La bonne nouvelle est que tout le monde n’a pas à trop s’inquiéter de perdre son emploi à cause de l’IA. Car une fois que le patron aura calculé les comptes, il constatera que votre rapport qualité/prix est peut-être plus élevé. En mars de cette année, Huang a déclaré : « Si un ingénieur disposant de 500 000 $ US ne consommait pas au moins 250 000 $ US de jetons chaque année, je serais profondément perturbé. Cela a amené la magie de ce monde à un nouveau niveau.
Les entreprises ont commencé à encourager leurs employés à consommer autant de jetons que possible et ont même intégré la consommation de jetons dans les KPI des employés.
Il y a deux mois, un vieil homme d'une grande usine nationale a annoncé la nouvelle de Xiaohongshu et a publié la liste de consommation de jetons du département en mars. Il a également déclaré que la question de savoir s'ils peuvent devenir un employé régulier pendant la période d'essai, quel niveau de performance ils peuvent obtenir à la fin de l'année et les promotions doivent se référer aux données de consommation de jetons.
C’est tout aussi fou à l’étranger.
Les entreprises technologiques de la Silicon Valley promeuvent en interne une culture de « Tokenmaxxing » (maximisation des jetons). En prenant Meta comme exemple, les employés ont construit un tableau de bord Claudeonomics pour compter la consommation de jetons d'environ 85 000 employés de l'entreprise. Lorsque les données ont été extraites, plus de 60 000 milliards de jetons ont été brûlés dans toute l’entreprise en 30 jours.
Disney, qui en théorie n'a pas grand-chose à voir avec la technologie, a également lancé un tableau de bord d'adoption de l'IA sur son intranet pour suivre l'utilisation de l'IA par ses employés.
Petit à petit, cette tendance est devenue de plus en plus tordue. La consommation de jetons est même considérée comme le seuil de l’interaction sociale. Si vous ne l’utilisez pas suffisamment, vous ne pourrez pas entrer dans leur cercle.
Tout le monde participe à cette compétition.
Il semble que tout le monde ait reconnu depuis le début que l’IA est une existence parfaite qui peut réduire les coûts et augmenter l’efficacité, alors ne vous inquiétez pas, fermez simplement les yeux et faites tout.
Quand j'ai vu la facture, j'ai réalisé que ce n'était pas le cas...Réduire les coûts et accroître l'efficacité sont devenus une réduction des coûts et une augmentation des rires.
Il y a quelque temps, selon les informations de Bloomberg, Uber a mis en place une nouvelle règle : lorsque les employés utilisent divers outils de programmation intelligents (Claude Code ou Cursor d'Anthropic), la limite de consommation mensuelle pour une seule personne et un seul outil est de 1 500 $ US.
La clé n’est pas le montant, mais l’initiative d’Uber pour le limiter.
Vous savez, en décembre de l'année dernière, afin de tenir tout le monde au courant, Uber a ouvert Claude Code à environ 5 000 ingénieurs de l'entreprise et a également créé une liste de classement interne pour suivre son utilisation.
L’intention initiale était d’amener tout le monde à adopter la tendance du moment, mais avant de pouvoir l’adopter, le directeur de la technologie d’Uber a révélé que l’entreprise avait dépensé tout le budget de Claude Code en quatre mois.
Uber a donc dû prendre des mesures d’urgence et ouvrir manuellement une vague de portes. Seuls les scénarios commerciaux spéciaux approuvés à tous les niveaux peuvent dépasser la limite de 1 500 $.
Dans le même temps, Microsoft ne peut pas rester assis.
Ils s'affairent à reprendre les licences Claude Code aux salariés du département E+D (département expérience et appareils). Avant le 30 juin, tout le monde doit passer à l'adoption du propre fils de Microsoft, GitHub Copilot CLI.
Bien que la déclaration officielle soit en faveur de l'intégration, le modèle de Claude peut toujours être utilisé lors de la migration vers GitHub Copilot, mais The Verge a rapporté que des sources ont déclaré qu'il y avait toujours des considérations financières.
Car après le 30 juin, Microsoft débutera un nouvel exercice fiscal.
