6月第二周，一位腾讯员工发现内部看板上的AI Token额度从每月2000美元下降到了3000元人民币。此前，该部门员工每人每月有统一的2000美元AI Token额度。调整后，不同员工的额度不再相同，多数人在1000多元至3、5000元人民币不等。
据多位腾讯员工透露，在调整之前，腾讯是国内给token最慷慨的公司之一。相比之下，阿里员工可免费使用悟空、Qoder系列等付费AI工具，用于技术研发和通用办公，购买百炼Coding Plan会员或外部AI开发工具可以申请报销。字节跳动则采取“先垫付、后报销”的方式，因公使用通常由员工自行充值后提交报销，因私使用则可报销一半金额。报销上限根据业务和岗位序列有所区分，产品和技术序列员工每人每年上限为1000美元，其他序列员工每人每年为300美元。
腾讯虽然根据部门和岗位会有所差异，但总体上给员工配置了“每人年均22万元Token资源”，每月包含700美元Cursor额度、700美元Claude额度、1000美元CodeBuddy额度等，以此激励员工使用AI提效。一名腾讯员工提到，最开始他还被提示过“token消耗过低”。
但从2026年6月起，腾讯内部AI Token额度出现调整。相比此前较为固定的配额机制，调整后腾讯开始按照部门、岗位和任务场景对AI额度进行差异化、动态式分配。一位技术线腾讯员工表示，6月初，其所在部门曾由上级负责人统一收集员工AI使用需求，每个人根据工作场景申请不同额度，但最终获批额度并不完全一致。他的AI额度基本没有受到影响，甚至比调整前还多了40%，现在大概是1万元人民币。但有的同事额度可能只有他的一半，甚至更少。
另一位员工介绍，调整前，其所在部门的AI额度主要按工具分别计算，包括内部IDE工具、CLI工具以及Cursor订阅等。其中，IDE工具和CLI工具默认各有1000美元额度，Cursor订阅则需要另行申请。如果想进一步提升额度，需要经过上级审批。调整后，上述几类工具额度被合并管理，各部门甚至同一部门内不同员工的额度都不一样，有些部门甚至不显示具体额度。组长可以在组内调配额度，如果个人额度用完，也可以再向组长申请。
一位接近腾讯的人士透露，目前腾讯某大模型边缘部门额度已经减少一半，但大模型核心部门并未对额度进行限制。在他看来，此次调整更可能与成本控制有关。腾讯这轮调整的逻辑是，把token从“免费资源”变成部门可控的预算资产，倒逼全公司统一核算AI效率账单。企业不是停用AI，而是开始区分“有效Token”和“无效Token”。
如今，Token的作用可能被神化了。麦肯锡《2025年AI现状》报告调查了全球近2000家企业，发现仅有39%的受访者表示AI对息税前利润有明确贡献。剩下超过六成的企业，AI支出不仅没拉动营收，反而蚕食着公司的现金流。目前人工智能领域的研究者的一个常见观点是，Agent会不断累积历史文件、对话和执行记录，大量无用、冗余或过期信息被反复计算，导致Token消耗快速增长，其中可能有30%到60%的Token被浪费。
这种浪费最终会转化为商业成本。上游的模型公司收入增长但仍在亏损，下游开发者和企业用户的Token账单不断膨胀。除了客观上的技术不足造成的浪费，Token浪费也可能来自人为因素——为了满足员工个人需求，或者源于企业管理方式的不当。在一些科技企业中，部分员工拿着公司发放的Token挪作私用，这些发放的Token并未完全落实在公司业务中。
过去两年，不少企业不断增加AI预算，但许多企业低估了AI落地的工程复杂度。尽管AI能力出众，但具体到各个业务场景，仍需要大量的工程工作与之结合，如提示词工程、检索增强生成（RAG）调优、权限管理等等，这需要花费大量的隐形成本。还有的企业将AI大量用于处理低价值的杂活，这也难以转化为营收或者财务报表上的产出。
一些企业甚至把Token使用量内化成考核管理的一部分，员工为了刷高使用量，让AI执行低价值任务。一位hr表示，在没有想清楚AI应该以一种怎样的方式在组织内部协调运转之前，不能“为了使用AI而用AI”。AI的价值无法被粗暴地用Token消耗量衡量。
当然，创新总是伴随着一些浪费，然后再纠偏。一家员工规模数万甚至数十万的大型科技公司，尤其在技术部门，工程师的每月Token费用已在万元以上。做好成本优化，每年可节省千万元级别的算力成本。
腾讯财报显示，2025年，腾讯资本开支达到792亿元。到2026年一季度，腾讯单季资本开支已经达到319亿元，同比增长16%，主要面向IT基础设施、数据中心和AI相关，这几乎占到2025年全年资本开支的四成。当季阿里集团资本支出269亿元，百度59亿元。同时，2025 年，腾讯在混元大模型及元宝等 AI 产品上的总投入为 180 亿元，管理层称2026 年将“翻倍以上”。
员工AI Token额度调整只是腾讯AI投入中的一个细节线上配资十大平台，它不是单纯“削减AI投入”，而是AI公司开始成本精细化管理——当AI进入日常办公和研发流程后，企业需要开始算清每一次模型调用背后的成本帐。
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