作家 | 褚杏娟

筹办 | Tina

今天，YC 结伴东谈主 Tyler Bosmeny 在 x 上示意，Sam Altman 刚刚向 YC 面前这一期的每一家创业公司提倡，用 200 万好意思元的 OpenAI tokens 疏通股权。

Bosmeny 示意，“这有点像当年 Sam 还在 YC 作念结伴东谈主时，Yuri Milner 曾提倡投资每一家创业公司。我照旧迫不足待思望望，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 上回答称，“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，不管是它们里面的责任方式，照旧它们能够打造出的产物。”

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，咫尺归入 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，其中大部分开销王人用于开拓 OpenClaw，他每天的消费接近 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器具调用轨迹（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，推理消耗比我料思中快得多，主淌若器具输出会连接吃掉凹凸文。自后，咱们在每次输出重新进入凹凸文之前，先加了一个低廉的 Haiku 摘录器，如实帮咱们省回了相配一大块成本。”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？照旧说，对大多数东谈主来说，这事咫尺仍然主要靠嗅觉判断？

虽然，不是每个东谈主王人有 Peter 的消耗量。有开拓者称，我方统共 AI 开销即是每周在 Codex 上花 200 好意思元，何况两三天就用收场。“200 万好意思元的 token，差未几相配于我这笔账单 192 年的额度。真思望望，当团队无用再量入制出 token 时，到底能作念出什么东西。”但这个情况可能并不够“tokenmaxxing” 。

不管怎样，这事儿对 OpenAI 来说一定是合算的。

有网友示意，这基本上即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 创业公司王人把中枢基础设施建在一个阻滞生态上。等补贴耗尽时，它们照旧连累不起移动成本，也离不开这个体系了。

也有网友指出，这是一个聪惠、低风险的决策：告成从 Anthropic 手里抢竞争筹码。YC 公司一朝到手，就会使用越来越多的 OpenAI token。这样一来，OpenAI 不仅能把这 200 万好意思元赚追念，致使还能赚更多。何况，这会造成一个黏性极强的创业公司群体，因为他们会一直铭记：我方能走到今天，是因为你当初帮了他们。除此除外，OpenAI 还拿到了股权。

“Token 简直变成金融证券了？”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、奖学金或陶冶楼不同，三位 00 后汲取向母校捐赠价值 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论说厅，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，而是揣摸 20 亿的 AI Token。这批 Token 可用于跨境生意 AI 责任台 Accio Work，瞻望能袒护约 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。他们王人在校期间或毕业后进入跨境电商范畴，其中有东谈主照旧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合适“一东谈主公司”、外贸生手和学生创业者使用的 AI Skill 哄骗步调，试图把自身讲授千里淀成可复制的器具和历程。

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 块钱计较，这相配于给母校捐钱 100 块钱。“搞半天 20 亿 token 王人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，放在大模子宇宙里，差未几是十几亿个字。这相配于把整套《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，比如一个要害员，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 过时了，那就“tokenmaxxing” ？

谅解来到 “tokenmaxxing” 的期间。

如果你惦记我方在 AI 上照旧过时了，开拓者 Sigrid Jin 给出了一条建议：巨额使用 AI，直到你的月度账单差未几能和房租同日而谈。Jin 认为，“tokenmaxxing”是瓦解 AI 价值的最好方式，他我方一年内就使用了 500 亿 token。

Jin 在 3 月底走红。其时 Anthropic 不测泄漏了 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 重新写了一遍。这场 tokenmaxxing 如实带来了陈述：Jin 创建了史上增长最快的 GitHub 仓库，名叫 Claw Code。尔后，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款式上。他酌量不才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 能提供些许价值，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深远的投资陈述。

“如果你思知谈 AI 的畴昔是什么样，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”，这样才能赢得“投资陈述”。

这种陈述可能弘扬为“同期运营多项业务”，开云体育2026世界杯中国官网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量度方式。每家公司、每个个东谈主使用这项时刻的方式王人不同，因此需要建立我方的基准，用来量度陈述。

如斯同期，越来越多公司花在 AI 账单上的钱，照旧特殊了支付给东谈主类职工的薪水。但问题是，AI 带来的收入必须特殊 token 成本，才能阐发这些支拨是合理的。关于企业用户来说，尤其如斯。

