写代码、测代码，一天用个上亿 Token，真不难事。这亦然为什么许多打工东谈主一看到 20 亿，第一反应是这点钱够干嘛，跑两天就没了。”

合计我方 AI 逾期了，那就“tokenmaxxing” ？

接待来到 “tokenmaxxing” 的期间。

如果你惦记我方在 AI 上也曾逾期了，开荒者 Sigrid Jin 给出了一条建议：多量使用 AI，直到你的月度账单差未几能和房租等量都不雅。Jin 认为，“tokenmaxxing”是会通 AI 价值的最好样式，他我方一年内就使用了 500 亿 token。

Jin 在 3 月底走红。那时 Anthropic 不测露出了 Claude Code 的源代码，他随后重建了 Claude Code 的代码库。为了幸免遭到这家 AI 实验室的版权下架，他用 Python 从头写了一遍。这场 tokenmaxxing 如实带来了呈报：Jin 创建了史上增长最快的 GitHub 仓库，名叫 Claw Code。尔后，Jin 收到了几家 AI 实验室的使命邀请，但他决定把元气心灵放在个东谈主技俩上。他策画不才个月创办一家创业公司。

Jin 认为，大多数东谈主并莫得委果体验到 AI 能提供若干价值，因为他们用的只是免费版，或者每月 20 好意思元的订阅套餐。他示意，那些只使用基础版 AI 的东谈主，正在错过 200 好意思元套餐所能提供的“更高智能”，这些更高阶套餐能带来更浮现的投资呈报。

“如果你念念知谈 AI 的畴昔是什么样，就试试 tokenmaxxing。”他还补充说，我方会建议一又友，“在 AI 上花的钱，尽量接近你每个月付的房租”，这样才能赢得“投资呈报”。

这种呈报可能推崇为“同期运营多项业务”，AG真人中国官网入口也可能是把日常生存中的常见任务交给 AI agent 来处理。Jin 示意，AI 的成本效益莫得一套通用揣测样式。每家公司、每个个东谈主使用这项技能的样式都不同，因此需要建立我方的基准，用来揣测呈报。

如斯同期，越来越多公司花在 AI 账单上的钱，也曾最初了支付给东谈主类职工的薪水。但问题是，AI 带来的收入必须最初 token 成本，才能讲授这些支拨是合理的。关于企业用户来说，尤其如斯。

推高 token 消耗的压力，短期内不会消退。当被问到要使用更多 token 时是否感到有压力，Jin 的回答是：“是的，诚然。”

这种 tokenmaxxing 的执念也出面前企业中，职工不得不像有些某宝刷量的商家相似，为我方的 token 刷量。

此前 The Information 报谈称，一些 Meta 工程师正在竞相消耗 token，只为登上一个由职工好处的 “Claudeonomics” 姿色盘排名榜。这个姿色盘会跟踪使用量，并让职工争夺雷同 “Token Legend” 这样的名称。

“按 token 消耗量给工程师排名，就像我按谁用钱最多来给阛阓团队排名相似。不要把高烧钱速率误认为高告捷率。”Linear COO Cristina Cordova 在 X 上写谈。

据悉，Meta、OpenAI、Anthropic 等公司里面都设有 token 排名榜。

这也缓缓变成一种骄慢样式。独创东谈主和前沿工程师会在 X 上晒出我方的 token 消耗量，以此标明我方对 AI 的参加进度。别称 xAI 职工写谈，科技行业正在把每一个好念念法都变成“饰演”。

有东谈主在 X 上写谈：“我个东谈主每周会在 token 上花掉数千好意思元……嗅觉很豪恣，但我停不下 tokenmaxxing。”

YC CEO Garry Tan 似乎也认可这种作念法。他转发了一条品评公司在 token 上“悭吝”的帖子，并写谈：“咱们 tokenmaxxing 的时刻比大多数东谈主都久。”

tokenmaxxing 是一个好激勉吗？科技圈里濒临此辞别很大。

Khosla Ventures 结伴东谈主 Jon Chu 在 X 上称，用 token 消耗量作为揣测样式是“十足愚蠢的战略”。他写谈：“不少我在 Meta 的一又友告诉我，因为这项战略，有东谈主也曾在写机器东谈主，让它们束缚轮回运行，用最快速率烧 token。”

Cursor 职工 Edwin Wee Arbus 则严慎些。他称这个主见是一个“有用、快速的代理主见，但略有弱势”。他将其类比为身体质地指数 BMI：BMI 不错提供一些健康参考，但无法反馈肌肉量或骨量。

