微软为内部“AI 热”降温：不要一味追求调用次数，更应关注实际产出

IT之家 8 月 5 日消息，据外媒 TechRadar 今天（5 日）晚间报道，微软工程师正在疯狂消耗 AI Token，部分人的使用程度甚至已经走向极端。这次，微软要整治的是内部所谓的“tokenmaxxing”，也就是不计成本地大量调用 AI 模型，使实际消耗的 Token 远超完成工作所需。微软因此开始限制内部 AI 用量，执行副总裁杰伊 · 帕里克向员工发信说明新规。内部邮件显示，微软准备给 Token 用量设限，希望员工不再一味追求调用次数，而是提高旗下 AI 工具的实际产出。帕里克在邮件中提到：“随着我们加快使用 GitHub Copilot 来实现各项目标，所有人都必须留意 Token 是怎么花掉的。我们并不鼓励 tokenmaxxing。我希望大家把重点放在真正能为客户和业务带来改变的成果上。因此，我们将更新内部指引，并像管理其他关键资源一样严格管理 Token 支出。”为了“让 Token 投入创造更大价值”的目标，微软还将价格较低的 OpenAI GPT-5.6 设为内部默认模型。更新后的 Copilot 内部指引显示，自 2026 年 7 月起，微软各部门都有自己的 AI Token 预算目标，员工也能随时查看个人 AI 支出。微软目前还没有公布具体的支出上限。现有数据显示，不少工程师每月会花掉数百美元，部分人的 Token 开支甚至达到数千美元。帕里克强调，微软无意拖慢向“AI 优先”企业转型的进程。随着模型和产品不断变化，内部 AI 政策也会继续调整。“我们的目标不是少用 Token，而是让每个 Token 发挥更大作用。”微软收紧内部 AI 工具使用并非首次。今年 5 月已有报道称，微软准备取消大部分内部 Claude Code 许可证，要求工程师转用 GitHub Copilot CLI，并限期在 2026 年 6 月 30 日前把 Claude Code 移出工作流程。疯狂消耗 Token 也困扰着其他科技巨头。Uber 可能是最典型的例子。员工大规模采用 Claude Code 和 Cursor 等智能体编程工具后，Uber 只用了四个月，便烧光了 2026 年全年的 AI 编程 Token 预算。亚马逊最近也披露，一套用于匹配作者资料和商品页面的内部 Claude Sonnet 系统最终耗资 180 万美元（IT之家注：现汇率约合 1,217.3 万元人民币）。项目成本远远超出原定预算，但投入巨资部署的系统最后只被用来处理一些简单琐事。