一些科技公司甚至制作了排行榜，展示员工使用人工智能算法的活跃程度。与此同时，他们也因使用人工智能模型而背负着巨额账单。
一位 OpenAI 工程师每周与 AI 机器人的交互总量高达 210 亿个令牌（token）。如此庞大的文本量足以填满 33 部维基百科。这项成就目前保持着该公司员工的最高纪录。在 Anthropic 公司，一位使用 AI 编码助手 Claude Code 的用户每月账单超过 150 万美元。在一些科技公司，例如 Meta 和 Shopify，管理者已经开始将员工使用 AI 的活跃程度纳入绩效评估考量。管理层会奖励那些积极使用 AI 工具的员工，并对那些不积极使用的员工提供反馈。
对于程序员来说，这是一种全新的现实。随着新技术在经济领域的普及，他们是最早感受到人工智能影响的群体之一。神经网络原本旨在帮助科技公司提高生产力并降低成本。然而，人工智能也催生了一种代价高昂的地位博弈，被称为“代币最大化”（tokenmaxxing），人工智能开发者们为了证明自己的生产力而竞相追求代币数量。
在一些公司，例如 Meta 和 OpenAI，员工之间会进行内部排名，以衡量每位员工消耗的词元数量（词元是人工智能使用的一个单位，大致相当于一个词片段）。公司为人工智能算法提供的丰厚预算，就像医疗保险或免费餐食一样，成为了程序员的福利。与此同时，一些程序员每月花费数千美元，试图尽可能地实现工作自动化。“我花在 Claude 上的钱可能比我的工资还多，”斯德哥尔摩的软件开发人员 Max Linder 评论道，他的人工智能成本由雇主承担。
直到最近，高级用户还可以使用 ChatGPT、Claude 或 Gemini 等各种人工智能工具，每天消耗数千个代币。例如，一个学生写一篇论文可能需要消耗大约 10 个代币，这大约相当于 7500 个单词。使用数百万个代币需要花费更长的时间，而使用数十亿个代币几乎是不可能的。
用于生成软件代码的人工智能代理的出现改变了现状。这类系统无需人工干预即可连续运行数小时，审查和编辑大型代码库，并根据用户需求创建完整的软件产品。每个人工智能代理都可以创建额外的工具来处理特定任务，并在每个阶段生成数千个令牌。一些人工智能系统，例如流行的开源框架 OpenClaw，被设计为全天候运行并持续处理信息，这进一步增加了令牌的消耗量。
“如果你运行多个代理程序，一个功能齐全的代理程序每周会消耗700亿个代币。这其实并不算多，”人工智能初创公司Mechanize的联合创始人Ege Erdil说道。他还估计自己每周的代币消耗量在10亿到1亿之间。
所有这些都使得出售代币的人工智能公司能够显著提高收入。例如，Anthropic 今年前两个月的收入预期翻了一番还多，这主要归功于其代码生成人工智能代理的快速增长。OpenAI 近期宣布，其人工智能编码助手 Codex 的每周活跃用户数自年初以来增长了两倍，而 Codex 的整体使用量（以代币衡量）增长了五倍。去年，谷歌报告称，其人工智能模型每月处理超过 1,3 千万亿个代币。
有趣的是，即使积极进行编程，消耗十亿代币也相当困难。据消息人士透露，管理多个项目并每天工作 4-5 小时，最多只能消耗数百万代币。然而，当程序员掌握了人工智能多任务处理的技巧，即在多个窗口中工作并将数十个代理分配给不同的任务时，消耗的代币数量会显著增加。人工智能公司会通过奖励来鼓励这类员工，并将人工智能的使用与生产力的提高联系起来。如果程序员希望管理多个人工智能代理在不同的窗口中并行执行多个任务，雇主通常乐于支付他们消耗的代币费用。
与此同时，一些技术人员担忧他们的同事正在消耗数十亿个代币，每天可能花费数千美元，而这实际上只是为了炫耀。即使在那些员工可以无限制访问人工智能工具的公司里，这种做法是否真的有效也显得牵强附会。
付费的 Claude 和 ChatGPT 用户每月可使用固定数量的代币，具体数量取决于他们选择的套餐。用户可以付费提高限额或升级到更高级的套餐。一些高级用户已经学会了通过组合多个订阅或促销优惠来钻空子。一位开发者报告称，他发现了一个 AI 工具，该工具允许用户每月花费 20 美元，却仍然可以使用价值 70 万美元的 Claude 代币。据他透露，他是在同时运行六个软件开发项目的情况下发现这个漏洞的。不过，该漏洞已被 AI 工具的开发者修复。
总体而言，许多开发者表示，人工智能编码助手提高了他们的工作效率。也有人指出，使用人工智能是向同事和管理层展示自己与时俱进的一种方式，因为传统编程可能正在被淘汰。一些专家欢迎公司内部建立排名，以显示员工使用人工智能算法的活跃程度。然而，这种排名并不能反映使用最多代币的员工所产出的工作质量。他们究竟是在创造真正有用的工作，还是仅仅为了炫耀效率而编写无用的代码，目前尚不清楚。或许，随着时间的推移，这些问题会更容易得到解答。
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来源： 3dnews.ru
