作家 | 褚杏娟

筹办 | Tina

今天，YC 合激动谈主 Tyler Bosmeny 在 x 上示意，Sam Altman 刚刚向 YC 现时这一期的每一家创业公司淡漠，用 200 万好意思元的 OpenAI tokens 疏导股权。

Bosmeny 示意，“这有点像当年 Sam 还在 YC 作念合激动谈主时，Yuri Milner 曾淡漠投资每一家创业公司。我仍是迫不足待思望望，当你让那些最有驱能源、最有创造力、最强悍的独创东谈主们把 token 用到极致时，会解锁出什么东西。”

对此，Altman 也在 x 上复兴称，“我很期待看到这些把 token 用到极致的创业公司会发生什么变化，岂论是它们里面的责任阵势，如故它们能够打造出的居品。”

200 万好意思元听起来不少了，然而一朝换算成 token，那这笔帐就不相同了。

据悉，面前归入 OpenAI 旗下的 OpenClaw 独创东谈主 Peter Steinberger 在一个月内就会花掉 130 万好意思元的 tokens，而这笔账由他的雇主 OpenAI 买单。Peter 示意，其中大部分开销齐用于设备 OpenClaw，他每天的破耗接近 2 万好意思元。算下来，200 万好意思元的 token 只够“龙虾之父”造一个半月的。

关于一家 token maxxing 的创业公司来说，假定按照 Peter 的使用量来算（表面上应该更高），OpenAI 免费供你一个半月的 token，就能拿走你的部分股权，你干不干吧？

“200 万好意思元的 token 听起来好多，但一朝你把智能体接上长用具调用轨迹（long tool trajectory），就会发现其实也没那么夸张。”个东谈主 builder ByteCrafter 说谈。

“咱们这个跑在 4 个平台上的分诊智能体，推理蹧跶比我预见中快得多，主如果用具输出会赓续吃掉高下文。其后，咱们在每次输出从头进入高下文之前，先加了一个低廉的 Haiku 摘抄器，如实帮咱们省回了十分一大块成本。”他随后追问：有东谈主真确按任务粒度作念过 token 成本埋点吗？如故说，对大多数东谈主来说，这事面前仍然主要靠嗅觉判断？

固然，不是每个东谈主齐有 Peter 的蹧跶量。有设备者称，我方扫数这个词 AI 开销便是每周在 Codex 上花 200 好意思元，况兼两三天就用已矣。“200 万好意思元的 token，差未几十分于我这笔账单 192 年的额度。真思望望，当团队无用再量入为主 token 时，到底能作念出什么东西。”但这个情况可能并不够“tokenmaxxing” 。

岂论若何，这事儿对 OpenAI 来说一定是合算的。

有网友示意，这基本上便是终极版的供应商锁定策略。披发 200 万好意思元免费额度，等于确保整整一代 YC 创业公司齐把中枢基础设施建在一个阻塞生态上。等补贴耗尽时，它们仍是连累不起搬动成本，也离不开这个体系了。

也有网友指出，这是一个灵敏、低风险的决策：径直从 Anthropic 手里抢竞争筹码。YC 公司一朝得手，就会使用越来越多的 OpenAI token。这样一来，OpenAI 不仅能把这 200 万好意思元赚总结，以至还能赚更多。况兼，这会造成一个黏性极强的创业公司群体，因为他们会一直难忘：我方能走到今天，是因为你当初帮了他们。除此以外，OpenAI 还拿到了股权。

“Token 真的变成金融证券了？”有网友忍不住问谈。

但这种事儿并不单发生在了硅谷。

与传统学友捐赠藏书楼、奖学金或教悔楼不同，三位 00 后选拔向母校捐赠价值 20 亿的 token。

据媒体报谈，5 月 13 日下昼，郑州西亚斯学院外语学部阐发厅，数百个“Token 蛋”盲盒被学生一抢而空。这些盲盒里装的不是普通礼品，而是推测 20 亿的 AI Token。这批 Token 可用于跨境生意 AI 责任台 Accio Work，预测能粉饰约 500 名在校学生一个月的使用费用。

