連 Meta 也開始要 6,000 名員工 AI 省著用，用量不等於有效產出

Meta 一邊規劃砸下數千億美元蓋資料中心，一邊向近 6,000 名員工發出備忘錄，要求為逼近數十億美元的內部 AI 成本省著用。
（前情提要：Tom Lee 讚賞以太坊基金會：基礎設施是金融升級關鍵，EF正扮演政策市場中的關鍵角色）
（背景補充：日本宣布投入 1 兆日圓：2040 前部署 1000 萬台 AI 機器人於 18 個產業，解決缺工慌）

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• 「Claudeonomics」排行榜與 73.7 兆 token
• 拆排行榜、上儀錶板、導向自家 MetaCode
• 用量不等於影響力

Meta 規劃在 2028 年前砸下 6,000 億美元蓋資料中心，今年度的 AI 基礎設施支出上看 1,350 億美元。但諷刺的是，Meta 內部流出的一份備忘錄警告近 6,000 名員工，公司 AI 使用成本正逼近數十億美元等級，並且要求大家「省著用」。

「Claudeonomics」排行榜與 73.7 兆 token

據了解，過去約 30 天，Meta 員工透過內部工具消耗了 73.7 兆個 token。這個數字被完整記錄在一個名為「Claudeonomics」的內部排行榜上，任何人都能看到哪個團隊、哪個人用得最兇，排名甚至一度成為內部茶餘飯後的話題。

排行榜本該用來提升效率，卻演變成一場攀比遊戲，用量越高越有面子，真正的產出反而沒人細算。

員工之間也流行起所謂的「tokenmaxxing」文化，為了在排行榜上名列前茅而拚命刷用量，而不是真的把工作做得更好。主管端也看不清楚各團隊實際花了多少錢、換來多少產出，用量與產出之間的落差越拉越大。且多數花費流向第三方服務，尤其是 Anthropic 的 Claude，這也是這次成本失控的主要來源。

拆排行榜、上儀錶板、導向自家 MetaCode

面對這個局面，Meta 的第一步是先止血：立即拆除「Claudeonomics」排行榜，不再讓用量變成內部競賽的獎盃，也讓比較心態失去舞台。

接下來幾週，公司會上線「AI Gateway」儀錶板，即時追蹤每個團隊的用量與花費，一旦出現異常暴增就自動示警，讓主管第一次能看清楚錢花到哪裡去。等到 2027 年初，Meta 打算匯入正式的各團隊 token 預算與配額制度，把「省著用」從一句口號變成有數字支撐的規則。

更值得留意的是策略層的動作：Meta 打算把員工逐步導向自家的程式助手 MetaCode，取代 Claude 等外部工具。這一步同時打兩個算盤，省下付給第三方的 API 費用，也讓自家產品有機會被大量「吃自己的狗糧」，在內部實戰中被磨出來。

用量不等於影響力

Meta 技術長 Andrew Bosworth 也幾乎在同一時間發出另一份備忘錄，把話說得更直白：「沒有人應該只為了用 AI 而用 AI。」他進一步強調，所有的動作都不等於進展，光看 token 用量根本不是任何形式的影響力衡量標準。

排行榜製造出來的「用得多等於貢獻大」的錯覺，連公司內部的技術最高層都看不下去。

這樣的焦慮並非 Meta 獨有。Uber 才用了 4 個月，就燒光整年度的 AI 程式工具預算，現在被迫把每項工具的員工支出上限訂在每月 1,500 美元。KPMG 的調查更顯示，僅有 26% 的企業對自家 AI 成本擁有完整的可視性，多數公司其實是在帳單逼近眼前才驚覺失控，等發現時往往已經追不回去。