推高 token 消耗的压力，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，虽然。”

这种 tokenmaxxing 的执念也出咫尺企业中，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 工程师正在竞相消耗 token，只为登上一个由职工好处的 “Claudeonomics” 面目盘名次榜。这个面目盘会跟踪使用量，并让职工争夺类似 “Token Legend” 这样的名称。

“按 token 消耗量给工程师排名，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到手率。”Linear COO Cristina Cordova 在 X 上写谈。

据悉，Meta、OpenAI、Anthropic 等公司里面王人设有 token 名次榜。

这也逐步变成一种高傲方式。独创东谈主和前沿工程师会在 X 上晒出我方的 token 消耗量，以此标明我方对 AI 的进入进程。又名 xAI 职工写谈，科技行业正在把每一个好思法王人变成“饰演”。

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……嗅觉很狂放，但我停不下 tokenmaxxing。”

YC CEO Garry Tan 似乎也招供这种作念法。他转发了一条月旦公司在 token 上“孤寒”的帖子，并写谈：“咱们 tokenmaxxing 的时期比大多数东谈主王人久。”

tokenmaxxing 是一个好激发吗？科技圈里濒临此永诀很大。

Khosla Ventures 结伴东谈主 Jon Chu 在 X 上称，用 token 消耗量作为量度方式是“齐备愚蠢的战略”。他写谈：“不少我在 Meta 的一又友告诉我，因为这项战略，有东谈主照旧在写机器东谈主，让它们阻抑轮回运行，用最快速率烧 token。”

Cursor 职工 Edwin Wee Arbus 则严慎些。他称这个主见是一个“有用、快速的代理主见，但略有劣势”。他将其类比为体魄质地指数 BMI：BMI 不错提供一些健康参考，但无法响应肌肉量或骨量。

也有东谈主理完全相背的观点。

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

《The Pragmatic Engineer》作家 Gergely Orosz 认为，这种作念法很花费。他写谈：“只有某个主见和更多奖金或晋升挂钩，开拓者就会思办法刷它。这个也相同。”

有东谈主用一句话玄虚了 tokenmaxxing 的问题：“莫得 tokenverifying 的 tokenmaxxing，只是 tokenslopping。”也即是说，如果只是烧 token，却不考据扫尾，那就只是制造一堆 token 垃圾。

在硅谷，大王人 token 预算正在变成开拓者之间的一种“荣誉勋章”。但如果用它来量度坐褥力，其实至极奇怪。因为 token 消耗量度的是进入，而你真确关怀的应该是产出。如果你的标的是饱读动职工更多使用 AI，或者你自己就在卖 token，那这个主见粗疏说得通；但如果你的标的是升迁后果，那只看 token 消耗就没什么敬爱。

工程师们不得不回头修改 AI 的代码

不外，最有资历回答这个问题的粗疏即是 token 消耗大户：软件工程师。

咫尺，一批作念“开拓者坐褥力洞悉”的公司发现，使用 Claude Code、Cursor、Codex 这类器具后，开拓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照旧被秉承的代码。

这减弱了“AI 权贵升迁坐褥力”的说法。

Waydev CEO 兼独创东谈主 Alex Circei 示意，工程管制者看到的 AI 代码秉承率肤浅在 80% 到 90% 之间，但他们时常忽略了后续几周发生的返工和修改。工程师不得不反复革新这些代码，世界杯官方认证平台导致试验中的有用秉承率被拉低到了 10% 到 30%。

统共行业的数据正在指向一个论断：写出来的代码更多了，但其中相配大一部分并莫得真确千里淀下来。

GitClear 公司在本年 1 月发布论说称，AI 器具如实提高了坐褥力，但“常常使用 AI 的开拓者，平均代码流失率是不使用 AI 开拓者的 9.4 倍”。这个流失幅度，照旧特殊了这些器具带来的坐褥力升迁幅度的两倍。

工程分析平台 Faros AI 在 3 月份的论说中，使用了两年的客户数据。扫尾显示，在 AI 高采费用环境下，代码流失率（也即是删除代码行数相关于新增代码行数的比例）增多了 861%。