这批 Token 的捐赠者，是三位从郑州西亚斯学院走出的“00 后”创业者：何佳坤、李佳乐、王腾。他们齐在校期间或毕业后进入跨境电商界限，其中有东谈主仍是把外贸年销售额作念到千万元级别。

“3 年前创业时我莫得 AI，如果有，从 0 到 3000 万的速率会快一倍。”何佳坤在创业共享会上说。除了捐赠 Token，三东谈主还现场共享了符合“一东谈主公司”、外贸外行和学生创业者使用的 AI Skill 把握法式，试图把自身闇练千里淀成可复制的用具和历程。

20 亿 token 亦然一个听起来很唬东谈主的数字，但有网友示意，按照 ds4 1 亿 5 块钱诡计，这十分于给母校捐钱 100 块钱。“搞半天 20 亿 token 齐不如手上拿着那张捐赠文凭值钱。”其评价谈。

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知乎上，网友“杰拉德笔下的男东谈主”示意，“20 亿 Token，放在大模子天下里，差未几是十几亿个字。这十分于把整套《三国小说》让 AI 读上上千遍。对一个多数东谈主来说，一辈子也写不出这样多字，读也读不完。但在责任中，比如一个要道员，如果连着大模子的 API 天天洗数据、写代码、测代码，一天用个上亿 Token，真不难事。这亦然为什么好多打工东谈主一看到 20 亿，第一反应是这点钱够干嘛，跑两天就没了。”

认为我方 AI 逾期了，那就“tokenmaxxing” ？

迎接来到 “tokenmaxxing” 的期间。

如果你惦念我方在 AI 上仍是逾期了，设备者 Sigrid Jin 给出了一条建议：多量使用 AI，直到你的月度账单差未几能和房租不分皁白。Jin 认为，“tokenmaxxing”是说合 AI 价值的最好阵势，他我方一年内就使用了 500 亿 token。

Jin 在 3 月底走红。其时 Anthropic 不测深入了 Claude Code 的源代码，他随后重建了 Claude Code 的代码库。为了幸免遭到这家 AI 实验室的版权下架，他用 Python 从头写了一遍。这场 tokenmaxxing 如实带来了呈文：Jin 创建了史上增长最快的 GitHub 仓库，名叫 Claw Code。而后，Jin 收到了几家 AI 实验室的责任邀请，但他决定把元气心灵放在个东谈主神志上。他策画鄙人个月创办一家创业公司。

Jin 认为，大多数东谈主并莫得真确体验到 AI 能提供若干价值，因为他们用的只是免费版，或者每月 20 好意思元的订阅套餐。他示意，那些只使用基础版 AI 的东谈主，正在错过 200 好意思元套餐所能提供的“更高智能”，这些更高阶套餐能带来更清爽的投资呈文。

“如果你思知谈 AI 的改日是什么样，就试试 tokenmaxxing。”他还补充说，我方会建议一又友，“在 AI 上花的钱，尽量接近你每个月付的房租”，这样才智赢得“投资呈文”。

这种呈文可能施展为“同期运营多项业务”，也可能是把日常糊口中的常见任务交给 AI agent 来处理。Jin 示意，AI 的成本效益莫得一套通用揣度阵势。每家公司、每个个东谈主使用这项时刻的阵势齐不同，因此需要树立我方的基准，用来揣度呈文。

如斯同期，越来越多公司花在 AI 账单上的钱，仍是逾越了支付给东谈主类职工的薪水。但问题是，AI 带来的收入必须逾越 token 成本，才智讲解这些支拨是合理的。关于企业用户来说，尤其如斯。

推高 token 蹧跶的压力，短期内不会消退。当被问到要使用更多 token 时是否感到有压力，Jin 的回答是：“是的，固然。”

