在科技業，工程師的生產力衡量標準不再是寫了多少行程式，而是看誰能消耗最多的 AI 算力。從 OpenAI 到 Meta，科技巨頭的員工正瘋狂使用 AI 工具，某些公司的部分主管甚至將「用了多少 Token」視為績效考核指標。
工程師彼此競爭用了多少 Token 的現象，被外媒稱為「Tokenmaxxing」，原本使用 AI 是為了解放工程師的雙手、提升開發效率，如今卻演變成昂貴的地位象徵遊戲。許多工程師為了證明自己的生產力，不惜讓 AI 代理全天候運作，引發業界對於「高消耗是否等於高產出」的辯論。
Token 是什麼？
要理解這場狂熱，首先必須知道什麼是 Token。在 AI 模型的運作中，Token 是處理資料的基本單位，大約等同於一個單字片段或 3/4 個單字。例如，「darkness」這個詞在 AI 眼中會被拆分為「dark」與「ness」2 個 Token。
AI 處理 Token 的速度愈快，學習與回應的效率就愈高。隨著複雜的推理需求增加，模型需要消耗的 Token 數量也指數級成長。
在 Tokenmaxxing 浪潮中，工程師們極盡所能將工作交給 AI 代理。根據統計，一名 OpenAI 的工程師在短短一周內就消耗 2100 億個 Token，資料量足以將整個維基百科填滿 33 次。而在 Anthropic，甚至有單一使用者在一個月內累積超過 15 萬美元的 Claude Code 帳單。
驚人的消耗量，主要歸功於新一代「AI 代理程式工具」（Agentic coding tools）的崛起，如熱門的開源 AI 助理 OpenClaw 等系統能夠 24 小時不間斷、自主編寫與審查大型程式庫，甚至能在人類工程師睡覺時繼續狂刷 Token，讓使用量輕鬆突破天際。
Meta 內部工程師為爭「Token 傳奇」稱號，30 天消耗 60 兆個 Token
為了鼓勵員工擁抱新技術，部分公司甚至將 Token 消耗量「指標化」。據《紐約時報》（The New York Times）報導，電子商務平台 Shopify 已開始將 AI 的使用量納入績效考核。不過 Shopify 也澄清，AI 使用量只是衡量績效的指標之一，公司同樣看重 AI 是否能確實改善並放大工作成效。
《The Information》也披露，Meta 內部甚至有員工自製名為「Claudeonomics」的排行榜，追蹤全公司消耗最多 Token 的前 250 名員工。數據顯示，Meta 員工在短短 30 天內就消耗了 60 兆個 Token，其中排行榜第一名的員工獨自用掉了 2810 億個 Token。在排行榜上名列前茅的員工，還能獲得「Token 傳奇」（Token Legend）或「快取巫師」（Cache Wizard）等專屬稱號。
然而，在媒體曝光機制後，Meta 旋即以內部數據遭外流為由關閉排行榜系統。讓外界質疑，在科技業不斷裁員、高喊「效率」的同時，放任員工產生如此龐大的算力帳單是否矛盾。
工程師之間掀起「算力較量」是好現象？業界評價兩極
對於工程師瘋狂消耗算力的行為，科技界的看法兩極化。支持者認為，這是擁抱未來工作模式的必經之路。知名創業加速器 Y Combinator 的執行長加里・譚（Garry Tan）便公開表態支持這股趨勢；輝達（Nvidia）執行長黃仁勳（Jensen Huang）也曾強調，如果一名年薪 50 萬美元的工程師，沒有消耗至少價值 25 萬美元的 Token，他會感到非常擔憂。
然而，許多批評者擔憂這會演變成一場「假性生產力」的作秀。新創公司 Linear 的營運長克里斯蒂娜・科爾多瓦（Cristina Cordova）直言，用 Token 消耗量來為工程師排名，就像是用花錢多寡來評估行銷團隊的績效一樣荒謬。
更有創投合夥人引述 Meta 內部友人的說法指出，部分工程師為了應付公司政策，刻意編寫讓 AI 無限迴圈運作的機器人；此外，也有新創公司的創辦人利用設計軟體 Figma 的系統漏洞，僅用 20 美元的月費，狂刷等同於價值 7 萬美元的算力來同時建立 6 個軟體專案。這些「為了刷而刷」或鑽漏洞的行為，並不能保證最終產出的程式碼品質。
矽谷當前的 Tokenmaxxing 熱潮，反映 AI 時代下職場競爭的焦慮感。當主管將算力消耗視為進取心的象徵時，工程師自然會想盡辦法讓自己看起來很忙碌，雖然能強迫團隊快速適應新工具，但如果不將考核標準回歸到程式碼的實際品質與商業價值上，企業迎來的可能是一張張令人咋舌的資料中心電費與算力帳單，而不是飛躍的生產力。
資料來源：New York Times、Business Insider、Gizmodo、NVIDIA Blog；本文初稿由 AI 協助整理，編輯：支琬清
