2000美元变3000元，额度直接砍半
在6月的第二周 , 有一位身为腾讯员工的人 , 如同平常那般准备去调用AI以处理工作事宜 , 然而却发觉自身内部看板上的额度发生了变化 , 原本每月拥有2000美元的AI Token额度 , 已然下降到了每月3000元人民币。依照当时的汇率进行折算 , 这等同于直接减少了大约80%。如此突如其来的变动 , 使得好多员工都毫无防备 , 有的人在当天正要去提交代码的时候 , 才发觉额度不够使用了。
有多位腾讯员工, 向九派财经证实, 在6月以前, 他们所在部门中, 每个人每月具备统一的2000美元Token额度。在进行调整以前, 腾讯是被公认为国内在给予AI Token方面很“大方”的公司之一。有一位员工回忆, 最开始的时候, 他还曾被提示过“token消耗过低”, 公司鼓励员工多多使用AI来提升效率。
额度不再一刀切，按岗位和场景分配
此前存在较为固定的配额机制, 与之相比, 调整之后, 腾讯开始依据部门、岗位以及任务场景, 对AI额度展开差异化、动态式的分配流程。一位身处技术线的员工告知九派财经，在6月初的时候, 其所在部门是经由上级负责人统一去收集AI使用需求, 每个人依据工作场景申请不同额度, 然而最终获批的额度并非完全相同。
这位身处技术线的员工所拥有的额度, 相较于调整之前竟然多出了40%, 现今大约为1万元人民币。另外有一位员工进行介绍, 在调整之前其所在的部门额度是依照工具来分别计算的, 这里面涵盖了内部IDE工具、CLI工具以及Cursor订阅等等。当下, 各个部门之间, 甚至是同一部门内部, 不同员工所拥有的额度是不同的，存在一些部门甚至不会显示具体的额度数值。
大模型核心部门不受限，边缘部门砍一半
一位与腾讯相接近的人士, 向九派财经透露, 当下腾讯某个大模型边缘部门的额度, 已然减少了一半, 然而大模型核心部门却并未对额度加以限制, 这种区别对待, 反映出腾讯的调整逻辑, 即将Token从“免费资源”转变为部门能够掌控的预算资产, 以此来倒逼全公司统一核算AI效率账单。
这是一家员工规模达到数万乃至数十万的大型科技公司, 特别是在技术部门, 工程师每月的Token费用已然超过万元。做好成本优化工作, 每年能够节省达到千万元级别的算力成本。腾讯在2025年于混元大模型以及元宝等AI产品上投入了180亿元, 管理层宣称2026年将会“翻倍以上”, 额度的调整仅仅是成本精细化管理的开端。
无效Token浪费惊人，三到六成被白烧
根据《财经》对多份论文归总, 当下人工智能领域学者常见看法为, Agent会持续积累历史文档、对话及执行存档, 众多无用、冗余或过期资讯被重复运算, 致使Token耗费飞速增加, 其中或许30%至60%的Token被浪费。上游模型公司像月之暗面、MiniMax、智谱、OpenAI、Anthropic收入提升但仍处亏损, 下游开发者账单却持续膨胀。
全球近两千家企业被麦肯锡对于《2025年AI现状》报告进行了调查, 结果发现, 仅有百分之三十九的受访者表明AI对息税前利润有着明确贡献。超过六成的其余企业, AI支出不但没有拉动营收, 反倒在持续蚕食着公司的现金流。腾讯这一轮调整的逻辑是区分“有效Token”与“无效Token”。
员工挪用公司Token，写副业做毕设
除此之外, 因客观技术欠缺所引发的浪费之外, Token 的浪费还极有可能源自人为方面诸多因素。部分员工把公司所发给的 Token 擅自挪作他用, 有人用其辅助开展行情分析, 有人用它撰写策划谋划副业, 有实习生借助它来完成毕业设计。这些被发放下去的 Token 根本没有完全切实地应用于公司业务当中, 这相等于企业的研发预算如同打水漂一样付诸东流了。
虽然AI具备突出能力, 然而具体到各个业务场景当中, 依旧需要大量工程工作与之进行结合, 像提示词工程、检索增强生成（RAG）调优、权限管理等等这些, 这是需要耗费大量隐形成本的, 还有一些企业把AI大量用于去处理低价值的杂活, 很难转化为营收或者财务报表上的产出, 一位HR转告记者说, 在未能想明白AI怎样组织协调运转之前, 不可以“为了使用AI而用AI”。
从免费资源到新型货币，企业开始算成本账
这轮腾讯的调整, 不但对Token额度产生影响, 还将考核方式予以改变。之前, 美国部分公司内部, 把AI使用量当作排名或者考核的指标, 然而, 那之后, 亚马逊改成“归一化部署”指标, 对AI生成代码的实际价值展开追踪, 并非仅仅追踪Token消耗。在3月的时候, 阿里巴巴宣布成立Alibaba Token Hub事业群, 创建新组织, 该组织以“创造Token、输送Token、应用Token”作为核心目标。
在今日, Token可不是单纯的那种“技术资源”了, 而是摇身一变成为一种新型货币, 还被写入员工工资条之中。企业并非停用AI, 反而是着手区分“有效Token”与“无效Token”。怎样合理运用Token, 这是AI转型最先要去回答的问题。读完这篇文章, 你感觉你所在的公司该给员工配置多少AI额度才算是合理? 欢迎在评论区交流交流, 点赞分享能让更多人瞧见这个趋势。
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