企業風風火火燒 token 後發現成本大高，不少工作落回人類執行，但中國IT人近日陷入新兩難，公司收縮 Token 預算，但人類「帶AI返工」反成常態，不自掏荷包買 Token 工作，怕差現落後，捲不過同事而被裁；向公司報銷 AI 費，又怕被公司發現，影響加薪或者部門減少招聘，新工作還是加到自己身上。

據《深圳微時光》報道，在上海一家傳統企業擔任產品經理的石健，公司沒有購買任何大模型的企業會員，但技術負責人鼓勵他們多用AI，同時將效率和質量標準都提高了，最近還仲裁了兩名員工。今年3月新項目啟動後，石健的token消耗量猛漲，免費額度很快用盡，他只能自費——先開通海外模型個人會員，月花20美元，5月再開另一個，月支出60美元。

更微妙的是另一家中小型技術公司，公司不發token，還明確要求某些工作內容不能用AI，但今年3月起工作量明顯增加。

馮少林每月花約100元人民幣買token，AI幫他分擔大約四成工作量。這筆錢不算多，但如果找公司報銷，領導可能會認為他的工作被AI分擔了，加薪時很可能少加甚至不加。同時，領導已經默認大家工作中會用AI，誰不自費買token，就會變成團隊里效率最低的那個人，隨時面臨被裁風險。

這就是打工人的核心內耗：不燒token怕競爭力不夠，燒了token又不敢報銷。

AI放大無效內卷

AI寫代碼確實快，但後續維護壓力遠超從前。以前逐行敲出的代碼，每一段自己心中有數，出問題很快能找到位置。而現在AI一天產出的代碼量可能是以前的十倍甚至更多，人工根本審不完，之後出bug連自己都找不到位置。

更麻煩的是，AI擅長快速堆砌功能，迎合了企業以功能數量為核心的績效評價體系，催生更多無效工作。AI省下來的時間，不是用來休息，而是用來做更多事——效率提升的紅利，最終變成了工作量的無底黑洞。

這場「自費上班」潮的背後，是企業AI成本策略的急劇轉向。過去兩年，全行業掀起跟風AI的熱潮，Token消耗納入績效考核、算力排行榜盛行，卻鮮有可落地的業務成果。如今風向逆轉，騰訊取消全員統一配額，改為按崗位動態分配；Uber僅四個月就燒光全年2,400萬美元AI編程預算；GitHub Copilot也從「無限暢飲」改為按使用量計費。企業收緊算力開支後，成本壓力最終轉嫁到一線打工仔身上。

Token正成為職場新的「隱形成本」。程序員用工資買Token，效率貢獻給公司，大模型廠商賺到錢——「只有我在付費上班」。