Meta、Uber 與 Walmart 限制員工 AI 使用量，企業從「Tokenmaxxing」轉向「Tokenmining」

據《紐約時報》報導，包括 Meta、Uber 和 Walmart 在內的多家美國大型企業，正在對員工使用人工智慧工具設置新限制，原因是不斷上升的營運成本正在重塑企業的 AI 策略。

這一轉變標誌著部分分析師所稱的「Tokenmaxxing」時代的終結——在那個時代，企業鼓勵廣泛且密集地使用 AI 系統——同時也標誌著一個更注重成本的新階段「Tokenmining」的開始。

這些變化反映出企業界對大規模 AI 使用成本的憂慮日益加深，尤其是在企業愈來愈依賴生成式 AI 工具來提升生產力、客戶服務及內部營運的情況下。

來源：XPost

企業著手限制 AI 使用

根據報導，多家大型企業正在實施內部限制，規範員工使用 AI 工具的方式。

這些限制旨在控制大量使用大型語言模型所產生的相關成本，而此類模型通常按 Token 消耗量收費。

Meta、Uber 和 Walmart 是正在調整內部政策以減少不必要 AI 相關支出的企業之一。

此舉標誌著各大型組織對人工智慧部署方式進行更廣泛的重新評估。

從「Tokenmaxxing」到「Tokenmining」

「Tokenmaxxing」一詞被非正式地用來描述企業在追求生產力提升過程中，對 AI 系統快速且往往不受限制地使用。

然而，隨著成本不斷上升，企業據報正在轉向一種更受控制的模式，即所謂的「Tokenmining」。

這個新階段強調效率、選擇性使用和成本優化，而非大規模部署 AI。

這一轉變凸顯了在大型員工隊伍中擴展人工智慧規模所面臨的財務現實。

AI 基礎設施成本上升

推動政策變化的主要因素之一，是 AI 基礎設施與使用成本的持續攀升。

生成式 AI 系統採用基於 Token 的定價模式，意味著企業按處理或生成的文字量付費。

隨著員工採用率提升，營運費用也隨之增加，在擁有數千名用戶的大型組織中尤為明顯。

這促使企業重新評估 AI 工具應如何及何時使用。

企業聚焦效率與管控

透過設置使用上限，企業致力於在生產力提升與財務永續性之間取得平衡。

內部指引正在制定中，以確保 AI 工具主要用於高價值任務。

例行性或低影響的使用可能受到限制，或轉移至更具成本效益的系統。

目標是在維持 AI 效益的同時，防止成本失控地攀升。

Meta、Uber 和 Walmart 率先採用使用限制

報告指出，Meta、Uber 和 Walmart 是最早採用 AI 使用限制的企業之一。

這些企業一直走在將人工智慧整合到其業務中的最前線。

然而，其規模龐大也意味著它們更容易受到不斷上升的 AI 相關費用影響。

因此，它們成為最早對員工使用實施結構性限制的企業之一。

對職場生產力的影響

人工智慧已成為現代職場不可或缺的工具，協助員工完成寫作、編程、數據分析和客戶支援等工作。

限制 AI 使用可能影響員工完成特定任務的方式，在某些情況下可能需要投入更多人工。

然而，企業相信有結構的使用方式仍能保留生產力效益，同時降低不必要的成本。

挑戰在於找到效率與成本之間的正確平衡點。

AI 策略的全行業轉變

大型企業的這一舉動反映出整個行業對 AI 部署策略的廣泛重新評估。

起初，許多企業鼓勵廣泛採用 AI 工具，以促進創新和提升效率。

如今，隨著成本愈來愈清晰可見，企業正將重心轉向優化與治理。

這一轉變預計將影響未來幾年 AI 整合到企業系統的方式。

基於 Token 的定價模式受到審視

大多數 AI 供應商所採用的基於 Token 的定價模式，正成為討論的核心焦點。

雖然這種模式允許彈性擴展，但在高使用量情況下也可能導致難以預測的成本。

企業愈來愈積極尋求更好的預測工具和使用管控手段，以管理開支。

這促使企業與 AI 供應商展開更緊密的合作，共同設計更具可預測性的定價結構。

AI 治理與內部政策制定

各組織正在為 AI 使用建立內部治理框架。

這些框架通常包括使用限制、審批流程和監控系統。

目標是確保 AI 工具在各部門得到負責任且具成本效益的部署。

此類政策正逐漸成為企業 AI 策略的標準組成部分。

企業 AI 的長期展望

儘管設置了使用上限，企業並未降低對 AI 的整體承諾。

相反，它們正在精進 AI 工具在業務中的使用方式。

AI 預計將繼續成為企業生產力系統的核心組成部分。

重心正從不受限制的採用轉向策略性實施。

AI 成本管理的經濟影響

對成本控制的日益重視，反映出大型企業所面臨的更廣泛經濟壓力。

隨著 AI 與業務流程的整合程度加深，其財務影響也愈來愈顯著。

企業現在將 AI 使用視為一種受管理的資源，而非無限制的工具。

這種做法預計將在未來塑造企業技術支出的走向。

結論

Meta、Uber 和 Walmart 限制員工 AI 使用量的舉措，標誌著大型企業在應對人工智慧方式上的重大轉變。

隨著各組織從「Tokenmaxxing」過渡到「Tokenmining」，重心愈來愈集中於成本效率、治理以及可持續的 AI 部署。

雖然 AI 仍是提升生產力的關鍵工具，但企業現在優先採用受控的使用方式，以管理不斷上升的營運成本。

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撰文 @Ethan
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