Token不经济

李刚 腾讯研究院

近期部分媒体爆出微软收回内部Claude Code许可1。Claude Code是Anthropic推出的AI编程工具，在微软内部开放仅6个月就成为最受欢迎的辅助开发软件之一，随之而来的是token消耗剧增，成本暴涨，但产出质量不尽如人意。多重考虑下，微软踩下刹车，将员工导向自家的Copilot CLI。

Token消耗与实际产出不成比例的现象在其他平台企业也普遍存在。Uber仅用4个月就耗尽了2026全年AI编程工具预算；亚马逊部分员工无意义消耗token；Meta悄悄撤下内部员工的Tokenmaxxing排行榜，不再鼓励无产出的token消耗2。人人都在拥抱AI，但还没有找到正确的姿势；企业都在强调AI原生，但（暂时）没看到收益，只看到越来越长的账单。我称之为“token不经济”。

Token不经济是企业内部管控不力、token使用回报有限、Agent本身的架构设计（如Skill重复调用、长程任务的内耗、多智能体协同成本）等多重因素互相叠加的结果。未来，这些问题可能会随着内控的精进、技术面消耗不断优化而逐步缓解。但若要将token净收益转正，则不仅需要从供给端入手优化Token成本，还需要从需求端入手，解决如何让Token消耗在广泛的产业场景中产生实际价值的难题。

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