面向 AI 交融工程的智能平台 Jellyfish，汇集了 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，但坐褥力升迁并莫得等比例放大。他们用 10 倍 token 成本，只换来了 2 倍浑沌量。也即是说，这些器具带来了更多“量”，但不一定带来更多“价值”。

这些统计数据，和好多开拓者的实在感受是吻合的。开拓者一边享受新器具带来的目田，一边也发当代码审查和时刻债正在堆积。一个常见时势是，高等工程师和低级工程师之间互异涌现：后者更容易秉承 AI 生成的代码，因尔后续也要承担更多重写和返工。

大公司们仍在摸索怎样高效使用 AI 器具。比如客岁，Atlassian 以 10 亿好意思元收购了另一家工程智能创业公司 DX，主见即是匡助客户瓦解编程智能体的投资陈述率（ROI）。

不外，即便开拓者还在死力搞明晰我方的 AI 器具到底在作念什么，他们也并不认为行业会很快回到往日。

“这是软件开拓的新期间，你必须得当。作为一家公司，你也被动得当。它不像是一阵风，过了就会隐藏。”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。

“就咫尺而言，AI 对参与其中的绝大多数东谈主来说，在经济上王人不可行。”EZPR CEO Ed Zitron 在发布的最新著述里告成指出。

他认为，真确成绩的不是 AI 哄骗公司，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建树受益的硬件供应链。统共行业正在用一种近乎非感性的乐不雅，押注一个尚未被阐发能成绩的畴昔。

往日三年，微软、谷歌、Amazon、Meta 等超大限制云厂商照旧在 AI 基础设施上进入特殊 8000 亿好意思元，并酌量在 2026 年陆续进入约 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，这些公司于今王人不肯意深远泄漏我方的实在 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，不等于实在收入，更不行阐发这门生意照旧成立。真赶巧得持重的是，微软在 OpenAI 互助上累计进入约 1000 亿好意思元，其中包括原始投资、基础设施建树和托管计较成本。自 2023 财年以来，微软总本钱开支约 2938 亿好意思元，其中接近三成可能王人与 OpenAI 基础设施相关。

这就引出了一个更直不雅的问题：微软花了近 3000 亿好意思元本钱开支，某种敬爱上是在为 OpenAI 建基础设施，但 OpenAI 自己仍在大王人赔本。即便 Microsoft 365 Copilot 有 2000 万用户，假定每东谈主每月王人全价支付 30 好意思元，最高也不外 72 亿好意思元年收入，而骨子上微软照旧多年在给 Copilot 打折销售。

Ed Zitron 估算，微软 2025 财年 AI 收入梗概为 179 亿好意思元，不到其当年本钱开支的五分之一，何况这还莫得计入数据中心电力、贵重、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，必须同期骄横四个条目：AI 收入爆炸式增长；本钱开支罢手陆续彭胀；GPU 在计入硬件和债务后仍然正毛利；AI 收入在本钱开支罢手前后王人能保持踏实。

但试验恰好相背。AI 收入莫得阐发能爆炸，本钱开支仍在陆续，GPU 运行是否真确盈利莫得深远根据，而 AI 收入高度依赖 OpenAI 和 Anthropic 这两家持续赔本的公司。

是的，微软、谷歌、Amazon 的巨额畴昔收入开心，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 的云计较开心鼓动；谷歌的增长也被 Anthropic 的 TPU 和计较开心拉动；Amazon 也高度依赖 Anthropic 的大额计较条约。

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。也即是说，所谓 AI 云收入蕃昌，很猛进程上来自几家公司相互输血，而不是一个实在、庸俗、踏实的市集需求。

如果 AI 真有不可抵挡的企业需求，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 增长主要照旧靠这两家公司撑起来？

但骨子上，AI 实验室自身的财务状态更危境。

AI 因循者常见说法是，芯片会变低廉、模子公司会驱动卖处事、推理是盈利的。但 Ed Zitron 认为，莫得可靠根据阐发 OpenAI 或 Anthropic 在推理上盈利，反而有巨额迹象阐发它们幸好越来越利弊。

以 Anthropic 为例，根据相关文献，它曾在赢得特殊 50 亿好意思元收入的同期，在推理和锻练上花掉 100 亿好意思元。Ed Zitron 据此判断，Anthropic 可能需要花 3 好意思元计较成本才能换来 1 好意思元收入，何况这还没算职工、电力和其他运营费用。

