“如果AI代码占比过高，不就证明我是可以被替代的吗？但如果占比过低，又会被认为效率低、不拥抱AI。”这是国内某头部互联网大厂算法工程师王鹏（化名）在收到内部AI使用统计通知后的真实困惑。

近期，“将Token消耗量纳入KPI”的职场新规，在国内互联网行业引发广泛讨论。从硅谷科技巨头到国内头部互联网企业，AI工具的使用正在被拆解为可量化的刚性指标：日均Token调用量、AI生成代码占比、内部AI工具使用率，不仅进入部门周度排名，更直接与员工试用期转正、年度晋升、末位淘汰挂钩。

观点一

从硅谷排行榜到国内大厂

Token为何成为考核新标尺？

Token，这个曾只属于技术极客的术语，正迅速闯入普通打工人的职场生活。今年8月，国家数据局将Token定名为“词元”，并披露了一个出人意料的数字：截至2025年6月底，中国日均Token消耗量已突破30万亿，相比2024年初的1000亿，一年半时间增长了300多倍。

这一数据的背后，是企业对AI应用规模化的追逐。这股浪潮从硅谷开始蔓延。据外媒报道，Meta内部出现了一个AI使用排行榜，追踪超过8.5万名员工的Token消耗量。在近30天内，该榜单记录的总Token使用量超过60万亿，排名最高的个人用户平均消耗2810亿Token；OpenAI的一名工程师被曝一周内消耗了2100亿Token，相当于填满维基百科33次。

而在国内，BAT等大厂也已引入Token消耗排行榜，据悉，相关数据被纳入试用期转正、年度KPI和晋升考核的参考维度。有公司甚至明确，AI编程能力将纳入考核体系，使用Token过少的员工可能面临淘汰风险。

企业为何急于将Token与绩效挂钩？这背后是多重现实推力与行业集体焦虑的共同作用。前不久，英伟达CEO黄仁勋在GTC大会上提出的“工程师Token预算应相当于薪资一半”的观点，被不少企业奉为管理标准。腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强在接受采访时表示，腾讯云没有把Token放在最高的优先级，也没有用极端的奖励政策来推动这件事。但他也坦言，Token确实是衡量AI产品的重要指标，他直言：“如果没有人用、Token都没有人消化，毫无疑问是一个很差的产品。”

不难理解的是，在AI快速迭代的当下，不少企业抱着“宁可过度投入，也不能错过风口”的心态，把AI使用率当成了数字化转型最直观的“可视化成果”。

观点二

员工陷入“进退两难”

刷数据还是真提效？

然而，这种“为用而用”的考核方式，正在制造新的问题。有评论指出，当Token消耗量成为KPI，员工自然会去“优化”这个指标，正如经济学上有个定律叫“古德哈特定律”：当一个度量指标变成了考核目标，它就不再是一个好指标：它一定会被刷。

上述受访者王鹏（化名）告诉记者，春节后公司对AI使用的要求陡然收紧，部门会统计每个人的Token用量、提交代码中AI生成的占比，“没有明说硬指标，但有团队排名，排名靠后领导就要被问责，压力最终还是落到我们头上”。为了不让数据挂零，他不得不把原本在远程服务器上完成的开发工作，先在本地用公司指定的AI工具生成，再复制到服务器上运行，哪怕这个过程反而拉长了工作流程。

另一位大厂员工周玲也描述了类似的场景：“刷Token真的不是什么难事，难的是有些工作明明不需要AI，现在非要为了用而用。”她曾尝试用智能体生成数据分析报告，结果为了得到想要的数据，需要与AI交互非常多次，“并没有我手动做个Excel快。”她说。

更有甚者，有自称BAT大厂的员工在社交媒体上透露，自己是部门Token消耗榜的“榜首”，被老板点名夸奖，还受邀做全部门直播分享“怎么用AI干活”。但他没敢说的是，自己超过一半的Token消耗，是在整理个人数据发笔记。

这种“表演性工作”的根源，在于员工陷入了一个两难境地。王鹏说得很直白：“如果AI代码占比过高，不就证明我是可以被替代的吗？但如果占比过低，又会被认为效率低、不拥抱AI。”这种进退两难的处境，让员工们不得不在“证明自己有用”和“证明自己在用AI”之间艰难平衡。

观点三

Token不是生产力标尺

这一步走得过快了

针对这一现象，有评论指出，把Token写进工资条“这一步走得过快了”。事实上，行业内也已有企业对这种单一量化考核的方式提出了反思。LinkedIn联合创始人曾公开承认，Token指标并不完美，需要结合使用场景综合判断；多邻国CEO更是因公众的强烈反对，直接放弃了将AI使用纳入员工绩效考核的计划。

与此同时，也并非所有企业都选择了这条“强推”之路。蓝色光标提供了一个对照样本：该公司2025年Token调用量突破万亿，AI驱动收入达37.25亿元，但公司并未将Token消耗量作为员工考核的硬指标。公司CEO潘飞在致投资人的信中强调，AI驱动收入的特点是“极少的人力投入、极高的AI自动化水平、更高的毛利空间”。

还有另一种更温和的赋能路径：康师傅饮品向不同层级员工开放差异化的AI使用额度，优秀员工可享受“无限Token”权益，设计初衷就是“去压力化”，不与使用频率挂钩。

这与将Token写进KPI中的模式对比一目了然：前者把AI用量当成管控员工的工具，后者则把算力当成赋能员工的福利。说到底，算力本身从来不产生价值，能驾驭算力的人的能力才是。毕竟，Token的价值永远是输出而非输入，在未来，AI为的是成为人的“左膀右臂”，而非枷锁。

头图来源：图虫