在 Meta 內部，燒掉最多 AI 算力，正在成為一種新的身份象徵。
4 月 6 日，據 The Information 報道，Meta Platforms 內部出現了一個名為&#34;Claudeonomics&#34;的 AI 使用排行榜。這個由員工自發搭建在公司內網上的榜單，追蹤逾 8.5 萬名員工的 AI token 消耗量，並列出前 250 名&#34;超級用户&#34;。排名靠前的員工可獲得&#34;Session Immortal&#34;（會話永生者）乃至&#34;Token Legend&#34;（Token 傳奇）的稱號。
榜單名稱&#34;Claudeonomics&#34;取自 AI 初創公司 Anthropic 的旗艦產品 Claude。據媒體獲得的一份榜單副本顯示，在近 30 天內，該榜單記錄的總 token 使用量超過 60 萬億。排名最高的個人用户平均消耗 2810 億 token——按模型類型不同，這一用量的成本可能高達數百萬美元。
按 Anthropic 最新公開定價，其 Claude Opus 4.6 模型輸入與輸出 token 的平均價格約為每百萬 token 15 美元。以此估算，60 萬億 token 對應費用約為 9 億美元。不過，Meta 實際使用哪些模型、以何種價格採購，目前尚不清楚。
<h2 style="text-align: left">&#34;燒 Token&#34;成為生產力新標尺</h2>
這一現象折射出硅谷正在興起的&#34;tokenmaxxing&#34;文化——將 token 消耗量作為衡量生產力的基準，以及判斷員工是否&#34;AI 原生&#34;的競爭指標。
科技界高管正在為此背書。
英偉達 CEO 黃仁勳上月表示，如果一名年薪 50 萬美元的工程師每年花在 AI token 上的費用不到 25 萬美元，他會&#34;深感警惕&#34;。
Meta CTO Andrew Bosworth 今年 2 月在一場科技會議上表示，據 Forbes 報道，一名頂級工程師將相當於其薪資的金額花在 AI token 上，生產力提升最高達 10 倍。Bosworth 直言：&#34;這是穩賺不賠的買賣，繼續做，沒有上限。&#34;
前特斯拉、OpenAI 頂級 AI 科學家、現任 AI 教育初創公司負責人 Andrej Karpathy 上月在一檔播客中也表示：&#34;關鍵在於 token。你的 token 吞吐量是多少？你能調動多少 token 吞吐量？&#34;
<h2 style="text-align: left">榜單如何運作</h2>
員工可在榜單上追蹤個人消耗量、與同事橫向比較，並獲得遊戲化獎勵——從銅、銀、金、鉑金到翡翠徽章，以及&#34;Model Connoisseur&#34;（模型鑑賞家）、&#34;Cache Wizard&#34;（緩存巫師）等成就稱號。
據兩名現任員工透露，部分員工為了衝榜，會讓 AI 代理持續運行數小時執行研究任務，以最大化 token 消耗。
Meta 官方也設有一個面向軟件工程師的獨立 token 使用儀表盤，其他崗位員工同樣可以查看自己的使用情況。值得注意的是，據一名知情人士透露，扎克伯格和 Bosworth 本人均未進入前 250 名超級用户榜單。
在工具層面，Meta 員工除使用 Anthropic、OpenAI 和谷歌的模型外，還可使用內部開發工具，包括 Meta 版本的 OpenClaw（內部稱為 MyClaw），以及 Meta 近期收購的 Manus。
Meta 發言人表示：&#34;眾所周知，這是公司的優先事項，我們專注於利用 AI 幫助員工完成日常工作。&#34;
<h2 style="text-align: left">質疑聲：消耗量等於生產力？</h2>
這場競賽並非沒有爭議。
彭博旗下媒體人 Joe Weisenthal 在 X 平台上直接發問：&#34;用 token 總消耗量來衡量生產力，這到底有什麼意義？&#34;
他在隨後進一步嘲諷道：“這真的有一種 ‘後院土法煉鋼’（real backyard steel furnaces vibe）的視感。” 意指這種只追求數字指標而忽視實際質量的狂熱，極像是不計成本的資源浪費。
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這一質疑指向一個核心問題：token 消耗量是一個投入指標，而非產出指標。正如用打印紙張數量衡量員工工作效率，多燒 token 不等於多出成果。部分員工讓 AI 代理&#34;空轉&#34;數小時以衝榜的行為，恰恰説明這一指標存在被&#34;刷數據&#34;的空間。
對此，知名科技分析師 Noah Brier 提出了不同看法：“我不認為這有道理，但當你試圖讓像 Meta 這樣龐大的組織轉彎時，有時你必須進行 ‘刻意的過度修正’（purposely overcorrect）。”
然而，Weisenthal 緊接着追問道：“即便如此，他們試圖扭轉的 ‘那個東西’，究竟是員工的工作習慣，還是公司賺錢的模式？”
不過，從市場角度看，這一現象本身傳遞出一個明確信號：企業級 AI 消耗正在以遠超預期的速度擴張。僅 Meta 一家公司，單月估算 AI 算力支出就可能接近 9 億美元量級，這對雲計算和 AI 基礎設施供應商而言，意味着持續增長的需求。

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Meta 內部被出現名為” Claudeonomics” 的 AI token 消耗排行榜，追蹤逾 8.5 萬名員工的使用情況，近 30 天總用量超 60 萬億 token，按公開定價估算對應費用約 9 億美元。排名最高的個人用量達 2810 億 token。也有聲音質疑：消耗量究竟能否等同於生產力？意義何在？

- Meta 內部出現 AI 使用排行榜，追蹤 8.5 萬員工的 token 消耗量。  
- "tokenmaxxing"文化崛起，成為衡量生產力的標準，推動 AI 消費增長。  
- 質疑聲指出，token 消耗量只代表投入，而非實際產出。

Meta 全員正在進行一場瘋狂競賽：誰用的 Token 最多？