Meta、Uber 和 Walmart 限制员工 AI 使用量，企业从"Tokenmaxxing"转向"Tokenmining"

据《纽约时报》报道，包括 Meta、Uber 和 Walmart 在内的多家美国大型企业正对员工使用人工智能工具实施新限制，原因是不断攀升的运营成本正在重塑企业的 AI 战略。

这一转变标志着部分分析师所称的"Tokenmaxxing"时代的终结——在那个阶段，企业鼓励员工广泛且密集地使用 AI 系统——同时也意味着一个更注重成本的新阶段"Tokenmining"正式开启。

这些变化反映出各界对企业环境中大规模使用 AI 所带来的费用问题日益增长的担忧，尤其是在企业越来越依赖生成式 AI 工具来提升生产力、优化客户服务及推动内部运营的背景下。

来源：XPost

企业着手限制 AI 使用

据报道，多家大型企业正在内部实施对员工使用 AI 工具的使用上限。

这些限制旨在控制大量使用大型语言模型所产生的相关费用，而此类模型通常按照 token 消耗量收费。

Meta、Uber 和 Walmart 均在调整内部政策以减少不必要的 AI 相关开支之列。

此举标志着各大型机构对人工智能部署方式进行更广泛的重新审视。

从"Tokenmaxxing"到"Tokenmining"

"Tokenmaxxing"一词被非正式地用于描述企业在追求生产力提升过程中对 AI 系统快速且往往不受限制的使用方式。

然而，随着成本持续上升，企业据报正逐步过渡到一种被称为"Tokenmining"的更可控模式。

这一新阶段强调效率、有选择性地使用以及成本优化，而非大规模铺开 AI 部署。

这一转变揭示了在大规模劳动力中推广人工智能所面临的实际财务压力。

AI 基础设施成本攀升

推动政策调整的关键因素之一，是 AI 基础设施及使用成本的持续上涨。

生成式 AI 系统采用基于 token 的定价模式，即企业按照所处理或生成的文本量付费。

随着员工采用率不断提升，运营费用也随之增加，在拥有数千名用户的大型机构中尤为突出。

这促使企业重新评估 AI 工具的使用方式与使用时机。

企业聚焦效率与管控

通过设定使用上限，企业旨在平衡生产力提升与财务可持续性之间的关系。

内部指引正在制定中，以确保 AI 工具主要用于高价值任务。

日常性或低影响的使用可能受到限制，或被引导至更具成本效益的系统。

目标是在保留 AI 所带来效益的同时，防止成本失控上升。

Meta、Uber 和 Walmart 率先实施限制

报告指出，Meta、Uber 和 Walmart 是率先采用 AI 使用限制的企业之一。

这些公司一直走在将人工智能融入业务运营的前沿。

然而，其庞大的规模也意味着它们更容易受到不断上涨的 AI 相关开支的冲击。

因此，它们也成为最早对员工使用实施结构化限制的企业之一。

对职场生产力的影响

人工智能已成为现代职场不可或缺的工具，在写作、编程、数据分析和客户支持等方面发挥着重要作用。

限制 AI 使用可能影响员工完成某些任务的方式，在部分情况下可能需要投入更多人工。

然而，企业认为有序规范地使用 AI 仍能保留生产力方面的优势，同时减少不必要的成本。

挑战在于如何找到效率与开支之间的恰当平衡点。

AI 战略的全行业转变

大型企业的这一举措，折射出整个行业对 AI 部署策略的更广泛重新审视。

起初，许多企业鼓励大规模采用 AI 工具，以推动创新和提升效率。

如今，随着成本问题日益凸显，企业开始将重心转向优化与治理。

这一转变预计将在未来数年内影响 AI 融入企业系统的方式。

基于 Token 的定价模式受到审视

大多数 AI 服务商所采用的基于 token 的定价模式正成为讨论的核心议题。

尽管这种模式具备灵活扩展的优势，但在使用量较高时也可能导致成本难以预测。

企业越来越积极地寻求更好的预测工具和使用管控手段来控制开支。

这也促使企业与 AI 服务商之间加强合作，共同设计更具可预测性的定价结构。

AI 治理与内部政策制定

各机构目前正在制定 AI 使用的内部治理框架。

这些框架通常包含使用限额、审批流程及监控系统。

目标是确保 AI 工具在各部门得到负责任且具有成本效益的部署。

此类政策正逐渐成为企业 AI 战略的标准组成部分。

企业 AI 的长期展望

尽管使用上限已开始实施，但企业并未削减对 AI 的整体投入承诺。

相反，它们正在优化这些工具在业务运营中的使用方式。

AI 预计将继续作为企业生产力系统的核心组成部分。

重心正从无限制的采用转向有策略的落地实施。

AI 成本管理的经济影响

对成本管控日益增长的重视，反映出大型企业所面临的更广泛经济压力。

随着 AI 与业务流程的融合不断深入，其财务影响也愈发显著。

企业目前正将 AI 使用视为一种需要管理的资源，而非无限量的工具。

这一方式预计将在未来塑造企业技术支出的格局。

总结

Meta、Uber 和 Walmart 据报对员工 AI 使用设限的举措，标志着大型企业对待人工智能方式的重大转变。

随着各机构从"Tokenmaxxing"过渡到"Tokenmining"，重心越来越集中于成本效益、治理以及可持续的 AI 部署。

尽管 AI 仍是提升生产力的关键工具，但企业现已将有序规范地使用列为优先事项，以应对不断攀升的运营开支。

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作者 @Ethan
Ethan Collins 是一位充满热情的加密货币记者和区块链爱好者，时刻关注数字金融世界中最新的动态趋势。他擅长将复杂的区块链进展转化为引人入胜、通俗易懂的故事，帮助读者在瞬息万变的加密世界中保持领先。无论是 BTC、ETH 还是新兴的山寨币，Ethan 都会深入市场，挖掘对全球加密爱好者真正有价值的洞见、动态与机遇。

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