也有东谈主理完全相悖的想法。

“tokenmaxxing 是我听过最离谱的启发式主见。事实上，我会认为更好的工程师应该能用更少 token 治理问题。”别称用户在 X 上写谈。

《The Pragmatic Engineer》作家 Gergely Orosz 认为，这种作念法很浪费。他写谈：“唯一某个主见和更多奖金或晋升挂钩，开荒者就会念念办法刷它。这个也相似。”

有东谈主用一句话抽象了 tokenmaxxing 的问题：“莫得 tokenverifying 的 tokenmaxxing，只是 tokenslopping。”也即是说，如果只是烧 token，却不考据末端，那就只是制造一堆 token 垃圾。

在硅谷，多半 token 预算正在变成开荒者之间的一种“荣誉勋章”。但如果用它来揣测坐蓐力，其实相等奇怪。因为 token 消耗揣测的是参加，而你委果温雅的应该是产出。如果你的方向是饱读吹职工更多使用 AI，或者你自身就在卖 token，那这个主见概况说得通；但如果你的方向是提高效果，那只看 token 消耗就没什么深嗜深嗜。

工程师们不得不回头修改 AI 的代码

不外，最有履历回答这个问题的概况即是 token 消耗大户：软件工程师。

面前，一批作念“开荒者坐蓐力细察”的公司发现，使用 Claude Code、Cursor、Codex 这类器用后，开荒者如实提交并保留了更多代码。但与此同期，它们也发现，工程师之后不得不更频繁地回头修改这些也曾被罗致的代码。

这责难了“AI 权臣提高坐蓐力”的说法。

Waydev CEO 兼独创东谈主 Alex Circei 示意，工程照管者看到的 AI 代码罗致率宽泛在 80% 到 90% 之间，但他们经常忽略了后续几周发生的返工和修改。工程师不得不反复矫正这些代码，博亚体育导致履行中的灵验罗致率被拉低到了 10% 到 30%。

系数行业的数据正在指向一个论断：写出来的代码更多了，但其中绝顶大一部分并莫得委果千里淀下来。

GitClear 公司在本年 1 月发布评释称，AI 器用如实提高了坐蓐力，但“常常使用 AI 的开荒者，平均代码流失率是不使用 AI 开荒者的 9.4 倍”。这个流失幅度，也曾最初了这些器用带来的坐蓐力提高幅度的两倍。

工程分析平台 Faros AI 在 3 月份的评释中，使用了两年的客户数据。末端显示，在 AI 高采费用环境下，代码流失率（也即是删除代码行数相干于新增代码行数的比例）加多了 861%。

面向 AI 会通工程的智能平台 Jellyfish，网罗了 2026 年第一季度 7548 名工程师的数据。平台发现，token 预算最高的工程师，如实产出了最多的 PR，但坐蓐力提高并莫得等比例放大。他们用 10 倍 token 成本，只换来了 2 倍费解量。也即是说，这些器用带来了更多“量”，但不一定带来更多“价值”。

这些统计数据，和许多开荒者的真实感受是吻合的。开荒者一边享受新器用带来的目田，一边也发当代码审查和技能债正在堆积。一个常见局面是，高档工程师和低级工程师之间互异解析：后者更容易罗致 AI 生成的代码，因尔后续也要承担更多重写和返工。

大公司们仍在摸索怎样高效使用 AI 器用。比如旧年，Atlassian 以 10 亿好意思元收购了另一家工程智能创业公司 DX，主见即是匡助客户会通编程智能体的投资呈报率（ROI）。

不外，即便开荒者还在接力搞浮现我方的 AI 器用到底在作念什么，他们也并不认为行业会很快回到曩昔。

“这是软件开荒的新期间，你必须适合。作为一家公司，你也被动适合。它不像是一阵风，过了就会散失。”Circei 说谈。

Token 狂欢太贵了，经济帐岌岌可危

可是，这场海表里的 token 狂欢，于今还莫得把经济帐算通。

“就面前而言，AI 对参与其中的绝大多数东谈主来说，在经济上都不可行。”EZPR CEO Ed Zitron 在发布的最新著作里径直指出。

他认为，委果赢利的不是 AI 利用公司，也不是大模子实验室，而是建筑公司、英伟达以及围绕数据中心树立受益的硬件供应链。系数行业正在用一种近乎非感性的乐不雅，押注一个尚未被讲授能赢利的畴昔。

曩昔三年，微软、谷歌、Amazon、Meta 等超大限制云厂商也曾在 AI 基础设施上参加最初 8000 亿好意思元，并策画在 2026 年接续参加约 7000 亿好意思元，2027 年再参加 1 万亿好意思元。换句话说，只是为了打平，它们就需要至少数万亿好意思元级别的 AI 收入。

