黃仁勳要發 Token 當薪資！矽谷興起刷量大賽，一人一週燒掉 33 個維基百科
OpenAI 最燒 token 的人有多狠？一位匿名員工，上週處理了 2100 億 token，是全公司之最，足夠把整個維基百科填滿 33 遍。
他不是在做什麼驚天大專案，就只是公司內部排行榜第一名而已。
與此同時，在隔壁 Anthropic 一位 Claude Code 使用者單月帳單超過 15 萬美元，折合人民幣過百萬元。
這便是矽谷新風尚 Tokenmaxxing，直譯過來就是「Token 刷量大賽」。
具體來說：
- AI 公司內部開始出現排行榜，追蹤每個員工的 token 消耗量；
- 招聘時，「你能給我多少 token 預算」正在成為工程師最關心的問題之一；
- Meta 和 Shopify 甚至把 AI 使用量寫進了績效考核標準。
token 這個 AI 處理的最小文本單位，正在從技術術語變成矽谷的新型貨幣。
從月付 200 到年燒 10 萬
風投機構 Theory Ventures 創辦人 Tomasz Tunguz 親身經歷了 token 帳單的指數級膨脹。
六個月前，他每月在 Claude 上花 200 美元。接著加了三個 agent（智能體）訂閱 Codex、Gemini 和 Claude Code，月費漲到 600 美元。
接著他開始用 AI 把待辦清單自動變成完成清單，每天處理 31 項任務，日均推理帳單飆到 92 美元。再加上每月 400 美元的智能體瀏覽器。
半年之內，他的 AI 推理支出從年化 7200 美元漲到 4.3 萬美元，再到超過 10 萬美元。
但在一年前，一個人想用掉這麼多 token 幾乎不可能。
假設一個學生寫篇論文，來回修改幾輪，大概消耗 1 萬個 token，約等於 7500 個英文單詞。
要燒掉幾十億個 token，得在電腦前不停下指令好幾十小時。
Coding agent（智能體）改變了一切。
Claude Code、Codex 這類工具可以在無人監督的狀態下連續工作數小時，審查和編輯大型程式碼庫，從一條指令生成完整程式。每個 agent（智能體）還能衍生出子 agent 處理不同子任務，每一步都在生成成千上萬個 token。
龍蝦 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 今年在兩個月內將收入預期翻了一倍多，Claude Code 年化收入達到 25 億美元。
OpenAI 的 Codex 週活躍用戶超過 200 萬，年初以來成長兩倍，token 使用量成長五倍。
Google 去年透露，其 AI 模型每月處理超過 1.3 萬萬億（quadrillion）個 token。
不過，這場成長背後有個關鍵推手：補貼。
OpenAI 和 Anthropic 都在 200 美元 / 月的訂閱計畫裡提供了價值約 1000 美元的 token 額度。
和當年叫車、外送用發優惠券搶市場的邏輯一模一樣。
Token 成為第四種薪酬
英偉達 GTC 2026 上，黃仁勳把這股暗流推到了台面上，拋出了一個讓所有人豎起耳朵的提議：
工程師年薪幾十萬美元，我會在基礎薪資之上再給他們相當於半個年薪的 token，讓他們能力放大 10 倍。當然我願意這麼做。
黃仁勳成了第一個公開談論「公司 token 預算」的重量級 CEO。
在他的框架裡，token 正在變成繼工資、獎金、選股權之後的第四種薪酬。
根據薪資追蹤網站 Levels.fyi 的數據，矽谷 75 百分位軟體工程師的年薪是 37.5 萬美元（約 262 萬人民幣）。如果再加 10 萬美元的 token 預算，總包就是 47.5 萬美元，其中 21% 是 token。
OpenAI Codex 工程負責人 Thibault Sottiaux 最近在 X 上寫道，AI 計算資源正變得越來越稀缺、越來越值錢：
候選人面試時越來越多問我：我能有多少專屬推理算力。
內捲還是生產力？
在 OpenAI 內部，員工已經可以在排行榜上看到同事消耗了多少 token。
公司 token 預算正在成為一種員工福利，就像醫療保險或免費午餐。
另一方面，Shopify 和 Meta 已經把 AI 使用納入了績效考核，獎勵重度使用的員工，批評不用的。
風險投資人 Nikunj Kothari 這樣描述彌漫矽谷的新情緒：Token 焦慮。
晚餐時的開場白過去是「你在做什麼？」現在變成了「你跑了幾個 agent？」
但質疑聲音也在出現。一位匿名 OpenAI 員工評價同事們的 token 競賽：這看起來不可持續。
排行榜不衡量產出品質。那些刷到數十億 token 的人，到底在產出有用的東西，還是只是在空轉、看起來很忙？
當一家公司為每個員工支付的 token 費用接近甚至超過這個人的薪資時，財務部門對「人頭」的算法就會發生變化：
如果算力在幹活，到底需要多少人來協調它？
參考連結：
[1]tomtunguz.com/inference-a…
[2]www.nytimes.com/2026/03/20/…
[3]www.wsj.com/tech/ai/cla…
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