Meta 曾关闭内部 AI Token 消耗排行榜，因为不断增加的 AI 使用成本，可能让公司在 2026 年面临数十亿美元级别的开支压力。

　　Meta 并不是唯一一家重新审视 AI 实验方式的公司。Uber 也曾因为 AI 项目成本失控而进行调整，该公司在 4 月份就提前耗尽了原定用于 2026 年 AI 编程的预算。

　　与此同时，不断上涨的 Token 成本还导致微软取消部分 Claude Code 许可证，并让工程师集中使用自家的 Copilot CLI 工具。

　　Mosseri 解释称，他认为 AI Token 成本未来需要像企业管理其他资源一样进行控制。他将其比作公司日常运营中的工资支出和运营费用。

　　“我把它看作任何其他资源一样。”Mosseri 表示：“我需要决定如何将计算能力分配给不同团队，因为我的 GPU、CPU、存储空间、内存等资源都是有限的。我需要决定如何在不同团队之间分配用于数据标注的运营预算。我也需要决定如何分配人员招聘预算。Token 预算也会变成同样的事情。”

　　Mosseri 进一步表示，未来每位工程师能够使用多少 Token，可能需要根据公司对其能力的信任程度来决定。也就是说，只有那些能够通过 AI 工具创造“正向投资回报”的人，才可能获得更高的 Token 使用额度。

　　目前，Meta 还没有针对员工设置 Token 使用上限。不过 Mosseri 认为，未来引入这种限制可能是一件健康的事情。

　　从更长远来看，Mosseri 预计 Token 成本最终会下降。随着各大 AI 模型厂商为了吸引用户、争夺市场份额而展开价格竞争，AI 服务价格可能会持续降低。

　　目前，Meta 已经通过关闭一些“没有意义的使用方式”来降低 Token 消耗。其中就包括此前引发关注的内部 Token 消耗排行榜。

　　Mosseri 表示：“制造一个 Token 消耗机器并不难，但它并不会创造多少价值。”他认为，单纯消耗大量 AI 资源，并不等于真正推动业务发展。

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