这种 tokenmaxxing 的执念也出面前企业中，职工不得不像有些某宝刷量的商家相同，为我方的 token 刷量。

此前 The Information 报谈称，一些 Meta 工程师正在竞相蹧跶 token，只为登上一个由职工平允的 “Claudeonomics” 姿色盘名次榜。这个姿色盘会跟踪使用量，并让职工争夺肖似 “Token Legend” 这样的称呼。

“按 token 蹧跶量给工程师排名，就像我按谁费钱最多来给市集团队排名相同。不要把高烧钱速率误认为高得手率。”Linear COO Cristina Cordova 在 X 上写谈。

据悉，Meta、OpenAI、Anthropic 等公司里面齐设有 token 名次榜。

这也渐渐变成一种自满阵势。独创东谈主和前沿工程师会在 X 上晒出我方的 token 蹧跶量，以此标明我方对 AI 的进入进度。又名 xAI 职工写谈，科技行业正在把每一个好思法齐变成“扮演”。

有东谈主在 X 上写谈：“我个东谈主每周会在 token 上花掉数千好意思元……嗅觉很猖獗，但我停不下 tokenmaxxing。”

YC CEO Garry Tan 似乎也认可这种作念法。他转发了一条品评公司在 token 上“鄙吝”的帖子，并写谈：“咱们 tokenmaxxing 的期间比大多数东谈主齐久。”

tokenmaxxing 是一个好激勉吗？科技圈里濒临此分裂很大。

Khosla Ventures 合激动谈主 Jon Chu 在 X 上称，用 token 蹧跶量作为揣度阵势是“完全愚蠢的战术”。他写谈：“不少我在 Meta 的一又友告诉我，因为这项战术，有东谈主仍是在写机器东谈主，让它们不休轮回运行，用最快速率烧 token。”

Cursor 职工 Edwin Wee Arbus 则严慎些。他称这个经营是一个“有用、快速的代理经营，但略有颓势”。他将其类比为形体质料指数 BMI：BMI 不错提供一些健康参考，但无法反馈肌肉量或骨量。

也有东谈主理完全相背的主见。

“tokenmaxxing 是我听过最离谱的启发式经营。事实上，我会认为更好的工程师应该能用更少 token 惩办问题。”又名用户在 X 上写谈。

《The Pragmatic Engineer》作家 Gergely Orosz 认为，这种作念法很奢靡。他写谈：“唯有某个经营和更多奖金或晋升挂钩，设备者就会思办法刷它。这个也相同。”

有东谈主用一句话轮廓了 tokenmaxxing 的问题：“莫得 tokenverifying 的 tokenmaxxing，只是 tokenslopping。”也便是说，如果只是烧 token，却不考证扫尾，那就只是制造一堆 token 垃圾。

在硅谷，多量 token 预算正在变成设备者之间的一种“荣誉勋章”。但如果用它来揣度坐蓐力，其实相等奇怪。因为 token 蹧跶揣度的是进入，而你真确眷注的应该是产出。如果你的场所是饱读动职工更多使用 AI，或者你本人就在卖 token，那这个经营约略说得通；但如果你的场所是升迁效果，那只看 token 蹧跶就没什么兴味兴味。

工程师们不得不回头修改 AI 的代码

不外，最有经验回答这个问题的约略便是 token 蹧跶大户：软件工程师。

面前，一批作念“设备者坐蓐力洞悉”的公司发现，使用 Claude Code、Cursor、Codex 这类用具后，设备者如实提交并保留了更多代码。但与此同期，它们也发现，工程师之后不得不更频繁地回头修改这些仍是被给与的代码。

这平缓了“AI 显耀升迁坐蓐力”的说法。

Waydev CEO 兼独创东谈主 Alex Circei 示意，工程料理者看到的 AI 代码给与率平日在 80% 到 90% 之间，但他们不时忽略了后续几周发生的返工和修改。工程师不得不反复矫正这些代码，AG百家家乐App中国官方下载导致施行中的有用给与率被拉低到了 10% 到 30%。

