AI 编程工具的繁荣，建在一把碎掉的尺子上

Editor's Note

🗓️ 2026.04.01 | Issue#355

一个 OpenAI 工程师一周处理 2100 亿 token，一个 Anthropic 用户月消耗 15 万美元，但没有任何一个排行榜衡量这些 token 产出了什么。AI 编程工具正在经历收入爆发（Claude Code 年化 25 亿美元、Cursor 20 亿美元、Codex 周活超 200 万），但我更关注的是这场增长背后的「衡量真空」：旧的生产力指标已经失效，新的尚未建立，token 消耗量——本质上是一个成本指标——正在被当作效率的代名词。

本期免费部分拆解 tokenmaxxing 现象背后的数据与张力，付费部分深入分析衡量真空的形成机制、补贴经济的战略逻辑，以及对中国科技从业者的实际影响。

一个 OpenAI 工程师上周处理了 2100 亿 token。这个数字意味着什么？够把整个维基百科填满 33 遍。在公司内部，这个数字让他登上了员工排行榜的第一名。

在 Anthropic，一个 Claude Code 用户的月账单超过 15 万美元。在 Mechanize，联合创始人Ege Erdil 估算自己每周消耗 10 亿到 100 亿 token，语气轻描淡写：「其实不需要太多」。

硅谷给这种行为起了个名字：tokenmaxxing。在 Meta 和 OpenAI 内部，员工在排行榜上比拼 token 消耗量。在 Shopify，AI 使用已经被纳入绩效考核。慷慨的「token 预算」正在成为一种新的员工福利，和牙科保险、免费午餐并列。

但这些排行榜有一个共同特征：它们只衡量消耗了多少，不衡量产出了什么。

增长数据的表面与背面

数据本身足够惊人。2 月，Anthropic 透露 Claude Code 的年化收入已达 25 亿美元。Cursor 在 3 个月内收入翻倍，达到 20 亿美元年化，估值 293 亿美元。OpenAI 的 Codex 周活用户超过 200 万，过去两个月流量增长了 8 倍，迫使团队不断上线新的数据中心。Anthropic 今年两个月内将收入预期翻了一倍以上。

这是 AI 应用层第一个跑出大规模收入的市场。但增长数据的背面，是一套精心设计的补贴结构。

Anthropic 和 OpenAI 都在 200 美元的月费计划中塞入远超成本的 token 额度——相当于 1000 美元的使用量装进 200 美元的套餐。有用户发现 Figma 的一款 AI 工具允许他用 20 美元的账户撬动价值 7 万美元的 Claude token，并借此同时搭建了 6 个软件项目。风险投资人Tomasz Tunguz 一年在 AI 工具上花费 10 万美元，但这些工具的实际运行成本远不止于此。

当供应端用补贴压低价格，需求端用消耗量定义成功，中间缺失的是对产出价值的任何衡量。

科技作者 Gergely Orosz 说得最直白：「在大型科技公司内部，不加速使用 AI 正在成为职业风险，无论产出质量如何。」

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