正在进行的英伟达GTC 2026，黄仁勋抛出重要论断：

在未来，我们公司的每一位工程师，都会需要一笔年度Token预算，我可能会在他们基本薪资的基础上，再额外给他们相当于一半薪水的Token配额，让他们的生产力放大10倍。

作为AI算力时代的最大受益者，英伟达如日中天，而在扫清现实落地问题和障碍后，完全有可能再给员工薪资一半水平的「Token配额」。

对于普通的大中小型企业，「Token配额」这类的全新开支项目，是否也会全面跟进呢？

「Token配额」成为企业的「新工位」

英伟达GTC 2026，黄仁勋还抛出了一句，「OpenClaw绝对是下一个 ChatGPT」。

图源：CNET

以OpenClaw为代表的AI智能体框架，正在把AI技术应用全面渗透到人类的办公和干活场景，而且技能表现「日益精进」。

然而，相比传统的陪人聊天场景，AI助理在进入干活场景后，单次任务的Token消耗量暴增。

AI助理，如果只是在聊天框给你回答一个简单问题，单次Token消耗量可能是几百或者上千，而其以智能体形态进入工作场景后，基本流程涵盖「感知、推理、决策、执行、反馈」等，执行一次相对复杂任务，动辄就要消耗数十万至百万量级Token。AI助理的办事能力越强、处理事务环境越复杂，其单次执行任务的Token消耗额度也将是愈加「天量」。

企业级客户占据大头的Token消耗额度，正在以指数级增长势头狂飙。国家数据局数据显示，中国日均Token消耗量，已从2024年初的1000亿，来到2025年中的突破30万亿，1年半时间增长逾300倍。IDC数据显示，全球活跃AI智能体的年度Token消耗量，预计将从2025年的0.0005 Peta Tokens一路飙升至2030年的15.2万Peta Tokens，增长超3亿倍。

硬币的另一面则是，AI大模型平台，例如国内的智谱等，持续上调API价格，今年以来累积涨价幅度接近翻倍；云平台，例如国内的阿里云、百度云等，也将提高AI算力产品的服务价格。

一边是井喷的用户和市场需求，一边是短期内难以大幅下探的Token综合成本，雷科技认为「Token配额」这类的全新开支计划，已然摆在越来越多企业，尤其技术型企业的面前，而在AI技术应用发展大势之下，「早配不如晚配」，羊群效应正在显现。

图源：字节妙搭AI

更为重要的是，「Token配额」制将颠覆传统的企业办公范式、工位配置标准以及人才招聘要求。

企业办公范式上，在给配了个Token「不限额」的超级数字助理（不少人口中的金牌实习生）后，人类员工将逐渐从简单机械的「低技能」工作中解放出来，转以「监工」或「项目负责人」身份，转向高技能工作岗位或与人类深度「打交道」的线下场景工作。工作日，人类员工不一定需要都呆在公司；周末和节假日，数字助理也将不断工作。

工位配置标准上，过去以脑力劳动者身份入职公司的白领群体，只需要配置一台有基本办公能力、可以让人类员工发挥自身技艺的电脑设备；现在起，在此基础上，还需要逐步给所有办公室人员提供AI算力更强的性能设备，同时给予一定的「Token配额」。「Token配额」不仅将成为企业员工的「新工位」，也将逐渐成为企业和员工更为看重的基础工作设施。

人才招聘要求上，黄仁勋表示，如今在硅谷，「这个岗位会配多少Token额度？」，已成为招聘人才的条件之一。而这个要求，同样是双向的，即企业在招聘人才时，将更看重哪些「懂得如何与超级数字助理高效协同配合」的人类员工；而员工在应聘时，也将更加关注这家企业能给这一岗位多少的「Token配额」。

中国初创公司的Token配额实践

针对「Token配额」系列问题，雷科技也访谈了一家早在去年底就给技术开发团队下达每日「Token消耗」KPI的创业公司负责人。

原来，早在2025年底，各家模型厂商的Coding Agent能力，就已经有了比较大的提升，加上Agent Harness（智能体线束/约束框架）的进步，各种Agentic代理型工具也演进得比较快。

图源：字节妙搭AI

这家创业公司负责人对雷科技表示，当时给团队配备了腾讯CodeBuddy（腾讯云代码助手）、Cursor（Anysphere开发的AI编程助手），还买了智谱GLM大模型平台的团队版Coding Plan会员服务。