扫数这个词行业的数据正在指向一个论断：写出来的代码更多了，但其中十分大一部分并莫得真确千里淀下来。

GitClear 公司在本年 1 月发布阐发称，AI 用具如实提高了坐蓐力，但“平日使用 AI 的设备者，平均代码流失率是不使用 AI 设备者的 9.4 倍”。这个流失幅度，仍是逾越了这些用具带来的坐蓐力升迁幅度的两倍。

工程分析平台 Faros AI 在 3 月份的阐发中，使用了两年的客户数据。扫尾表示，在 AI 高采费用环境下，代码流失率（也便是删除代码行数相干于新增代码行数的比例）增多了 861%。

面向 AI 会通工程的智能平台 Jellyfish，鸠集了 2026 年第一季度 7548 名工程师的数据。平台发现，token 预算最高的工程师，如实产出了最多的 PR，但坐蓐力升迁并莫得等比例放大。他们用 10 倍 token 成本，只换来了 2 倍费解量。也便是说，这些用具带来了更多“量”，但不一定带来更多“价值”。

这些统计数据，和好多设备者的真实感受是吻合的。设备者一边享受新用具带来的解放，一边也发当代码审查和时刻债正在堆积。一个常见气象是，高档工程师和低级工程师之间各异分解：后者更容易给与 AI 生成的代码，因而后续也要承担更多重写和返工。

大公司们仍在摸索若何高效使用 AI 用具。比如旧年，Atlassian 以 10 亿好意思元收购了另一家工程智能创业公司 DX，主义便是匡助客户说合编程智能体的投资呈文率（ROI）。

不外，即便设备者还在致力搞清爽我方的 AI 用具到底在作念什么，他们也并不认为行业会很快回到夙昔。

“这是软件设备的新期间，你必须适应。作为一家公司，你也被动适应。它不像是一阵风，过了就会消除。”Circei 说谈。

Token 狂欢太贵了，经济帐岌岌可危

然而，这场海表里的 token 狂欢，于今还莫得把经济帐算通。

“就面前而言，AI 对参与其中的绝大多数东谈主来说，在经济上齐不可行。”EZPR CEO Ed Zitron 在发布的最新著作里径直指出。

他认为，真确赢利的不是 AI 把握公司，也不是大模子实验室，而是建筑公司、英伟达以及围绕数据中心缔造受益的硬件供应链。扫数这个词行业正在用一种近乎非感性的乐不雅，押注一个尚未被讲解能赢利的改日。

夙昔三年，微软、谷歌、Amazon、Meta 等超大范畴云厂商仍是在 AI 基础设施上进入逾越 8000 亿好意思元，并策画在 2026 年赓续进入约 7000 亿好意思元，2027 年再进入 1 万亿好意思元。换句话说，只是为了打平，它们就需要至少数万亿好意思元级别的 AI 收入。

然而，这些公司于今齐不肯意清爽露馅我方的真实 AI 收入。

微软曾称 AI 年化收入达到 370 亿好意思元，Amazon 也说达到 150 亿好意思元，但 Ed Zitron 认为，这类“年化收入”只是某个月份的快照，不等于真实收入，更不可阐述这门生意仍是成立。真确好得提神的是，微软在 OpenAI 相助上累计进入约 1000 亿好意思元，其中包括原始投资、基础设施缔造和托管诡计成本。自 2023 财年以来，微软总成本开支约 2938 亿好意思元，其中接近三成可能齐与 OpenAI 基础设施相干。

这就引出了一个更直不雅的问题：微软花了近 3000 亿好意思元成本开支，某种兴味兴味上是在为 OpenAI 建基础设施，但 OpenAI 本人仍在多量蚀本。即便 Microsoft 365 Copilot 有 2000 万用户，假定每东谈主每月完好价支付 30 好意思元，最高也不外 72 亿好意思元年收入，而骨子上微软仍是多年在给 Copilot 打折销售。

Ed Zitron 估算，微软 2025 财年 AI 收入恣意为 179 亿好意思元，不到其当年景本开支的五分之一，况兼这还莫得计入数据中心电力、爱戴、运营、税费、保障等骨子运营成本。

