本文來自微信公眾號：騰訊科技，作者：蘇揚，頭圖來自：AI生成

大廠福利變遷史，也是一部生產(chǎn)力進化史。

2000年，加入門戶網(wǎng)站會得一臺辦公PC、免費早晚餐、桶裝水。移動互聯(lián)網(wǎng)的風口剛剛興起的2010年，加入互聯(lián)網(wǎng)大廠可能會得到水果節(jié)的櫻桃和荔枝、下午茶、年度旅游基金。

到了2020年，再入職一家大廠，健身房、下午茶都不一定能擠得進福利體系前排，接力的是住房補貼、購房無息貸款以及全家的商業(yè)健康保險。

變化始于2026年。

今年開始，你還可能會收獲到一筆免費的Token額度。然而，它不等于直接發(fā)鈔票，更像是在發(fā)一張人工效率的考卷。

新的生產(chǎn)激勵也帶來了新的問題：誰在用Token創(chuàng)造價值，誰又在用Token“表演勤奮”？

2013年，當時的各種飲料零食福利

一、都是“效率工資理論”的縮影

在英偉達CEO黃仁勛看來，Token即將成為工資、獎金、股權(quán)之外的第四薪酬，他在GTC 2026大會上說，“如果一個年薪50萬美元的工程師，用不了25萬美元的Token，我會很焦慮?！?/p>

話音剛落，大洋彼岸的中國巨頭們，開始推動Token福利制度落地，其中阿里巴巴通過一項內(nèi)部計劃，向員工提供Token額度，鼓勵員工在工作中使用先進的人工智能模型和工具，用于技術(shù)研發(fā)和通用辦公。

“大廠現(xiàn)在都給員工發(fā)額度，鼓勵使用?！币晃话⒗锇桶蛢?nèi)部人士說，“（配額）定量，特殊情況可以單獨申請額度?！?/p>

在給員工配置Token福利時，阿里提供了一個特殊選項——外部AI開發(fā)工具員工可以申請報銷，這也是互聯(lián)網(wǎng)公司給員工提供Token福利的一種通路。相比于指定的工具，報銷制度給了員工在基礎(chǔ)模型的選擇上有了更多的自由度。

小鵬汽車內(nèi)部也在推動類似的福利，“我們在做很多物理AI的事情和變化，暫時我還沒有限制個人在Token上的使用，”何小鵬說，“第一期先放開，逐步管控?！?/p>

“我們都是團隊賬戶，更換的也比較多，”一位百度內(nèi)部人士透露，團隊賬戶也是由部門負責報銷。

從我們和多位科技從業(yè)人員的交流來看，Token福利在崗位之間還不是絕對的統(tǒng)一和平衡，產(chǎn)品、研發(fā)的權(quán)重要比職能崗位高。“Token福利有初始額度，也可以申請（更多），研發(fā)的情況不太一樣。”一位螞蟻集團內(nèi)部人士說。

太平洋另一端的英偉達，Token需求也因崗位的差異有所不同。

“我們有自己的大模型，也是無限量使用。”一位英偉達內(nèi)部人士透露，但她也表示，自己的崗位對Token基本沒有需求，“我的工作上，AI還沒什么用?！?/p>

對很多人來說，Token福利來得太突然。一部分人沒來得及上車，甚至不知道從哪里去領(lǐng)取。

這和今天這個時代爆炸的信息量很類似——OpenClaw熱度還沒有過去，Hermes的概念就開始刷屏——我是誰，我在哪，為什么我不知道，F(xiàn)OMO（錯失恐懼）情緒隨之而來。

從硅谷到中國，從英偉達到阿里巴巴，Token福利像一股溫暖的春風，吹進了互聯(lián)網(wǎng)公司的生產(chǎn)體系，它也意味著企業(yè)關(guān)懷已經(jīng)從實物、服務(wù)，悄悄在向智力型、生產(chǎn)力型轉(zhuǎn)變。

至于會不會如黃仁勛所說，成為“第四薪酬”，現(xiàn)在沒有準確答案。但不管是現(xiàn)在的Token，還是過去的奶茶、旅游基金，本身就是經(jīng)濟學中“效率工資理論”的一個縮影——通過發(fā)放超額福利，提高員工努力程度、降低流失率，“福特漲薪案”是一個經(jīng)常被拿來研究的典型案例。

