多少大廠牛馬正在被強迫使用AI？用得少挨罵，用得多費錢

不用夠token會被罵，AI生成率必須大于80%，誰在強制打工人用AI？

編輯｜盧力麟 作者｜賈小樂

設計｜胖兔

AI使用率正在被更多公司寫進績效里。

在互聯網、科技、咨詢等行業，職場政策先于工具的劃時代更新，承擔了掀開AI歷史篇章的重任：員工的AI使用開始被換算成工作指標，被更多公司納入績效考核。

最近，Meta建立起員工Tokne消耗排名榜單，程序員們開始刷數據，大肆揮霍Token以提高自己在榜單上的排名，證明自己沒有落后于AI時代。今年2月，《金融時報》報道稱咨詢巨頭埃森哲將AI使用與晉升資格掛鉤。在國內，小米大模型負責人羅福莉公開表示“團隊中每天AI對話次數少于100次的成員可以辭職”，在互聯網上引發了爭議。

在被強制要求用AI產出工作結果后，有員工說自己會故意不糾正AI結果的錯誤，“怕它真學會了自己就被開除了。”

除了保不住飯碗，AI還在讓一些程序員不得不付費上班。6月23日《每日人物》采訪一位「Token貧困戶」。大廠補貼員工Token費用，而小公司程序員卻在絕地求生，自費買Token。國內頭部模型 DeepSeek、Kimi的API按量計費，重度使用每月也要五六百元到1000元人民幣。受訪員工總結 “我用工資買Token，效率給公司提升了，大模型廠商也賺到了錢。只有我在付費上班，工作量也沒見少。”

歷史上，每一種新工具的普及都不是一個步調一致的過程。在AI面前，公司們生怕被落下的“狂熱”，和一部分打工人的疲憊和“想逃”形成了鮮明反差。

“強制使用AI，會成為一場生產力表演嗎？”

在公司的AI代碼統計系統的討論群里，劉明（化名）每天都會看到無數的程序員在群里發上一張截圖，質問系統的開發人員，“明明這段我是用AI寫的代碼，憑什么給我統計成手寫了？”

劉明在深圳一家互聯網公司做AI應用開發。三個月前，一個統計程序員的AI代碼生成率的內部系統上線了。程序員們接到通知，每個人的電腦上都需要配置上相應的系統。劉明花了半天時間，在電腦上裝好了這個系統。統計的過程很直接：寫好一段代碼后，把代碼上傳到Git庫里，系統會自動識別代碼的哪些是AI寫的，哪些部分是人手寫的，然后返回一個代碼的AI率。

劉明所在部門要求每個程序員的AI生成率必須大于80%，每季度統計一次，不達標就可能影響那一季度的績效。作為剛大學畢業不久的“AI原生程序員”，劉明的AI生成率始終保持在92%左右。

AI代碼統計系統本身的設計并不復雜——甚至搭建這個系統都沒有用到AI。但這個系統要求程序員們遵循一套特定的流程生成代碼，以區分AI和手寫，一些程序員有自己習慣的寫代碼方式，不愿意“被規訓”，再加上系統本身剛剛搭建，偶爾也會出現bug，所以“交流群”里時常會有程序員怨聲載道，要求開發組把某段被識別為手寫的代碼修改成“AI生成”。

將AI納入績效的第一步，是量化每個員工工作過程或結果里AI的占比和解決問題的效果。

據36氪報道，在阿里電商業務，員工們的OKR里囊括了多項AI指標，包括AI工具滲透率、問題訂單解決率。在美團，AI帶來的增長也被作為半年度的關鍵指標被量化，并納入績效考核。

另一類量化的方式是看員工的Token消耗。今年3月，美國科技公司中開始流行一項被稱為Tokenmaxxing（Token最大化）的比拼游戲。在Meta內部，有員工自發搭建了一個名為 Claudeonomics 的排行榜，統計了公司員工Token消耗量最高的前 250 名。30天內，排行榜上的Token總使用量就突破了60萬億，排名第一的用戶一個人就消耗了2810億Token。

以Token消耗衡量生產力的問題也很明顯：僅僅以燒Token為目的，只要讓AI不停運轉就行了，Token用量和產出的結果之間并沒有必然聯系。

在這個榜單上線的消息傳出兩天后，排行榜就被下架了。不過，在Meta內部，仍有一個官方系統，專門統計軟件工程師的Token使用情況。在國內，騰訊等互聯網大廠的員工也表示公司內部開始公布Token消耗排名。