在他看来，要让这些 AI 投资成立，必须同期满足四个条目：AI 收入爆炸式增长；成本开支罢手赓续推广；GPU 在计入硬件和债务后仍然正毛利；AI 收入在成本开支罢手前后齐能保持踏实。

但施行恰好相背。AI 收入莫得讲解能爆炸，成本开支仍在赓续，GPU 运行是否真确盈利莫得清爽凭证，而 AI 收入高度依赖 OpenAI 和 Anthropic 这两家持续蚀本的公司。

是的，微软、谷歌、Amazon 的多量改日收入应许，也主要来自 OpenAI 和 Anthropic。比如 微软的剩余践约义务增长，主要由 OpenAI 和 Anthropic 的云诡计应许推动；谷歌的增长也被 Anthropic 的 TPU 和诡计应许拉动；Amazon 也高度依赖 Anthropic 的大额诡计条约。

Ed Zitron 的论断是：除了 OpenAI 和 Anthropic，这些云厂商并莫得看到充足大的 AI 收入增长。也便是说，所谓 AI 云收入繁华，很猛进度上来自几家公司相互输血，而不是一个真实、庸碌、踏实的市集需求。

如果 AI 真有不可抵牾的企业需求，为什么莫得出现更多 OpenAI 或 Anthropic 量级的客户？为什么云厂商的 RPO 增长主要如故靠这两家公司撑起来？

但骨子上，AI 实验室自身的财务情景更危急。

AI 营救者常见说法是，芯片会变低廉、模子公司会开动卖工作、推理是盈利的。但 Ed Zitron 认为，莫得可靠凭证讲解 OpenAI 或 Anthropic 在推理上盈利，反而有多量迹象阐述它们幸好越来越强横。

以 Anthropic 为例，根据相干文献，它曾在赢得逾越 50 亿好意思元收入的同期，在推理和检会上花掉 100 亿好意思元。Ed Zitron 据此判断，Anthropic 可能需要花 3 好意思元诡计成本才智换来 1 好意思元收入，况兼这还没算职工、电力和其他运营费用。

更夸张的是，Anthropic 还包袱了对谷歌、Amazon、微软的大额云诡计应许，改日几年可能需要支付数千亿好意思元级别的诡计费用。OpenAI 的情况也肖似，据 The Information 报谈，OpenAI 到 2030 年底可能策画烧掉 8520 亿好意思元。

Ed Zitron 认为，岂论 OpenAI 如故 Anthropic，齐莫得讲解我方能罢手多量烧钱。所谓“改日现款流转正”的说法，树立在极其乐不雅以至谬妄的收入预测上。一朝需求高于预期，它们必须临时购买更腾贵的算力；如果提前购买太多算力，一朝收入莫得跟上，又会堕入停业风险。

这便是所谓的“接刀子问题”：算力买少了不够用，买多了又可能被固定成本拖死。

AI 迎合了“生意傻子”

AI 太贵，不单是云厂商和模子公司的问题，也开动传导到企业客户。

Ed Zitron 指出，Anthropic 近期把企业客户转向 token 计费，这将真确测试 AI 的价值。因为夙昔好多企业还处在“缝隙用、先探索”的阶段，工程师被饱读动尽可能多地使用 AI，但公司并不清爽每季度到底会花若干钱，也不知谈 ROI 若何诡计。

一些大公司仍是在几个月内烧完年度 API token 预算。ServiceNow 的 CIO 曾示意，公司正在和 CFO 沿路思办法终了成本，以确保职工本年剩下期间还能赓续使用 Claude Enterprise。Salesforce CEO Marc Benioff 也示意，2026 年将花 3 亿好意思元购买 Anthropic token。

一定进度上，这阐述现时 AI 收入增长很猛进度上来自企业的 token 狂欢，而不一定是可持续需求。好多企业并不知谈 AI 的真不二价值，也不知谈预算该若何制定，只是在 FOMO 神志下猖獗试用。