可是，这些公司于今都不肯意浮现露馅我方的真实 AI 收入。

微软曾称 AI 年化收入达到 370 亿好意思元，Amazon 也说达到 150 亿好意思元，但 Ed Zitron 认为，这类“年化收入”只是某个月份的快照，不等于真实收入，更不可确认这门生意也曾树立。真碰劲得详确的是，微软在 OpenAI 互助上累计参加约 1000 亿好意思元，其中包括原始投资、基础设施树立和托管筹划成本。自 2023 财年以来，微软总成本开支约 2938 亿好意思元，其中接近三成可能都与 OpenAI 基础设施筹商。

这就引出了一个更直不雅的问题：微软花了近 3000 亿好意思元成本开支，某种深嗜深嗜上是在为 OpenAI 建基础设施，但 OpenAI 自身仍在多半损失。即便 Microsoft 365 Copilot 有 2000 万用户，假定每东谈主每月都全价支付 30 好意思元，最高也不外 72 亿好意思元年收入，而实质上微软也曾多年在给 Copilot 打折销售。

Ed Zitron 估算，微软 2025 财年 AI 收入大要为 179 亿好意思元，不到其当年景本开支的五分之一，何况这还莫得计入数据中心电力、保重、运营、税费、保障等实质运营成本。

在他看来，要让这些 AI 投资树立，必须同期餍足四个要求：AI 收入爆炸式增长；成本开支住手接续延迟；GPU 在计入硬件和债务后仍然正毛利；AI 收入在成本开支住手前后都能保持幽静。

但履行恰好相悖。AI 收入莫得讲授能爆炸，成本开支仍在接续，GPU 运行是否委果盈利莫得浮现凭据，而 AI 收入高度依赖 OpenAI 和 Anthropic 这两家持续损失的公司。

是的，微软、谷歌、Amazon 的多量畴昔收入情愿，也主要来自 OpenAI 和 Anthropic。比如 微软的剩余践约义务增长，主要由 OpenAI 和 Anthropic 的云筹划情愿推进；谷歌的增长也被 Anthropic 的 TPU 和筹划情愿拉动；Amazon 也高度依赖 Anthropic 的大额筹划契约。

Ed Zitron 的论断是：除了 OpenAI 和 Anthropic，这些云厂商并莫得看到敷裕大的 AI 收入增长。也即是说，所谓 AI 云收入振奋，很猛进度上来自几家公司彼此输血，而不是一个真实、等闲、幽静的阛阓需求。

如果 AI 真有不可不服的企业需求，为什么莫得出现更多 OpenAI 或 Anthropic 量级的客户？为什么云厂商的 RPO 增长主要如故靠这两家公司撑起来？

但实质上，AI 实验室自身的财务现象更危机。

AI 解救者常见说法是，芯片会变低廉、模子公司会开动卖劳动、推理是盈利的。但 Ed Zitron 认为，莫得可靠凭据讲授 OpenAI 或 Anthropic 在推理上盈利，反而有多量迹象确认它们幸亏越来越犀利。

以 Anthropic 为例，根据筹商文献，它曾在赢得最初 50 亿好意思元收入的同期，在推理和老练上花掉 100 亿好意思元。Ed Zitron 据此判断，Anthropic 可能需要花 3 好意思元筹划成本才能换来 1 好意思元收入，何况这还没算职工、电力和其他运营费用。

更夸张的是，Anthropic 还遭殃了对谷歌、Amazon、微软的大额云筹划情愿，畴昔几年可能需要支付数千亿好意思元级别的筹划费用。OpenAI 的情况也雷同，据 The Information 报谈，OpenAI 到 2030 年底可能策画烧掉 8520 亿好意思元。

Ed Zitron 认为，无论 OpenAI 如故 Anthropic，都莫得讲授我方能住手多量烧钱。所谓“畴昔现款流转正”的说法，建立在极其乐不雅以致乖僻的收入预测上。一朝需求高于预期，它们必须临时购买更奋发的算力；如果提前购买太多算力，一朝收入莫得跟上，又会堕入歇业风险。

这即是所谓的“接刀子问题”：算力买少了不够用，买多了又可能被固定成本拖死。

AI 趋附了“买卖傻子”

AI 太贵，不单是云厂商和模子公司的问题，也开动传导到企业客户。

Ed Zitron 指出，Anthropic 近期把企业客户转向 token 计费，这将委果测试 AI 的价值。因为曩昔许多企业还处在“粗率用、先探索”的阶段，工程师被饱读吹尽可能多地使用 AI，但公司并不浮现每季度到底会花若干钱，也不知谈 ROI 怎样筹划。

