Meta限制AI代幣使用 內部成本飆升至數十億美元

Meta正在對約6,000名員工實施代幣使用上限，原因是內部AI成本飆升至數十億美元，暴露出AI採用與其經濟效益之間日益擴大的鴻溝。

「沒有人應該為了使用AI而使用AI，」Meta技術長Andrew Bosworth在4月一份取得自《The Information》的備忘錄中寫道，並補充「代幣使用量本身並非影響力的衡量標準。」

員工在單一30天期間內消耗了73.7兆個代幣，這是由一種名為「tokenmaxxing」的現象所驅動——員工刻意同時執行多項AI任務，以在名為「Claudeonomics」的內部排行榜上晉升，該榜單依據代幣消耗量對前250名用戶進行排名。Meta在用量激增後將該排行榜下線。

作為AI最大支出者之一，Meta已撥出1,450億美元的年度資本支出，部分用於AI基礎設施。這場成本危機為整個行業提出了一個根本性問題：如果建造AI的公司都負擔不起自己的代幣帳單，這對OpenAI和Anthropic等模型供應商的利潤率意味著什麼？

Tokenmaxxing問題

內部成本爆炸可追溯至去年11月的一項政策轉變，Meta當時告知員工，展現「AI驅動的工作成果」將成為2026年的核心績效要求，表現最佳者可獲得獎金。這項激勵措施適得其反。部分員工並未選擇性地使用AI，而是開始在追蹤代幣消耗量的「Claudeonomics」排行榜上競爭。一份內部數據顯示，在該公司移除該排行榜之前，代幣消耗量從30天期間的60.2兆個上升至73.7兆個。

Meta目前正在建立一個名為「AI Gateway」的中央儀表板，用於即時監控全公司的AI使用情況與支出，並針對異常消費高峰設置自動警報。該公司計劃在未來數週內將該工具推廣至更廣泛的員工群體，並在2027年前實施結構化的代幣預算分配。同時，Meta也在推動員工轉向其內部編碼助手MetaCode，以減少對Anthropic的Claude的依賴——Claude已成為Meta工程師的主要編碼工具。

全行業成本緊縮

Meta並非唯一面臨此問題的公司。亞馬遜上個月關閉了一個內部AI排行榜，原因是員工為提升分數而執行不必要的操作，導致運算成本上升。據《The Information》報導，Uber和ServiceNow在2026年頭幾個月內就用完了全年的Anthropic工具預算。ServiceNow目前正在監控每位員工的日使用量，以追蹤並控制成本。創投公司也在為其團隊設定AI使用上限，每日代幣帳單已達數千美元。

支出紀律正在波及更廣泛的AI市場。追蹤市場平均每百萬代幣支付價格的LLM代幣支出指數，截至6月11日已連續七個交易日下跌——這是自1月以來最長的連跌紀錄。該指數自12月以來一度翻倍有餘，在5月見頂後急轉直下。

據《華爾街日報》報導，OpenAI正在考慮調降代幣價格，以在其本週提交的保密IPO申請之前爭取企業客戶。執行長Sam Altman曾稱AI使用成本是「一個巨大的問題」，並表示公司將「幫助人們以更低的花費獲得更多價值」。任何降價措施雖然具有競爭力，但將直接壓迫OpenAI和Anthropic的利潤率——這兩家公司各自因運行AI系統所需的運算能力而虧損數十億美元。

對投資者的意義

從「代幣越多越好」的成長敘事轉向成本受限的現實，對AI價值鏈各環節均具有深遠影響。摩根士丹利將當前代幣定價的回調描述為「減速丘」，而Citadel則認為，AI採用的制約因素已從模型能力轉向成本與稀缺性，用戶正加速轉向更便宜的模型。

對於OpenAI和Anthropic等模型供應商而言，壓力來自兩方面：其最大客戶正在限制使用量，而供應商自身又面臨降價以維持市場佔有率的壓力。對於Nvidia等硬體供應商——其數據中心收入依賴於AI運算需求的擴張——代幣消費成長持續放緩可能動搖當前估值所依賴的資本支出預期。Meta股價目前約為預期本益比的22倍，尚未完全反映該公司目前正試圖控制的內部AI支出的全部成本。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。