Stripe 的例子表示，其 5000 多名时刻职工每天平均烧掉约 9.4 万好意思元 token，每月约 280 万好意思元，主要用于 Anthropic 编程模子。这个数字对 Stripe 不一定致命，但如果放在东谈主力成本中看，AI 支拨仍是十分可不雅。Goldman Sachs 的阐发以至称，AI 成本正在接近总东谈主力成本的 10%，按现时趋势改日几个季度可能接近东谈主力成本本人。

另一个案例是 Zillow。Zillow 2026 年第一季度在 AI 工作上破耗逾越 100 万好意思元，4 月又在 Cursor、Anthropic、AWS Bedrock 上花掉 74.9 万好意思元 token。按现时速率，它 2026 年 AI 支拨可能达到 700 万到 1000 万好意思元，接近其 2025 年净利润的十分大比例。

Zillow 的问题不单是费钱，而是组织正在被 AI 重塑。Zillow 里面淡漠所谓“AI-Native Engineering”，场所包括让软件工程师“不再绽开代码裁剪器”，从“AI 扶植”走向“AI 原生”，从“独奏者”变成“指令家”，再变成“作曲家”，由东谈主类界说国法，agent 实行扫数这个词软件设备生命周期。

但施行中，据 Ed Zitron 赢得的信息，Zillow 工程资源基本没变，需要东谈主工审查的产出却增多近 50%；代码部署和 PR 增多 39%；代码审查负载每月增多 29000 小时，约等于每位工程师罕见多出 19 小时，只是在查验大模子生成的代码。

Blind 上的 Zillow 职工怀恨，代码正在疲塌变成“AI slop”，多量代码在衰退护栏和充分审查的情况下被批准。有东谈主以至说，“垃圾便是责任保障”，因为唯有 AI 输出充足繁芜，料理层就没法轻便用 AI 替代工程师。

当公司把 AI 使用量手脚场所，而不是把业务扫尾和代码质料手脚场所，token 烧钱会赶快变成“补贴瞎忙”。

况兼，面前的公司很难回答底下的基础问题：完成一个具体任务到底需要若干 token？不同模子是否一致？不同职工是否一致？合并领导词重迭实行，蹧跶是否踏实？如果莫得按任务粒度作念屡次测量，所谓年度 token 预算就像蒙眼扔飞镖。

Ed Zitron 更为机敏地指出，“生成式 AI 之是以能如斯流行，是因为它齐全迎合了一类脱离真实责任、却掌捏决策权的高管和司理。”

普通工程师会告诉雇主：“这个期间作念不到”“资源不够”“需求分裂理”。但 AI 永久不会说不，它会说“固然不错”，然青年景看似像责任的东西：PRD、原型、决策、邮件、幻灯片、代码。哪怕扫尾很差，它也会谈歉，并应许下次作念得更好。

这让高管产生了幻觉：既然 AI 能快速吐出一个原型，那工程师为什么不可更快？既然 AI 从不拒却，那拒却的工程师是不是懒？于是，AI 成为料理层压迫实行层的新用具。

Ed Zitron 认为，好多企业不是因为 AI 真的有用才每年烧掉数百万、数亿好意思元，而是因为它们由并不睬解真实责任的东谈驾御理。对这类东谈主来说，AI 最大的眩惑力不是可靠产出，而是它永久顺从、永久积极、永久制造“责任感”。

这亦然 Ed Zitron 所谓“生意傻子的复仇”：一个由不作念骨子责任的东谈主主导的经济，终于碰到了一种最符合骗他们的钱、迎合他们幻觉的时刻。

https://x.com/TFTC21/status/2056415353375465505

https://www.businessinsider.com/openclaw-peter-steinberger-ai-token-bill-2026-5?utm_source=chatgpt.com

https://www.businessinsider.com/tokenmaxxing-ai-token-leaderboards-debate-2026-4

https://www.axios.com/2026/05/13/tokenmaxxer-ai-claude-code-codex

https://www.wheresyoured.at/ai-is-too-expensive/

https://techcrunch.com/2026/04/17/tokenmaxxing-is-making-developers-less-productive-than-they-think/?utm_source=chatgpt.com

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