一些大公司也曾在几个月内烧完年度 API token 预算。ServiceNow 的 CIO 曾示意，公司正在和 CFO 一都念念办法截至成本，以确保职工本年剩下时刻还能接续使用 Claude Enterprise。Salesforce CEO Marc Benioff 也示意，2026 年将花 3 亿好意思元购买 Anthropic token。

一定进度上，这确认现时 AI 收入增长很猛进度上来自企业的 token 狂欢，而不一定是可持续需求。许多企业并不知谈 AI 的真不二价值，也不知谈预算该怎样制定，只是在 FOMO 心思下豪恣试用。

Stripe 的例子显示，其 5000 多名技能职工每天平均烧掉约 9.4 万好意思元 token，每月约 280 万好意思元，主要用于 Anthropic 编程模子。这个数字对 Stripe 不一定致命，但如果放在东谈主力成本中看，AI 支拨也曾绝顶可不雅。Goldman Sachs 的评释以致称，AI 成本正在接近总东谈主力成本的 10%，按现时趋势畴昔几个季度可能接近东谈主力成本自身。

另一个案例是 Zillow。Zillow 2026 年第一季度在 AI 劳动上奢侈最初 100 万好意思元，4 月又在 Cursor、Anthropic、AWS Bedrock 上花掉 74.9 万好意思元 token。按现时速率，它 2026 年 AI 支拨可能达到 700 万到 1000 万好意思元，接近其 2025 年净利润的绝顶大比例。

Zillow 的问题不单是用钱，而是组织正在被 AI 重塑。Zillow 里面提议所谓“AI-Native Engineering”，方向包括让软件工程师“不再通达代码剪辑器”，从“AI 赞成”走向“AI 原生”，从“独奏者”变成“领导家”，再变成“作曲家”，由东谈主类界说规章，agent 实践系数软件开荒生命周期。

但履行中，据 Ed Zitron 赢得的信息，Zillow 工程资源基本没变，需要东谈主工审查的产出却加多近 50%；代码部署和 PR 加多 39%；代码审查负载每月加多 29000 小时，约等于每位工程师独特多出 19 小时，只是在搜检大模子生成的代码。

Blind 上的 Zillow 职工怀恨，代码正在缓缓变成“AI slop”，多量代码在缺少护栏和充分审查的情况下被批准。有东谈主以致说，“垃圾即是使命保障”，因为唯一 AI 输出敷裕芜乱，照管层就没法猖厥用 AI 替代工程师。

当公司把 AI 使用量看成方向，而不是把业务末端和代码质地看成方向，token 烧钱会赶快变成“补贴瞎忙”。

何况，面前的公司很难回答底下的基础问题：完成一个具体任务到底需要若干 token？不同模子是否一致？不同职工是否一致？兼并辅导词重叠实践，消耗是否幽静？如果莫得按任务粒度作念屡次测量，所谓年度 token 预算就像蒙眼扔飞镖。

Ed Zitron 更为历害地指出，“生成式 AI 之是以能如斯流行，是因为它完好趋附了一类脱离真实使命、却掌持决策权的高管和司理。”

普通工程师会告诉雇主：“这个时刻作念不到”“资源不够”“需求不对理”。但 AI 耐久不会说不，它会说“诚然不错”，然青年景看似像使命的东西：PRD、原型、有研究、邮件、幻灯片、代码。哪怕末端很差，它也会谈歉，并情愿下次作念得更好。

这让高管产生了幻觉：既然 AI 能快速吐出一个原型，那工程师为什么不可更快？既然 AI 从不拒却，那拒却的工程师是不是懒？于是，AI 成为照管层压迫实践层的新器用。

Ed Zitron 认为，许多企业不是因为 AI 真实灵验才每年烧掉数百万、数亿好意思元，而是因为它们由并不睬解真实使命的东谈掌握理。对这类东谈主来说，AI 最大的招引力不是可靠产出，而是它耐久遵守、耐久积极、耐久制造“使命感”。

这亦然 Ed Zitron 所谓“买卖傻子的复仇”：一个由不作念实质使命的东谈主主导的经济，终于遭受了一种最合适骗他们的钱、趋附他们幻觉的技能。

https://x.com/TFTC21/status/2056415353375465505

https://www.businessinsider.com/openclaw-peter-steinberger-ai-token-bill-2026-5?utm_source=chatgpt.com

https://www.businessinsider.com/tokenmaxxing-ai-token-leaderboards-debate-2026-4

https://www.axios.com/2026/05/13/tokenmaxxer-ai-claude-code-codex

https://www.wheresyoured.at/ai-is-too-expensive/

https://techcrunch.com/2026/04/17/tokenmaxxing-is-making-developers-less-productive-than-they-think/?utm_source=chatgpt.com

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