1914年，福特汽車公司將日薪從約2.34美元翻倍至5美元，并將工作時間縮短至8小時，工人流失率暴降，大幅提升了生產(chǎn)率和員工忠誠度。

我和很多人提過一個觀點：Token福利現(xiàn)在還只是在一部分互聯(lián)網(wǎng)公司中試運行，未來它極有可能成為一個普遍性的行為，成為企業(yè)福利的標配。因為站在人才的角度，業(yè)務(wù)崗位可以要求員工具備AI實踐的能力，反過來他們也可能會以公司的Token福利作為接受Offer的參照系。

二、不看FOMO

從ChatGPT上線，到DeepSeek爆火，期間2年多時間，Token消耗暴漲雖反映在大模型公司的財報和業(yè)績會上，但由于AI助手大多免費，用戶對Token使用量暴漲無感。

2026年之前，Token福利還沒有真正蔓延開來。

直到OpenClaw（俗稱龍蝦）的出現(xiàn)，以及被動卷起來的“全民養(yǎng)蝦潮”，Token消耗量呈倍數(shù)的放大，“燒不起”“賬單夸張”的聲音開始出現(xiàn)，不少大眾用戶開始產(chǎn)生Token依賴。

按周期重置的Token套餐

過去幾個月，使用各種Claw產(chǎn)品之后，我自己的感受就是：Token+API，“燒”起來不便宜；而且，一旦當前時段額度用完，距離重置還有幾個小時的時候，非常焦慮。

“我的同事（一個月花費）有2000多元的，”前述螞蟻集團內(nèi)部人士說，她還特意曬了一張截圖，上面寫道：“信用卡出賬單了，我上個月各種Token亂七八糟的，花了15188.48元?！?/p>

從免費到越來越長的Token賬單，反映的是AI使用費從零邊際成本轉(zhuǎn)為正邊際成本——過去是公用免費，現(xiàn)在附加了稀缺性。

現(xiàn)在，大家普遍認為中國公司向員工發(fā)Token源自于背后的FOMO情緒。

這其實不難理解，我在《人民想念DeepSeek》一文里面提到過這個話題，“如果拼命鼓吹這AI件事，甚至暗示不用Token就會落后，相當于間接制造出了Token焦慮。”

有朋友說，極端鼓吹A(chǔ)I就好比是“拜大模型教”。

沒有人能保證把員工推上AI這趟時代的列車，就能讓公司永遠是站在潮頭的后浪。

大規(guī)模的Token福利今年才陸續(xù)出現(xiàn)，但AI福利早已在大模型圈埋下伏筆。在這個視角上可以得出一個推論：這輪Token福利不完全來自于焦慮驅(qū)動，而來自于真實的效率驅(qū)動。

“比人力成本便宜多了，”一位從業(yè)者對騰訊科技表示，“公司已經(jīng)每個人在無限用Cursor一年多了?！?/p>

另一位中國頭部模型內(nèi)部人士也透露，今年已經(jīng)給員工配備了頂級的產(chǎn)品套餐，內(nèi)部的模型更是無限量使用，他認為Token福利與黃仁勛沒有關(guān)系，“還是希望員工生產(chǎn)力的最大化，AI公司更要用好AI這個杠桿?！?/p>

這種福利杠桿，可以看作“效率工資理論”的生產(chǎn)資料補貼版本，它順帶著把員工“付費上班”的問題解決了，相信這一點上很多人應(yīng)該都有感觸——從ChatGPT誕生開始，不少人就開始付費買一些前沿AI助手的套餐。

Token福利解決了員工“付費上班”的痛點，也帶來了歸屬感，背后是實打?qū)嵉倪\營成本。

以一家1000人的公司為例，人均每月500元額度，一年就是600萬元的額外支出。而且，Token福利往往是人均定額，規(guī)模越大，總成本越高。

當然，如果投入1元能產(chǎn)生10元的回報，這筆支出就會被視為“高效”。但這里有一個更深層的問題：當10倍生產(chǎn)力的人出現(xiàn)之后，舊的組織架構(gòu)還裝得下他嗎？