小紅書@慢手

據《中國企業家》報道，58同城董事長姚勁波曾明確告訴團隊，Token用得越多越好，哪怕壓力大，58同城也會不計成本。他甚至會問團隊，顯卡什么時候能用完，下一批什么時候買。還會因為AI應用的不足發火、罵團隊。

“一些科技工作者開始擔憂，每天可能花費數千美元的Token費用，僅僅為了炫耀。也有人將自己使用AI視為一種戰略舉措，可以向同事和老板發出信號，表明他們正在跟上時代，因為人類編程的時代似乎即將結束”，《紐約時報》寫道。

把Token的使用量納入員工績效評估的同時，科技公司們也在為員工免費發放大量Token額度，并將之視為一種福利。

引燃國內外科技公司“燒Token”熱情的，是黃仁勛在3月英偉達 GTC 大會演講上的對未來工程師工作的描繪——他提到，未來工程師的薪酬應該分成兩部分：50%現金工資和 50%Token配額。年薪50萬的工程師，應該消耗價值25萬美元的Token，否則就是"沒有充分利用AI工具"。

不過，能夠用AI占比或Token消耗來精確計算AI使用的程度的崗位仍有限，大多集中在技術開發端。在更多“AI滲透率”難以被量化部門里，普及AI的工作以“上級命令”的形式完成。

使用AI從一種倡導和鼓勵，逐漸被落實成具體的部門執行政策：直接要求員工哪項工作必須用AI完成，AI產出本身成為了某種“終極追求”。有阿里員工在社交媒體上吐槽，部門要求必須用AI生成分析報告，但同樣的提示詞和數據，AI次次生成的分析都不同，過程中出錯也沒法修改，只能讓AI重跑，同樣的時間用Excel已經做了三遍了。

與員工們“教不會AI”的疲憊形成對比的是，管理者們推行AI的決心正變得愈加強烈和不可動搖。4月，釘釘創始人陳航（花名“無招”）在公開演講中提到，釘釘內部現在嚴禁員工手寫文檔。“只要被我看到這個文檔是人寫的，我肯定批評。不準寫文檔現在我們的基本原則，開會不準做筆記，會議紀要、后續會議跟進，全是AI。”

被強制使用AI的，不只程序員。

去年下半年，趙洋（化名）入職了一家互聯網公司旗下的IP子公司，做IP動畫師。原本設計師們繪制的都是2D IP形象，AI工具強制普及后，這些IP一律變成了3D畫風，因為AI生成的3D畫面相對更成熟。

AI的確節省了設計師們畫圖的時間，但每個人的固定工作量也水漲船高。春節假期之后，公司將KPI規定為“每月至少有40%以上的圖片由AI生成”，與此同時，每人每周需要產出18張AI生成的表情包，工作量是之前的兩倍。趙洋不得不將IP素材成堆地喂給AI，日復一日地蒸餾自己的稿件，“訓練”AI來形成更穩定的畫風。

用AI做圖視為一場“抽卡”，因為AI的生成很不穩定，經常會出現莫名其妙的畫面邏輯錯誤，趙洋需要反復生成50-60張靜態圖片，才能挑出一張真正可以發布的表情包。

至于為什么推行AI，公司領導層在一次會議上提到，公司的愿景是未來用AI生成1000個新IP，用無數的新IP來掙得更多的授權費。

AI的使用也被融進公司的“微觀管理”。在全公司上下最癡迷AI的一段時間，趙洋的老板會在每天下午從辦公室里走出來，走過每個人的辦公桌，檢查員工們的屏幕上是否開著AI界面，如果設計師被發現沒有在用AI做設計，會立刻遭到老板的批評。

4月初，趙洋接到了公司的裁員通知。被裁前不久，她剛剛訓練出一個能夠穩定生成她所負責的IP形象的AI助手。

得知自己被裁的一刻，趙洋感到由衷的快樂，她手繪了一段25秒的動畫片段來講述被裁的經過。她把動畫發在她的社交媒體上，取名叫《被全面推行AI的公司告知離職的那一天》。這段動畫是2D的，她終于不用用AI了。

在科技行業，AI在各個崗位的全面普及也伴隨著大規模裁員潮。一定程度上，“AI能夠大規模節省人力”的預言的確變成了現實。

3月，Meta被曝出計劃裁掉20%的員工，以抵消公司在AI基礎設施上的巨額投入。2026年，Meta計劃在AI上投入1350億美元，《華爾街日報》報道稱。同一周，網易也傳出“AI清退外包員工”的消息，但隨即，網易公司辟謠了這一消息，稱近期的裁員只是部分項目的正常業務調整與人員汰換。

