Meta 在使用高峰后构建了 AI 支出控制机制

Meta公司在意识到其内部人工智能支出超出预期后，正在开发一套集中式人工智能监控和支出控制系统。这一决定表明，企业正在思考人工智能带来的回报是否足以抵消其成本。.

该公司已向约 6000 名员工发送备忘录，详细说明了人工智能支出上限、预算和代币限制的计划。通过人工智能网关，各团队可以访问人工智能使用情况概览，如果支出出现异常激增，系统将matic发送通知。结构化的代币管理预计将于 2027 年全面实施。.

备忘录指出，Meta 内部人工智能的应用正在迅速增长，预计到 2026 年，该公司将在员工人工智能使用方面花费数百亿美元。.

tokenmaxxing 的后遗症

Meta公司从推广人工智能应用转向控制其应用，体现了美国企业界的一个反复出现的趋势。该公司过去曾通过让员工建立 内部排行榜 （名为“克劳德经济学”，取自Anthropic公司的人工智能系统）来激励他们使用人工智能。但Meta公司现在已经不再运营这个排行榜了。

这种更广泛的趋势有一个专门的名称：“代币最大化”（tokenmaxxing），指的是出于各种原因（例如为了提升内部采用率指标或仅仅为了消费）而尽可能多地使用 人工智能代币 亚马逊也曾出现过类似的情况，其员工建立了一个排行榜来 trac代币使用情况，但该公司后来在5月下旬将其撤下，原因是担心这会导致浪费性支出 据《商业内幕》报道，。

Uber 的经历表明成本飙升的速度有多快。这家网约车公司在 2026 年 4 月就耗尽了原计划的全部人工智能编码预算，而当时距离今年年初仅仅过去了四个月。Uber 首席运营官 Andrew Macdonald 告诉 Rapid Response，公司一直难以将投入的资金与可衡量的产出联系起来。“这种联系还没有建立起来，对吧？” Macdonald 说。“很难将这些统计数据与‘好的，现在我们实际上增加了 25% 的实用消费者功能’联系起来。”

这是该行业尚未解决的成本问题。

预算压力远不止硅谷一家公司面临。据 《华尔街日报》率先报道，仅有26%的公司能够全面了解其人工智能成本，50%的公司只能部分了解，而22%的公司要么完全不了解，要么只有在收到账单后才发现支出。正如毕马威全球人工智能负责人史蒂夫·蔡斯所指出的，据报道，该公司一直在帮助一些客户，这些客户在短短几个月内就耗尽了年度代币或云计算预算。

微软最近撤回了 几乎所有 Claude Code 的直接授权，并将工程师引导至其自家的 GitHub Copilot 命令行界面。而就在六个月前，微软才刚刚向员工开放了这款 Anthropic 工具。此举是由于员工使用 Claude Code 的速度超出了预期。

经济因素表明，最初对人工智能因节省劳动力成本而快速盈利的预期过于乐观。英伟达dent 应用深度学习 向 Axios 透露 ，他所在团队的计算成本已经超过了雇佣员工的成本。 高盛认为 ，到 2030 年，智能体人工智能可能会导致代币消耗量增长 24 倍，月消耗量将达到 120 千万亿枚，即使代币单价下降。

此外，Gartner预测，代币成本下降并不意味着企业级AI应用会更便宜，因为智能体AI算法每次任务需要消耗更多的代币，而供应商最终可能会保留所有节省下来的成本。Gartner高级总监分析师Will Sommer表示：“首席产品官不应将商品代币的通货紧缩与前沿推理的普及混为一谈。”此前， Cryptopolitan 报道称 扎克伯格承认Meta在AI转型过程中犯了“错误”

Meta员工可以期待什么？

据 报道，备忘录显示，Meta公司将劝阻员工使用外部AI代码编写软件，并鼓励他们使用公司自主研发的助手MetaCode（原名Devmate）。这些变更将在未来几周内实施。

与此同时，Meta为降低人工智能相关成本所做的努力也伴随着重大的组织变革。今年3月， Meta曾考虑裁员，涉及约7.9万名员工总数的至少20%，部分原因是该公司在人工智能基础设施方面投资了约6000亿美元，预计到2028年将持续增长。

OpenAI 的首席执行官 Sam Altman 很好地指出了行业面临的这一挑战。他表示，“这是目前对人工智能最公正的批评”，他说，“你会听到一些公司说，‘我在人工智能上投入了大量资金。’我知道人工智能取得了一些很棒的成果，但我也知道其中存在大量的浪费。”

对全球经济而言，关键问题在于：企业人工智能预算是否会在技术兑现其生产力承诺之前就trac，还是代币价格下跌和工具改进会先弥合这一差距？答案将在未来数年内影响各行业的招聘、资本支出和竞争格局。.