更夸张的是，Anthropic 还职守了对谷歌、Amazon、微软的大额云计较开心，畴昔几年可能需要支付数千亿好意思元级别的计较费用。OpenAI 的情况也类似，据 The Information 报谈，OpenAI 到 2030 年底可能酌量烧掉 8520 亿好意思元。

Ed Zitron 认为，不管 OpenAI 照旧 Anthropic，王人莫得阐发我方能罢手巨额烧钱。所谓“畴昔现款流转正”的说法，建立在极其乐不文明使谬妄的收入预测上。一朝需求高于预期，它们必须临时购买更不菲的算力；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。

这即是所谓的“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 相合了“营业笨蛋”

AI 太贵，不单是云厂商和模子公司的问题，也驱动传导到企业客户。

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。因为往日好多企业还处在“轻易用、先探索”的阶段，工程师被饱读动尽可能多地使用 AI，但公司并不明晰每季度到底会花些许钱，也不知谈 ROI 怎样计较。

一些大公司照旧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 沿路思办法限度成本，以确保职工本年剩下时期还能陆续使用 Claude Enterprise。Salesforce CEO Marc Benioff 也示意，2026 年将花 3 亿好意思元购买 Anthropic token。

一定进程上，这阐发面前 AI 收入增长很猛进程上来自企业的 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，也不知谈预算该怎样制定，只是在 FOMO 心扉下狂放试用。

Stripe 的例子显示，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 支拨照旧相配可不雅。Goldman Sachs 的论说致使称，AI 成本正在接近总东谈主力成本的 10%，按面前趋势畴昔几个季度可能接近东谈主力成本自己。

另一个案例是 Zillow。Zillow 2026 年第一季度在 AI 处事上消费特殊 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。按面前速率，它 2026 年 AI 支拨可能达到 700 万到 1000 万好意思元，接近其 2025 年净利润的相配大比例。

Zillow 的问题不单是费钱，而是组织正在被 AI 重塑。Zillow 里面提倡所谓“AI-Native Engineering”，标的包括让软件工程师“不再大开代码裁剪器”，从“AI 援手”走向“AI 原生”，从“独奏者”变成“携带家”，再变成“作曲家”，由东谈主类界说规则，agent 实践统共软件开拓生命周期。

但试验中，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，约等于每位工程师非常多出 19 小时，只是在查验大模子生成的代码。

Blind 上的 Zillow 职工衔恨，代码正在冉冉变成“AI slop”，巨额代码在缺少护栏和充分审查的情况下被批准。有东谈主致使说，“垃圾即是责任保障”，因为只有 AI 输出充足零散，管制层就没法轻易用 AI 替代工程师。

当公司把 AI 使用量手脚标的，而不是把业务扫尾和代码质地手脚标的，token 烧钱会飞速变成“补贴瞎忙”。

何况，咫尺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些许 token？不同模子是否一致？不同职工是否一致？吞并教唆词近似实践，消耗是否踏实？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 更为尖锐地指出，“生成式 AI 之是以能如斯流行，是因为它无缺相合了一类脱离实在责任、却掌合手决策权的高管和司理。”

普通工程师会告诉雇主：“这个时期作念不到”“资源不够”“需求永诀理”。但 AI 历久不会说不，它会说“虽然不错”，然青年景看似像责任的东西：PRD、原型、决议、邮件、幻灯片、代码。哪怕扫尾很差，它也会谈歉，并开心下次作念得更好。

这让高管产生了幻觉：既然 AI 能快速吐出一个原型，那工程师为什么不行更快？既然 AI 从不拒却，那拒却的工程师是不是懒？于是，AI 成为管制层压迫实践层的新器具。

Ed Zitron 认为，好多企业不是因为 AI 简直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实在责任的东谈垄断理。对这类东谈主来说，AI 最大的招引力不是可靠产出，而是它历久恪守、历久积极、历久制造“责任感”。

这亦然 Ed Zitron 所谓“营业笨蛋的复仇”：一个由不作念骨子责任的东谈主主导的经济，终于遭受了一种最合适骗他们的钱、相合他们幻觉的时刻。

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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