Outre Microsoft et Uber, le média étranger Axios a également annoncé une nouvelle encore plus féroce. Une entreprise a dépensé 500 millions de dollars en un mois seulement parce qu'elle n'avait pas plafonné l'utilisation des licences Claude de ses employés.
Bien qu'aucune entreprise spécifique n'ait été désignée, cette quantité de consommation de jetons a conduit le monde extérieur à concentrer directement ses soupçons sur les sept sœurs de la Silicon Valley.
Par chance, le lendemain de la publication du rapport Axios, Amazon a fermé une liste de classement interne de l'IA appelée « Kirorank ». Les dirigeants ont déclaré : « N'utilisez pas l'IA pour le plaisir de l'utiliser. »
Il est donc difficile de ne pas susciter des doutes quant à savoir si leur famille a brûlé 500 millions de dollars américains en un mois. Après tout, Amazon était assez agressif auparavant, exigeant que plus de 80 % des développeurs utilisent l'IA chaque semaine, ce qui a amené les employés ci-dessous à lancer toutes sortes d'opérations insensées.
Loi de Goodhart classique, lorsqu'un indicateur devient une cible, il cesse d'être un bon indicateur.
Heureusement, cette farce du culte du Signe n’a pas duré longtemps.
Dès la sortie du projet de loi, chacun a repris ses esprits et a réfléchi à une question plus essentielle :Est-ce que ça vaut le coup ?
Il est indéniable que l’entreprise a permis à tout le monde de brûler des jetons dès le début, ce qui impliquait également des expérimentations.
Après tout, personne ne sait quelle valeur l’IA peut apporter. Si vous pouvez vraiment voir l’effet, peu importe que vous y consacriez de l’argent.
Mais la réalité est souvent que les jetons s’écoulent comme l’eau d’un robinet, sans qu’aucune valeur commerciale réelle ne soit visible, ou qu’il soit difficile de trouver une norme pour mesurer cette valeur.
Andrew Macdonald, le directeur de l'exploitation d'Uber, a également déclaré dans une interview qu'il était difficile de trouver un lien entre « une consommation plus élevée de jetons » et la « mise en œuvre de nouvelles fonctionnalités ».
autrement dit,La consommation du Token ne peut pas être directement assimilée à la valeur de sortie réelle.
L'IA lit et comprend vos besoins, puis réfléchit et génère le contenu que vous souhaitez, le tout consommant des jetons. Cela signifie que tant qu’il y a interaction, une consommation aura lieu, mais le résultat ne sera pas toujours un contenu valide.
Après avoir compris cela, il est un peu étrange de regarder en arrière et de traiter la « consommation de jetons » comme une liste.
C’est comme écrire un article dans une rédaction. Si le nombre de mots est un critère d'évaluation important, alors Shichaoda peut continuer à écrire des anecdotes comme celle-ci et ajouter davantage de littérature absurde et dénuée de sens pour compenser le nombre de mots.
Afin de faire face à l'évaluation, les employés peuvent arrêter complètement de faire un travail réel et demander à l'IA d'exécuter chaque jour quelques longs codes inutiles de différentes manières, ou laisser l'IA effectuer un travail qui peut être plus rapide.
Lorsque les données ont finalement été extraites, la consommation de jetons de chacun a explosé. C'était extrêmement avancé, mais peut-être qu'aucune question de fond n'avait été avancée.
MiHoYo a précédemment travaillé sur un projet de collaboration multi-agents. Pendant 13 heures, ces Agents n'ont rien fait de grave. Ils se sont simplement appelés et ont discuté avec enthousiasme, brûlant 2 millions de yuans en une nuit.
Et non seulement au niveau de l'entreprise, mais aussi dans les cercles des développeurs et des utilisateurs ordinaires, il est devenu une tendance populaire d'afficher combien de jetons vous avez consommés. Il semble que plus le nombre est grand, plus vos capacités sont fortes et plus vous êtes geek.
Mais pour être honnête, Shi Chaoguang a vu combien de jetons ils ont brûlés, mais il n'a vraiment pas vu beaucoup de résultats.
