“以前催着用AI，现在嫌Token烧太多”，亚马逊给程序员「泼冷水」：别把Token消耗量当成绩

内部排行榜催生“虚假繁荣”：AI专挑没意义的活干

据《财富》杂志报道，亚马逊内部曾存在一个名为“Kirorank”的非正式AI使用排行榜。这个榜单的本意或许是激发工程师们拥抱AI工具的热情，但执行起来却彻底变了味。一些员工为了在排行榜上取得靠前名次，开始刻意让AI Agent执行大量没有实际业务价值的任务，目的只有一个：最大化Token消耗量，把消耗量当成可量化的“工作量证明”。

这种行为与过去程序员“拼命堆代码行数”的套路如出一辙。以前的软件开发中，写的代码越多，往往被认为产出越大；如今在AI辅助开发的环境下，Token消耗量被部分人当成了新的“代码行数”——仿佛用得越多，就代表工作越努力、成果越丰硕。然而，这种“虚假繁荣”除了推高企业的AI计算成本外，对产品质量和业务价值几乎没有正向作用。

亚马逊釜底抽薪：5月悄悄关停Kirorank，Token刷量没戏了

面对内部这种“为了刷量而刷量”的风气，亚马逊选择了果断出手。据报道，公司已于今年5月正式关闭了Kirorank排行榜。这个举动传递出的信号十分明确：管理层不希望看到工程师把精力花在如何“表演使用AI”上，更不希望AI工具沦为内部竞赛的道具。

关停排行榜只是一个开始。亚马逊真正的意图，是扭转员工对AI价值的认知——在AI辅助编程逐渐普及的今天，评价一个工程师的核心标准，依然是他解决了什么问题、交付了什么成果，而不是他消耗了多少Token、触发了几次AI调用。如果只看Token消耗量，不仅会扭曲考核体系，还会催生大量无意义的算力浪费。

不反对AI，反对“假装在干活”：代码行数老剧本变成Token新剧本

值得注意的是，亚马逊对AI本身的态度极为积极。公司高层明确认为，AI将成为未来软件工程的核心，并要求尚未使用AI的工程师尽快学习，将其融入日常工作。真正让亚马逊担忧的，恰恰是另一种趋势：把“使用AI”本身当成工作成果，而非把AI当作提升产出效率的工具。

这种担忧在行业内有普遍性。过去几十年，“代码行数”作为衡量程序员工作量的指标早已被证明有严重缺陷——它鼓励堆砌冗余代码，而非写出简洁高效的解决方案。如今，随着AI生成代码成为常态，“Token消耗量”正在成为新的“代码行数”，成为部分人表面勤奋、实则偷懒的遮羞布。如果企业考核只看Token用量，那无异于鼓励员工通过无意义的AI对话把成本做大，最终损害的是整个团队的生产力和公司的算力预算。

行业掀起“反Token崇拜”潮：有人在重写性能标尺，有人干脆不计量

亚马逊的反思并非孤例。围绕“Token焦虑”的讨论正在业界升温。Arm近期发布了《智能体AI时代如何定义CPU与软件栈性能》白皮书，获得富士通、Meta和OpenAI等巨头的支持，试图为智能体AI时代重写CPU性能标尺——这套方法论强调从系统实际任务完成能力出发，而非纠缠于简单的消耗指标。而IT管理厂商ManageEngine卓豪则选择了一条截然相反的路：由自研的Zia智雅大模型驱动的智能体，不产生额外Token成本。在AI被“计量”的时代，这家三十岁的厂商选择让Token焦虑归零。

就连老牌开源社区r/opensource也出现了“AI原教旨主义”转向，版主甚至直言“你的Token不值钱”，宣布不再接受任何使用AI、由AI制作或专为AI打造的项目。尽管这一决策充满争议，但它与亚马逊的“反刷量”行动从不同侧面揭示了同一行业共识：AI的价值在于真实世界的产出，而非账面上的Token数字。对于程序员而言，与其费心琢磨如何让AI“看起来更忙”，不如把省下的算力投入到真正需要创造力和工程判断力的问题上——这才是AI时代不可替代的核心竞争力。