2025 年 4 月 28 日，Duolingo CEO Luis von Ahn 发了一封全员邮件，宣布公司将成为"AI-first"，员工绩效评估将纳入 AI 使用情况。近一年后，他在播客上说，员工曾反问："你们只是想让我们为了用 AI 而用 AI 吗？"
von Ahn 撤回了这项政策。"到最后，我们退了一步，"他在 Silicon Valley Girl 播客上说，"最重要的是你把本职工作做到最好。很多情况下 AI 确实能帮你，但如果不能，我不会强迫你用。"
2026 年上半年，调整 AI 使用政策的不只 Duolingo。从 Meta 到 Uber，从 Amazon 到 AT&T，一些科技公司开始限制用量。此前以尽可能多消耗 AI token 为荣的内部文化被称为"tokenmaxxing"；如今，"tokenminimizing"——减少不必要的 token 消耗——也进入了管理层的讨论。
Duolingo 撤回考核要求，重新强调工作结果
von Ahn 此前也曾澄清公司的 AI 政策。2025 年宣布"AI-first"时，他要求团队在增加人手前先考虑能否进一步自动化，引发公众反弹，一些用户公开表示要删除 app。他随后解释，AI 的用途是帮助员工提高效率。同期，Duolingo 宣布借助生成式 AI 推出了 148 门新语言课程。
这次撤回绩效要求，则暴露了把 AI 使用量当成工作成绩的问题。von Ahn 自己的总结很坦率："感觉就像是，我们不是在对实际结果负责，而是在强行推动某些在某些情况下根本不适用的东西。"
他在播客中举了编程的例子："顺利时非常快，但一旦出错，整个过程就会变得很漫长，以至于你在调试上花的精力比省下的时间还多。"在叙事生成方面，AI"经常产出一些完全说不通的内容。"
von Ahn 对当时工具能力的判断是："AI 写代码比人类更好这件事，目前还不成立。你仍然需要工程师，而且在很长一段时间内都需要。"
Meta 据报收紧用量管理，token 排行榜受到质疑
据媒体报道，2026 年初，Meta 内部出现了一个名为"Claudeonomics"的项目——一名员工创建了覆盖 85,000 名员工的 token 消耗排行榜，将 AI 使用变成了一场游戏。
这个非官方排行榜使用等级称号——"Token Legend""Model Connoisseur""Cache Wizard""Session Immortal"——来激励员工将 AI 工具嵌入日常工作。在约 30 天内，Meta 员工消耗了 73.7 万亿 token。排名前 250 的员工才能上榜；Mark Zuckerberg 本人没有进入前 250。
据报道，排行榜最终因数据外泄被关停。与此同时，成本也开始受到管理层关注：Meta 向约 6,000 名员工发出内部备忘录，警告内部 AI 使用成本正在逼近数十亿美元。CTO Andrew Bosworth 随后发了一封单独备忘录，批评只看 token 用量的做法："All motion is not progress and token usage alone is not a measure of impact of any kind。"（忙碌不等于取得进展，单凭 token 用量无法衡量实际成效。）
报道还称，Meta 正在搭建集中式"AI Gateway"监控平台，计划在 2027 年正式实施 token 预算制度。公司同时引导员工从 Anthropic Claude 转向自研的 MetaCode，以节约开支，并让员工试用、改进自家产品。
Amazon 也调整了激励方式。据 The Next Web 报道，公司内部的 AI 使用排行榜在员工开始游戏化虚增用量后，被直接废除。
Uber 为每名员工、每种编程工具设置月度额度
Uber 的调整直接来自预算压力。
Uber CTO Praveen Neppalli Naga 在 4 月披露，公司约 5,000 名工程师在四个月内就花完了全年 AI 预算。此前公司鼓励员工"尽可能多地"使用 AI，并在内部排行榜上竞争排名。到 6 月，据 TechCrunch 转述的报道，Uber 为每名员工使用的每一种 AI 编程工具设置每月 $1,500 的基础额度，涉及 Claude Code、Cursor 等产品。
超额使用需要申请批准。COO Andrew Macdonald 则对投入如何转化为产品成果提出疑问——他在播客中说，"很难在 AI 使用和新的消费者功能之间画出一条线来。"据报道，近 95% 的 Uber 工程师每月使用 AI 工具，接近 70% 的提交代码由 AI 生成，但 Macdonald 承认，token 支出和可衡量产出之间的联系"还没有出现"。
限制用量之外，企业也在选择更便宜的模型
其他公司也在尝试控制支出。据 The Next Web 报道，AT&T 已开始限制部分员工的 GitHub Copilot 访问权限；Walmart 对其内部 AI agent 设置了用量上限。Microsoft 发现个别工程师每月在 Claude Code 上花费 $500 到 $2,000。报道提到的高支出案例中，每名员工每月花费可达 $7,500。
这类做法被称为"tokenminimizing"。Box CEO Aaron Levie 评论道——"我们从来不庆祝 tokenmaxxing。我们从来没有排行榜，因此也没有预先鼓励错误行为。"
但并非所有人都在收紧。Databricks 的一位工程主管表示，工程师的 AI 预算仍然无上限，"所以 tokenmaxxing 依然存在"。这也说明，各公司仍在权衡成本与效率：限额能约束支出，设置过低也可能妨碍有价值的使用。
一些企业还开始将任务从前沿模型切换到更便宜的开源替代品。Lindy CEO Flo Crivello 本月将公司 100% 流量从 Anthropic Claude 切换到 DeepSeek，成本曲线"急剧下跌"。他直言："这是我们公司的生存问题。"他表示，迁移前，这家约 25 人的公司的 AI 成本已经超过工资总支出。
客户控制成本，可能影响模型公司的收入增长
客户控制支出，也会影响 OpenAI 和 Anthropic 的增长预期。两家公司均已传出或公布 IPO 筹备进展，Anthropic 在 5 月披露的年化收入规模约为 $470 亿，OpenAI 据报道约为 $250 亿；这些是按当时收入速度折算的指标。D.A. Davidson 分析师 Gil Luria 认为，高增长有利于两家公司此时寻求上市，而大客户可能开始限制 token 支出，也是它们需要考虑的风险。
KPMG 6 月发布的美国调查显示，仅 26% 的受访企业能全面、实时掌握 AI 系统的运行成本。Goldman Sachs 则预测，随着消费者和企业采用 AI agent，2030 年的 token 消耗量将达到 2026 年的 24 倍。用量仍可能快速增加，如何分辨有效投入与浪费，会变得更重要。
Microsoft CEO Satya Nadella 在 6 月的一篇文章中写道："我们最不希望看到的世界是，每个行业的每家公司都在向少数几个模型输送价值，这些模型吞噬它们看到的一切。"他的担忧也解释了企业为什么开始细算账单：采用 AI 的同时，还要看收益由谁获得，以及每项任务是否值得支付相应成本。