三、表演性生產(chǎn)力

放在不同場景下，Token福利會產(chǎn)生不同的價值。

對于編程這種標準化比較高的場景來說，可以實打?qū)嵉慕当驹鲂?，所以才會有前述頭部大模型從業(yè)者人士“比人力成本便宜”的感慨。

“基本上不涉及太復雜的案例和模型改動的話，迭代優(yōu)化都可以交給它了，我估計能有80%（工作量），”前述百度內(nèi)部人士在談及效率時也補充說，“產(chǎn)品都人手Codex了，Token是新生產(chǎn)力嘛?！?/p>

面壁智能CEO李大海介紹過公司內(nèi)部技術(shù)團隊的提效測算，他說：“過去十個月，200 人團隊生成 2000 萬行代碼，其中有員工單人月產(chǎn)65萬行代碼，完成原本需要近10人團隊的工作，他一個人花了3周就把這個事給搞定了?！?/p>

編程場景下效率好量化，但更通用場景如何準確的計量效率？

“內(nèi)部有個排行榜，昨天 2.5億Token消耗，可以進入top10?！鼻笆鲱^部大模型內(nèi)部人士說，他也認為效率驗證存在難題，“效率不太好驗證，就是大家先互相卷起來。”

只是，正向卷的確可能會帶來效率螺旋上升，反向卷卻會帶來表演性生產(chǎn)力的問題。

比如一個月消耗2100億Token，相當于33個維基百科的Meta員工，還有那個月賬單超過15萬美元的Anthropic員工，他們自己也未必能準確評估Token消耗的合理性。

大家在感慨硅谷前沿模型廠的福利慷慨之外，也會存疑：到底他們有多少消耗真正轉(zhuǎn)化成了有效的生產(chǎn)力？

最近我自己也在探索內(nèi)容相關(guān)的自動化工作流的實驗性項目，一個月燒了20億的Token。

我很清楚相當一部分Token消費是無效的，尤其是很多消耗都是在“罵AI”，有時候罵得可兇了，你會發(fā)現(xiàn)它在處理很多問題的時候，不按照固定的規(guī)范和流程，而帶來嚴重的內(nèi)容錯誤和事故。但更多的無效消耗來自于任務(wù)處理過程中的反復調(diào)整，而究竟這中間多少Token消耗符合預期，多少又是無意義的，確實難算。

內(nèi)容自動化實驗項目

從內(nèi)容產(chǎn)出的角度來看，基于人工智能產(chǎn)品，簡單的內(nèi)容報道可以實現(xiàn)分鐘級產(chǎn)出效率，從熱點的監(jiān)控，到選題、寫稿，最后制作封面圖并發(fā)布上線，5-10分鐘就可以完成。

也就是說：只要Token足夠，可以無限量產(chǎn)出內(nèi)容。

在這個立場上，它的消耗是有價值的，也能匹配的上李大海說得“10倍生產(chǎn)力的提升”。

站在運營的角度來說，當Token消耗帶來點擊轉(zhuǎn)化率、消費時長的提升，那么是不是也意味著這是有效的？

也許，不同的場景下，大家都可以找到邏輯自洽的結(jié)論，來論證Token消耗的合理性，但純粹是為了保住額度的表演性生產(chǎn)力，一定無效。

最近還有一個非常火的案例，有員工將前同事進行“硅基蒸餾”，將他們的方法論煉化成Skill。我在想：如果真的能夠帶來10倍、20倍的提效，會不會有更多的人探索這種提效的路徑？答案也是肯定的。

我比較認同前面國產(chǎn)模型內(nèi)部人士說的那句“讓大家先互相卷起來”這個觀點——不去考慮AGI來沒來，智能有沒有涌現(xiàn)，在一個相對早期的階段，推動所有人去探索，本身就需要代價，而且AI實踐和提效，也沒有標準答案。

只是觀感上，這種探索看起來很昂貴，需要支付高昂的Token成本。

一次 AgentOS 升級的實測賬單：7.5 小時、$284、8.4 億 tokens?！毩㈤_發(fā)者 Nathan（AI 博主“AI Nate”）

我認識一位在做“Agent OS”項目的開發(fā)者Nathan，我看了他曬的賬單：7.5小時的任務(wù)，消耗8.4億Token，支出284美元，我感慨了一下：“Token真的貴”，他給我的回答是“關(guān)鍵看能創(chuàng)造多少價值?！?/p>