一位4月被裁員的網易外包員工告訴Vista氫商業，網易內部正在推行一個AI工具聚合平臺的系統，上級會以每位員工的積分消耗情況來判斷每個人的AI使用頻率。最初，他擔憂過自己的AI積分消耗過快，后來才知道，公司是鼓勵員工多消耗AI積分的。一些積分消耗特別低的員工會被領導找去談話，詢問具體的AI使用情況。

網易已經將AI深度融入游戲制作的各個環節。網易CEO丁磊在財報會上坦言，AI已成為網易研發與運營的基礎核心能力。在部分環節，AI讓效能提升了300%。

在某科技外企擔任HR的彭黎（化名）坦言，相對于國內的互聯網企業，她所在的外企對于AI使用率的統計并沒有非常激進，“現在依然處于nice to have而不是must to have的階段”。

目前，她所在的人力資源部門主要在鼓勵和引導各部門員工把AI融進工作流，但是即便AI使用沒有被納入統計范圍，“AI適應度依然會是對于這個員工價值的潛在考量因素。”

AI會帶來工作結構的調整，這不一定意味著更多裁員，但每個人工作內容都會被顛覆。彭黎解釋，公司可能需要重新設計每個崗位的職責和人力分配，這時候一個員工“是否有足夠的技能擁抱新技術”就會成為必不可少的考量因素。

在大規模的裁員到來之前，AI在職場上的全面推行已經以更切身形式引起了打工人的恐慌：不少公司開始要求每個員工搭建自己的Agent、Skill，任何人都能被AI蒸餾。

社交媒體上，“前同事被煉化成Skill”成了最新的職場恐怖故事。員工分享了“前同事被煉化”的過程：員工在職期間的周報、復盤、提案、郵件、工作群記錄，在離職后被全部喂給大模型，隨后在Openclaw里生成一個“數字分身”。數字人甚至會主動給其他員工發消息，“你可以向我提問，我會根據我在職期間的文檔回答你的問題。”

比起替公司節省人力，“強制普及AI”的直接原因似乎更多地出于管理者的「AI錯失恐懼癥」。

管理層錯失恐懼滲透進組織的方方面面，形成內部消耗：有產品經理說工作群里每天都會收到上級轉發的大篇的產品經理如何用AI的文章，“看起來像AI寫的”；有公司推行“全流程Skill化”，每天統計AI效率，要求員工填寫AI工作成果，結果“有的工作根本不適合固定成Skill大家只好瞎編”；還有人不得不把自己寫的方案說成是AI生成的，以說服讓上級通過。

AI的使用效果到底如何，管理層和員工之間的觀點普遍差異甚大。2025年一項針對全世界1600名公司管理層和員工的調查發現，雖然75%的公司領導者都認為過去一年公司的AI應用是成功的，但只有45%的員工持相同看法。

當然，處于AI商業化的競賽之中，大廠員工不僅是生產力，也是AI的前沿消費群體。科技大廠們“強制AI使用”也有ROI（投資回報率）的考量：微軟、谷歌等頭部科技公司本身就投入了巨額資金來創造AI工具，如果他們不能讓這些AI工具在自己公司內部實現大范圍、可持續的運轉，就更難將這些工具銷售給客戶了，《華爾街日報》指出。

AI工具在職場上的強制普及正在引起越來越多的討論。

媒體Fast Company給出了一份《如果你的老板強制你使用AI你該怎么辦》的指南，其中的建議包括：（1）明確雇主的期望：他們是要求你在某些環節使用AI，還是要求你基于AI達成更高的產出水平，還是他們只是想打造一種更酷的科技感企業文化？（2）把AI“策略性”地融入工作，了解各種工具和功能，思考你可以如何使用AI；（3）找出你不想使用AI的方面；（4）確保你對自己的作品負責。

即便不少新研究都指向AI的過度使用正在加劇員工的疲憊感，但變得“更聰明”的AI不只能替代“基層”，或許比普通員工是「上有老下有小」的管理層：

“前兩天發現老板下達的指令突然變得更加清晰和理性了，有次路過發現ta正在和Claude聊天，一句一句詢問AI意見。”

封面圖源｜《平凡的榮耀》劇照

參考資料：

1.Brianna Monsanto，《Most companies are requiring employees to use AI; some IT pros think that could backfire》，2026.03

2.The Wall Street Journal, 《Tech Firms Aren’t Just Encouraging Their Workers to Use AI. They’re Enforcing It.》, 2026.02