文●KP

最近台灣科技圈最熱門的話題，大概就是這個網路傳言，聯發科大幅減少了內部員工使用的AI Token（詞元）額度，甚至有人說每人每天只剩下二．二美元。

聯發科才剛在苗栗銅鑼啟用全新的研發資料中心，裡面裝滿輝達DGX B200超級電腦，每月最高可處理一千三百八十億個Token。一家砸大錢買超級電腦的科技公司，竟然會計較員工每天新台幣幾十元的Token預算？這是什麼道理？

聯發科官方回應表示，公司鼓勵員工廣泛應用AI工具以提升生產力，並會「依任務複雜度，自動匹配最適合的內部專屬或外部頂尖模型」。換句話說：額度沒有砍，只是不一定讓你用到最貴的模型。

這不只是聯發科，整個科技業都在面對這場「AI卸妝期」。

根據《The Information》十月初的報導， 微軟和Meta都在做一件事：限制員工使用Claude。

微軟年初估計，員工使用Claude一年至少要花十億美元，後來管理階層把這個預估砍掉超過三分之一。微軟雲端與AI部門約六萬名員工，多數人的每月AI預算上限從最高十萬美元，砍到約一萬美元。

Meta的情況更有趣。今年初，Meta內部出現Token排行榜，員工比賽誰用的AI多。曝光後，排行榜被撤下，Meta也收緊使用規範。使用寫程式工具Claude Code的員工，從六萬人砍到三萬人（部分原因是裁員）。

一家公司，一邊建數百億美元的AI基礎設施，一邊告訴員工「你的Token額度從明天起砍半。」這不矛盾嗎？

其實，這並不矛盾，因為Token消耗量從來不等於工作產出。

一個工程師花四十分鐘讓AI反覆生成、刪除、重寫一段程式碼，Token用量很高，但最終產出可能跟另一個工程師花十分鐘寫的結果一樣。過去，整個產業不計成本的用，因為沒人知道投資報酬率是多少，所以最保險的做法就是先用了再說。但這個階段，正在結束。

要強調的是，砍AI預算這件事本身沒有錯。任何新技術從「不計成本的用」進入「精打細算的用」，都是正常的商業流程。關鍵是砍完之後，產出的品質是否還一樣好。

如果省了一百萬美元Token費，工程師寫的程式碼錯誤變多、開發速度變慢，最後還要花三百萬美元請人來修正，省錢計畫就徹底失敗。反之，若砍了一半預算，產出品質和速度都沒有下降，表示過去確實有很多浪費。