Meta内部AI滥用成灾：单月消耗70万亿Token，紧急转向自研工具治理成本

Meta因内部AI使用成本失控而采取严厉管控措施，向6000名员工发出备忘录，警告2026年内部AI支出恐达数十亿美元级别。数据显示，员工在约30天内消耗了73.7万亿个Token，这一数据在内部名为“Claudeonomics”的排行榜上被过度游戏化，导致无效使用泛滥。CTO Andrew Bosworth严厉批评了这种“Tokenmaxxing”行为，强调Token消耗量不代表生产力。为此，Meta计划废除排行榜，部署集中的“AI Gateway”监控面板，并于2027年实施正式的Token预算制度。同时，公司正引导员工从使用Anthropic的Claude转向自研的MetaCode编码助手，以降低第三方API成本并促进内部产品自消化。此前Uber也遭遇类似预算透支危机，这表明大模型在企业落地中正面临高成本与产出难以量化的普遍治理难题。

事件分析

💡 核心观点：企业AI盲目烧钱时代终结，从堆算力转向控Token，证明降本增效才是大模型商业化的核心命题。