Meta因内部成本达数十亿美元限制AI代币使用

Meta正在对约6000名员工实施代币使用限制，此前其内部AI成本已飙升至数十亿美元，暴露了AI采用与其经济性之间日益扩大的鸿沟。

"没有人应该为了用AI而用AI，"Meta首席技术官安德鲁·博斯沃思在4月的一份内部备忘录中写道，该备忘录由The Information获取，他补充称"代币使用量本身并不是衡量影响力的标准。"

员工在一个30天周期内消耗了73.7万亿个代币，这源于一种被称为"代币最大化"（tokenmaxxing）的现象——员工故意同时运行多个AI任务，以便在名为"Claude经济学"（Claudeonomics）的内部排行榜上攀升名次，该排行榜根据代币消耗量对前250名用户进行排名。Meta在代币激增后下线了该排行榜。

作为AI领域最大的支出者之一——Meta已拨款1450亿美元用于年度资本支出，部分用于AI基础设施——这场成本危机为整个行业提出了一个根本性问题：如果构建AI的公司都负担不起自己的代币账单，那么对于OpenAI和Anthropic等模型提供商来说，利润率意味着什么？

代币最大化问题

这场内部成本激增可追溯到去年11月的一项政策调整，当时Meta告知员工，展现"AI驱动的工作成果"将成为2026年的核心绩效要求，表现优异者将获得奖金。这一激励措施适得其反。一些员工非但没有选择性地使用AI，反而开始在追踪代币消耗量的"Claude经济学"排行榜上展开竞争。内部数据显示，在一个30天窗口期内，代币消耗量从60.2万亿枚攀升至公司撤下排名前的73.7万亿枚。

Meta目前正在构建一个名为"AI网关"（AI Gateway）的中央仪表板，用于实时监控全公司的AI使用情况和支出，并在出现异常消耗峰值时自动发出警报。该公司计划在未来几周内向更广泛的员工群体推出该工具，并在2027年前实施结构化的代币预算分配。同时，Meta也在推动员工转向其内部编码助手MetaCode，以减少对Anthropic旗下Claude的依赖——该工具已成为Meta工程师的主要编码工具。

全行业成本压力

Meta并非个例。亚马逊上个月关闭了内部AI排行榜，原因是员工为提升分数执行不必要的操作，导致计算成本攀升。据The Information报道，Uber和ServiceNow在2026年前几个月就已用尽全年的Anthropic工具预算。ServiceNow目前正在监控每位员工的日使用量以追踪和控制成本。风险投资公司也在为其团队设定AI使用上限，日代币账单已达数千美元。

这种支出纪律正在向更广泛的AI市场传导。追踪每百万代币平均市场价格的LLM代币支出指数截至6月11日已连续七个交易日下跌——这是自1月以来最长的连跌纪录。该指数自去年12月以来翻了一番多，在5月见顶后急剧反转。

据《华尔街日报》报道，OpenAI正考虑在本周提交机密IPO文件之前降低代币价格以赢得企业客户。首席执行官萨姆·奥特曼曾称AI使用成本是"一个大问题"，并表示公司将"帮助人们以更少的支出获得更多价值"。任何降价行为在具有竞争力的同时，都将直接施压OpenAI和Anthropic的利润率——这两家公司各自因运行AI系统所需的算力而亏损数十亿美元。

这对投资者意味着什么

从"代币越多越好"的增长叙事到成本受限现实的转变，对AI价值链产生了多重影响。摩根士丹利将当前代币定价的回调描述为"减速带"，而Citadel则认为，AI采用的制约因素已从模型能力转向成本和稀缺性，用户正在加速转向更便宜的模型。

对于OpenAI和Anthropic等模型提供商而言，压力是双重的：其最大的客户正在限制使用量，而提供商自身又面临降价的压力以维持市场份额。对于英伟达等硬件供应商——其数据中心收入依赖于AI计算需求的扩张——代币消耗增长的持续放缓可能会挑战当前估值所蕴含的资本支出预期。Meta股价目前约为远期盈利的22倍，尚未反映该公司正在试图控制的内部AI支出的全部成本。

本文仅供信息参考，不构成投资建议。