全员 token-maxxing，一场没人敢停的军备竞赛 #

来源：晚点专栏
作者：孟醒（五源资本合伙人、前滴滴自动驾驶 COO）
发布时间：2026 年 4 月

我们去硅谷考察了一圈，发现连造浪的人，都快被浪淹没了。

YC 成了滞后指标 #

2026 年 3 月 24 日早上，我坐在 YC W26 batch Demo Day 的观众席里，听到第五家公司上台路演的时候，决定不再做笔记了。

不是不重要，而是我意识到，自己记下来的这些东西，可能下个月就过时了。

这一届一百多家公司，做的事情其实高度集中：大约 80% 都是垂直 agent，比如帮律师整理文件、帮客服分发工单、帮 HR 筛选简历。

如果是在去年 10 月看到这些项目，我大概率会觉得"挺有想法"。但问题是，这五个月，世界变了。

Claude Code 从一个更偏开发者的工具，变成了几乎任何人都能直接使用的界面。Opus 4.6 出来之后，整个 vibe coding 的门槛被压到了地板上。

那些垂直 agent，在没有形成业务壁垒之前，今天一个普通工程师，甚至我自己，花一个周末就能做出来，他们已经失去了投资价值。

YC 的 batch 制度，从申请、筛选、入营、打磨、路演，在移动互联网时代运转了十几年，非常成功。但这套节奏是按一个更慢的世界设计的。

全员 token-maxxing #

半年前如果有人跟我说，Meta 几万名工程师，全在用竞争对手的产品写代码，我会以为他在开玩笑。

但这是真的。整个 Meta，全员都在用 Claude Code。这不是创业公司，不是某个实验性团队，而是一家市值万亿级别的公司。

代码安全不要了，token 预算炸了，排行榜卷起来了，整个硅谷都在不计成本的往 AI 里砸钱。但砸完之后呢？

代码安全只是第一面倒下的旗。Token 预算是第二面。

在 Palo Alto 聊的几家 AI-native 创业公司里，一个工程师一年的 token 预算，大概在二十多万美元。这个数字本身不稀奇，稀奇的是它意味着一个顶级工程师消耗的 AI 成本，已经接近于一个工程师的工资了。

Meta 在这件事上又是最极端的。他们搞了一个内部 token 消耗排行榜：谁用得多谁上榜，末尾的可能被裁员，所以 Meta 员工甚至在卷一个叫"token legend"的非官方头衔。

但与此同时，Meta 今年接连两轮裁员，规模加起来上万人。一边全员用 Claude Code 冲 token 量，一边大规模裁人。

这两件事不是矛盾的，它们是同一件事的两面。

但生产力真的同等涨了那么多吗？从去年年底开始，有很多顶尖推理引擎、数据库公司的 CTO，很兴奋地跟我讲"百倍工程师"“十倍效率提升”。

我开始也跟他们一起兴奋，但后来我冷静了下来，就会问一个问题：好，效率提升了 100 倍，那公司的营收增长了 100 倍吗？或者产品线扩张了 100 倍？总不能"100 倍"的提升，最后就是优化掉多少人吧？

我没有得到正面回答。 事实是，100 倍的效率提升，落到公司的营收增长上，只体现了 50% 或者 1 倍。

差距在哪？现在还没人能说清楚。

“用了这么多 token，公司应该基因突变成另外一种公司才对。但到底变成什么，我也不知道。”

xAI 的雪崩 #

在 Mountain View 一家牛排馆，晚上九点多，一位曾经跟马斯克工作了很久的朋友，坐到了我对面。聊了三个多小时，我后来回想，整个过程里他似乎没有说过一句马斯克的好话。

xAI 的工作强度在硅谷是出了名的，但如今早期团队大概已经走了 90%。

导火索是 Tony Wu 被开掉，然后连锁反应。现在马斯克开始从 SpaceX 和特斯拉调人过来接管 xAI，“造火箭的人开始造模型了”。

马斯克的不满，来自于他砸了无数资金和算力，结果 Grok 一直没能进入一线。

一位朋友说得很直接：团队的战斗力非常强，工作也极其拼命，但制造业的管理方式，可能不适合大模型公司。

马斯克过去做 SpaceX、做特斯拉，本质上做的是系统工程：链路很长，涉及软件、硬件、供应链，每一块都有创新空间，但最终是一个端到端的工程问题。

他擅长的是在这种长链条里，识别出关键杠杆点，然后极限压缩时间线来攻克。

但在 xAI，他做的不像是系统工程。他现在做了三件事：先砸一个全球最大的 GPU 集群，然后给团队定脉冲式的 deadline，再亲自拍一些产品特征。这是在抓几个点，不是在做完整的规划。

xAI 的问题是没有这个全局规划，只有冲刺。

焦虑的工程师，更焦虑的 researcher #

跟工程师聊天，如今有一种奇怪的默契：大家都承认自己不怎么写代码了，但又都假装这没什么大不了，因为自己会成为被 AI 武装，而干掉那些没有 AI 化的工程师。

今天 80% 软件工程师的核心技能，已经被模型替代了，还留着的原因是模型偶尔犯蠢，需要人来盯着。但"盯着"这件事本身，可能很快也不需要了。

更激进一点想：今天所谓的"AI native 组织"，听起来很 sexy——让每个部门梳理工作流、把能被 AI 介入的部分线上化、写成 skills。但本质上就是在人肉蒸馏自己：你把你的能力变成机器的 skill，公司拿到了你的 skill，实际上就已经完成 AI 化了，是否要由此裁员，那是一个道义的问题。