Auparavant, Peter Steinberger, le développeur d'OpenClaw, avait révélé que l'équipe avait dépensé une facture de 1,3 million de dollars américains par mois et avait également été interrogé par les internautes comme n'ayant rien livré.
Bien que Peter ait répondu que toute la consommation était consacrée à OpenClaw, Shichao y a réfléchi et a constaté qu'OpenClaw ne semblait pas avoir mis à jour de fonctionnalités explosives...
La consommation actuelle de jetons est délicate. Cela peut seulement prouver que le grand modèle travaille dur, mais cela ne peut pas prouver le bon travail que vous avez accompli avec lui.
Tout comme à l’époque, certains se demandaient si le PIB n’était pas suffisamment objectif lorsqu’il reflétait la situation économique réelle. Plus tard, les économistes ont lentement exploré un autre ensemble de normes de mesure qui pourraient être utilisées comme complément.
Par conséquent, laisser aveuglément les employés utiliser l’IA sans clarifier le lien entre la consommation de jetons et la production, ou sans trouver un indicateur capable de quantifier avec précision la valeur réelle de la production de l’IA, revient simplement à donner de l’argent aux grands fabricants de modèles.
Pour prendre du recul, même s’il ne s’agit pas d’un exemple extrême comme MiHoYo, ce compte ne peut être réglé.
Étant donné que l’IA ne peut pas remplacer complètement les humains à ce stade et que Potian joue également un rôle auxiliaire, la véritable composition des coûts de l’introduction de l’IA par une entreprise devrait être « les salaires des employés + le coût de la puissance de calcul de l’IA ».
Le flux de travail réel est souvent tel qu'une fois que les travailleurs ont présenté les exigences, l'IA génère un tas d'éléments préliminaires utilisables et les travailleurs continuent de réessayer et de corriger les erreurs. Au cours de ce processus, les jetons continuent de brûler, ce qui peut s'avérer beaucoup plus coûteux que l'embauche directe de deux stagiaires.
En fin de compte, je ne peux vraiment pas dire s’il serait plus économique de licencier des employés ou d’utiliser l’IA.
Goldman Sachs prédit que d’ici 2030, la consommation mondiale de jetons augmentera 24 fois par rapport à 2026, pour atteindre 120 quadrillions par mois.
Dans le passé, tout le monde pensait que l’IA pouvait remplacer certains emplois bas de gamme très répétitifs, mais aujourd’hui, du point de vue des coûts, les emplois bas de gamme sont plus sûrs.
De manière générale, certaines voix dans l’industrie reviennent progressivement à la rationalité et ne poursuivent plus aveuglément la consommation symbolique.
De grandes entreprises nationales comme Tencent auraient également commencé à limiter le nombre de jetons que leurs employés peuvent utiliser. Après les premières expériences, tout le monde s'est progressivement rendu compte que l'utilisation de Token nécessite une plus grande considération du rendement réel.
Dans le même temps, la logique de facturation des entreprises SaaS évolue également.
Par exemple, la plateforme marketing Hubspot a commencé à modifier son modèle de tarification en avril, passant d’une facturation par token à une facturation basée sur les résultats réels.
Il n'y a pas si longtemps, Shichao s'est rendu à Suzhou pour participer à un événement. Wang Dong, vice-président de Kingsoft Office sur place, a fait valoir un point qui, à mon avis, mérite réflexion :La mise en œuvre de l’IA au niveau de l’entreprise nécessite des « scénarios doublement élevés » de grande valeur et difficulté.
Pour parler franchement, un bon acier doit être utilisé sur la lame.
En fin de compte, cette farce du culte des jetons allait et venait rapidement, mais Shichao se sentait toujours un peu compliqué dans son cœur.
Parce que les jetons sont trop chers, les gens plaisantent sur Internet : « Si vous laissez les vaches et les chevaux faire des heures supplémentaires, vous n'avez pas à payer d'heures supplémentaires, mais si vous laissez l'IA faire des heures supplémentaires, vous ne pouvez pas perdre un centime de cet argent.
Lorsqu’un jour les capitalistes découvriront que l’embauche d’humains est plus rentable que l’IA, sera-ce une tragédie pour nous ?