公司负责人认为，当团队成员没有了Token焦虑，放开手脚后，工作效率、创造力都会得到显著提升，因为「当时就意识到，AI是提升工作效率的有效杠杆，如果一个技术员工Token消耗特别少，说明一定没有利用好这个杠杆」。

那么在下达每日「Token消耗」KPI后，如何保证员工可以合理使用Token，而不是「为了消耗而消耗」呢？

在经过实践后，这家公司负责人表示，只需关注员工的整体工作效率，在大量使用AI工具、消耗Token后，是不是得到了显著提升，包括对应的产出质量情况。

而从目前的阶段性成果来看，这家公司开发团队在工作效率上的确得到了显著提升，而且带来了可喜的变化：

首先是相关功能的交付速度更快了。其次，员工之前不愿意干的一些「脏活累活」，在引入AI后，例如在Code Review/文档/端到端测试等领域，执行率高了，交付质量也高了。最后，整个技术团队的工作方法和技能也发生了变化，更加AI Native（原生AI）化了。

不过，这家公司负责人也直言，当下只是对旗下技术研发团队有「Token消耗」KPI指标，先把这一部门和岗位体系的「AI Native」演变进程跑通；对非技术部门，可能还是考量任务自动化率、SOP技能化（Skill化程度），以及有没有创造出新的业务价值。

而在近期阶段，AI完全可以胜任的工作领域，只是那些确定性高、数字化程度高的低端和基础技能。而比较「工具人」的岗位、职业，将更容易、将率先被AI取代。

雷科技也访谈了更多互联网技术人员。AI智能体，当下最为火热的一项技能是「网页制作设计」领域。对应到「码农」群体中的前端开发岗位人员，他们的「AI焦虑感」无疑体现得最为明显。

AI智能体基于即时信息获取、第一时间产出的「库克成都行」庆典活动梗概页面（来源：雷科技，节选）

传统的开发岗位人员，如何应对呢？他们给雷科技透露了两点：

1.老员工层面，例如前端开发人员，也在把后端开发纳入个人技能体系，全面转型到「全栈工程师」，前后端开发能力融合，互相学习、公司培训。公司也不再招聘单独的前端、后端工作岗位人员，新招技术人员都要具备全栈开发能力。

2.直到目前，不少公司的相关岗位技术人员，依然要承担最后的「把关者」角色，例如AI写的代码，依然需要程序员进行最终交付或上线前的人工审核流程。

AI大时代，从企业到个人，无不在努力转型和适配，而技术开发领域，也成了第一波直面者。

Token成员工放大能力优势的杠杆

给员工一半薪水的「Token配额」，只是黄仁勋那句话中的前半句，后半句则是「让他们的生产力放大10倍」。

在AI能力全面转向工作辅助乃至协作场景后，目前已经冒出了不少利用AI技术应用「赚钱」的大牛。

去年以来，「一人公司」概念也在全国迅速火起，而且各地相继用真金白银予以支持和补贴。而就在近期，公众对这一新型创业形态的关注度也达到了一个高峰。

图源：央视新闻

一人公司（OPC，One Person Company）指在AI协同支持和搭档下，由个人独立完成产品设计研发至市场投放全链路闭环的新型创业形态。

一家公司的主要运营者，就一个人，同时在多个AI智能体助手或「分身」的协同配合下，实现了以往几个人乃至十个人才可以承担的工作量，这不就是把一个人的生产力给「放大10倍」了吗？

创业领域如此，企业员工层面同样如此。前端开发人员在转为「全栈工程师」后，就担任了以往两个岗位的工作量，而对于那些开发大牛，在充分利用乃至压榨AI的超级助理能力后，一个人干以往几个人才能干的工作，正在成为大神们的新常态。

值得注意的是，更加懂得、真正懂得AI智能体「玩法」，将其全面应用到工作、学习场景下的老板或员工，与完全不懂、只懂皮毛的人，他们之间的「能力代差」正被持续拉大。

AI智能体的能力上限「深不可测」，假以时日，甚至可能「接近无限」程度地扩大人类的认知和能力上限。而善用AI超级助理者，尤其是那些已经具有强大工作和领导能力的人，毫无疑问也将「强上加强」：一句大白话，即让「聪明的人变得更聪明，牛逼的人变得更牛逼」。

对个人和企业来说，用好AI助手，自己的想法创意、工作效率（包括主观能动性），乃至或灵活灵敏、或沉着冷静等个人优势或企业风格也将会被「无限放大」。

Token，已然成为顶级技能人才和科技企业竞逐战中的「武器弹药」，越早重视、配置充沛的人和企业，也将成为AI大时代的弄潮儿。

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