四、我是誰？

Token福利這件事，除了少數(shù)幾個無限量使用的極端案例外，多數(shù)企業(yè)都是按月配給，設(shè)置有明確額度，到期重置，且大家普遍反饋公司對額度控制比較寬松，額度不夠可再申請。

Token消耗背后，是組織對員工的“篩選”機制——積極推動AI實踐的員工將會被率先篩選出來，貼上各種Token先鋒、AI先鋒的標簽，被定義為生產(chǎn)力的代表，進而帶來組織的變革。

現(xiàn)在，已經(jīng)有很多公司開啟了“AI先鋒大賽”、“蝦王大賽”這樣的活動。

李想在朋友圈談AI人才進化

就在上周，李想發(fā)了一條朋友圈，他說：“想要加入真正要做AI的公司，任何人都要提前給自己升級，完成轉(zhuǎn)型，成為AI的專家。”

上海財經(jīng)大學的胡延平教授過去一直研究數(shù)字經(jīng)濟，關(guān)于通過Token消耗“篩選”AI先鋒這件事，他說從計算機互聯(lián)網(wǎng)時代的數(shù)字鴻溝到AI時代的智能鴻溝，人和人之間擁抱新的生產(chǎn)力的意識差別、主動性方面的差距一直都在。

“使用大量Token、強智能體、實現(xiàn)工作流閉環(huán)的人，更有希望成為更具就業(yè)競爭力的超級個體?！焙悠浇淌谡f，但他也認為這會帶來另一種形式的內(nèi)卷。

時間往前倒幾年，互聯(lián)網(wǎng)公司的PPT和文檔匯報文化還有印象吧，很多人會去卷“美輪美奐”的匯報材料，今天如果再談匯報文化，你會發(fā)現(xiàn)大家開始用AI工具來包裝匯報材料了，事情還是一樣的，只是換了一張皮。

如果要解釋到底什么是表演性生產(chǎn)力，這算是一個具象化的案例。你要說AI對業(yè)務(wù)提效了多少不好確定，但確確實實對匯報提效了。

“除了模型和芯片公司，還沒有任何公司依靠AI改變競爭格局，以及（實現(xiàn)業(yè)務(wù)）突圍的，”李想說，“都是早期的學習和認知形成階段，自己玩玩和真正用于完整的生產(chǎn)環(huán)節(jié)，差別還是巨大的?！?/p>

所以，如果有一天你的主管說，大家都要去探索AI實踐，如果你不用，可以把Token資源勻給消耗量更多的同事，也不要感到奇怪。

福利制度本身就和組織高度關(guān)聯(lián)，制度的變化必然會牽引組織的調(diào)整，前面說Token效率不好監(jiān)測，未來必然會有人來設(shè)計類似提示詞審計、Token使用效率評估等監(jiān)測機制。

道格拉斯·諾斯不是在新制度經(jīng)濟學里面說過，制度的變化會改變相對價格和博弈規(guī)則，進而引致組織形態(tài)的適應(yīng)性調(diào)整。

關(guān)于那個“10倍生產(chǎn)力”的問題，問了很多人都沒有得到答案。我也向何小鵬請教，他也認為現(xiàn)在這個問題沒有結(jié)論?！拔矣X得今天還在摸索過程中，應(yīng)該快速迭代，現(xiàn)在是不可能有結(jié)論的。”

后來，我聯(lián)想到了最近不少人在提的一個概念——“OPC”（One Person Company，一人公司）。大致類比一下，當一個人掌握了10倍的生產(chǎn)力之后，在組織內(nèi)部，不排除“OPD”（One Person Department，一人部門）出現(xiàn)的可能。

在組織外部是一人公司，在內(nèi)部，一個人成為一個部門，而組織的管理邏輯，將會從“管多少人”變成“管多少產(chǎn)出”。

在這種模式下，我們要考慮的是，我是誰，我能否適應(yīng)這套新的福利制度？

本文來自微信公眾號：騰訊科技，作者：蘇揚