一句话看懂：Amazon 在内部备忘录中提醒工程师，Token 用量、AI 工具采用率等指标不能当成目标来追逐，否则可能推高成本、增加复杂度。
事件核心：发生了什么
Amazon 于 2026 年 10 月 28 日公开一份内部备忘录，警告工程师不要盲目追求 Token 用量，即所谓“tokenmaxxing”。这份备忘录由 Worldwide Amazon Stores 副总裁兼杰出工程师 Terk Terkowitz 签署，最初于今年 9 月向员工分享。Amazon 承认，公司此前曾使用 Token 消耗、AI 工具采用率、代码变更和审查数量等输入指标来追踪工程师的 AI 使用情况，部分团队还通过排行榜进行排名。今年 5 月，Amazon 关闭了一个内部排行榜，因为发现员工为了提升排名而刻意刷 Token 用量。但公司发言人表示，并未对员工的 Token 使用设置上限。
为什么重要
这反映了 AI 工具进入企业研发流程后，如何衡量其价值正在成为难题。备忘录指出，如果团队把这些数字当成目标而非参考指标，成本和复杂度可能上升，并明确表示 tokenmaxxing 与 Amazon 的“节俭”原则相悖，按代码行数衡量也与“发明和简化”不符。Terkowitz 在备忘录中写道：“如果你的工作没有从当前 AI 工具中受益，那是一个发现，不是失败。”同时，备忘录并未要求放弃这些指标，而是强调它们与关键结果相关性良好，应“谨慎且有判断地使用”。Amazon 还要求管理者研究 AI 采用率最低的 10% 团队，并核查采用率最高的 10% 团队是否交付更多成果。
对用户/开发者/创作者的影响
对开发者和技术管理者而言，这份备忘录提供了一个信号：AI 编码工具的使用量不宜简单等同于生产力。AWS 副总裁兼杰出工程师 Marc Brooker 对 CNBC 表示，Amazon 关注“功能速度”等指标，包括团队发布数量和成功进入生产的变更数量。他说：“我们不想看到的是浪费精力，花掉那些 Token 去解决不重要的问题。”这意味着，企业在评估 AI 工具投入时，需要更关注实际产出与问题价值，而不是单纯的调用量或代码行数。对使用大模型 API 的开发者来说，合理控制推理成本和 Token 消耗仍是长期课题。
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值得关注的后续
目前公开信息显示，其他公司也在调整 AI 支出策略：Microsoft 于今年 8 月设置了部门级 AI 预算，Uber 技术负责人称 tokenmaxxing 时代正在结束，Accenture 本月将员工 Claude 支出上限设为每月 29 美元。后续可观察 Amazon 是否推出更具体的 AI 效能评估框架、其他科技公司是否跟进调整内部指标，以及这些变化会如何影响 AI 编程工具和 API 的市场需求。
来源：The Next Web