更让我没想到的是，这种焦虑感，正在往 researcher 这个群体蔓延。

而现在，连 researcher 的工作本身也在被自动化。这就是 DeepMind 的同学正在做的事情——用模型去训模型，也是今年硅谷大火的 AI 自进化。

“未来的情形可能是，10 个人干过去 100 个人的活，拿 20 份钱，然后 90 个人失业。”

英伟达：唯一赢家 #

我原以为卡的稀缺性，在过去一年已经缓解了。确实有一阵子缓了，但这次来我发现，稀缺性又回去了，而且比上一次更离谱。

一个具体的信号：如果你今天能稳定地提供一个 API 服务，比如 Claude 的 API，做到 99 分位的稳定性，你可以卖官方 API 价格的两到三倍。

背后的权力结构很清楚：谁有卡谁厉害，谁有卡由英伟达决定。

英伟达的布局比我之前理解的要深。Reflection 的投资人和我提到，这家 neo lab 最早出来融资的时候，是做 coding 的，然后创始人去见了黄仁勋，黄仁勋跟他说：你别搞 coding 了，你出来给我做"美国的 DeepSeek"，做美国的开源模型，我给你钱给你卡。Reflection 就 180 度大转型了。

估值体系崩塌 #

美国 GDP 大约 30 万亿美元。OpenAI 和 Anthropic 目前各自的收入 run rate 都在 300 亿美元上下，也就是说，这两家公司各自已经占到了美国 GDP 的 0.1%。

这个速度是前所未有的。但诡异的是，增长越快，投资人反而越不知道该怎么定价了。

过去几年投 AI，大家的估值逻辑是看未来现金流：你今天亏钱没关系，我赌你三年后、五年后的 ARR。但现在，这套框架出了问题。

问题出在 DCF 这个最基本的估值模型上。正常做 DCF，你预测未来 10 年的现金流，然后加一个 terminal value。通常 terminal value 占整个估值的 70%-80%。

但现在有两个东西同时变了：第一，你可能只能预测 3 年而不是 10 年；第二，terminal value 更没法算了，它的前提是公司最终会稳定经营下去，但如果 AI 随时可能颠覆一切，“稳定经营"这个假设就不成立。

过去大家觉得 1 块钱 ARR 就是 1 块钱 ARR，不管你是做模型、做应用还是做 infra。但现在，这个等号被打破了。

做垂直 agent 的倍数最低（5 倍左右），做通用 agent 的倍数更高（10 倍左右），做模型的最高（20-30 倍 ARR）。

酸橙树与 AI 暗杀名单 #

硅谷正在经历一场深层的安全感危机。

这次硅谷行，我反复听到朋友们在认真讨论同一件事：买比特币、建地堡、给家里装防弹玻璃，他们都不是开玩笑的语气。

最近硅谷确实在流行种酸橙树，因为这种树的枝条上，长着 4 英寸的尖刺，任何试图翻越的人都会付出代价。

在 4 月 11 日凌晨 4 点，一个穿 Champion 卫衣的 20 岁男孩，从德州专程飞到加州，手提煤油罐，站在 Sam Altman 价值 2700 万美元的豪宅门前，点燃了汽油弹，扔了进去。

FBI 从他身上搜出了一份文件。标题是"你的最后警告”。里面列着多名 AI 公司 CEO 和投资人的姓名与家庭住址。

背后的恐惧其实很朴素：如果 AI 接管了大部分生产，人不再是经济运转的必要参与者，那过去所有关于"你贡献了多少、你该分多少"的社会契约就全失效了。剩下的只有一个极简的权力结构：谁控制了 GPU 和电力，谁就控制了一切。

尾声 #

回北京的飞机上，我翻自己这半个月的笔记，发现从头到尾都在写同一个词：“跟不上”。

YC 跟不上、Meta 的代码安全规矩跟不上、xAI 的管理跟不上、researcher 跟不上、算力跟不上、估值框架跟不上、社会的心理承受力也跟不上……以至于硅谷自己都跟不上自己了。

但我最后想说的是，一位 Anthropic 的朋友提到，Dario Amodei 在内部说过一句话：在 AI 的帮助下，癌症在某种意义上已经被攻克了，不是说消失了，而是它有可能变成一种不会死人的慢性病，只是治疗费用还太贵，普及需要时间。

这半个月我看到了那么多"跟不上"，这确实让人焦虑。但如果 AI 真的在几年内让癌症变成慢性病、让材料科学快进二十年，那么这一场"跟不上"，可能是人类发展历史上最大的一次提速。

我家宝宝今年两岁，明年可能会有第二个孩子，他们这一代要面对的那个世界什么样，我现在完全没有想象力去构建。

但我希望，在他们长大的世界里，多一些因 AI 而被治愈的人，而不是有更多燃烧瓶和枪声，砸向 AI 从业者的家门口。