黄仁勋：不会烧token的工程师，正在被重新定价#Token 正在成为企业给员工的"第二薪酬"

Shadow：最近在给ceo们上课，第一课讲的就是AI原生组织员工的工作衡量标准，围绕token构建的量化指标。还有这些高管岗位本身的变化，CTO和CEO，一个放弃管500人，一个开始亲自写代码。

很多人以为这轮AI浪潮改变的是"谁在写代码"。

其实不是的。

它改变的是"谁来为AI的消耗买单"。

很多公司，工程师的价值靠代码行数统计。现在，一个工程师每月让AI烧掉多少tokens，慢慢成为衡量他值不值钱的标尺。

（实际上，有些公司把范围扩充到非工程师岗位，例如产品经理、设计师等）

英伟达CEO黄仁勋说过："一个年薪50万的工程师，如果没花掉25万tokens，我会很担心。"

谁能驾驭AI的消耗，谁就能拿到更高的工资。

而那些只会写代码、不会驱动AI消耗的人，正在被重新定价。

有句话："所有 SaaS 股票都将归零。它们永远无法恢复。Claude 将取代它们。软件已死。"

听起来像：AI 会让你失业。

相反，

Devin，号称要替代开发者的那个 AI 工程师，在官网挂着 59+ 个招聘职位。Claude Code 和 Cursor 这两个"AI 放大器"，各自挂着 33 个招聘岗位。

抢人的不是"AI 替代者"，是"AI 放大器"。

你以为 AI 会让你失业：实际上，AI 正在让能驾驭它的人变得更贵。

Token燃烧的工程师

Token燃烧的工程师

旧逻辑 vs 新逻辑

2026 年以前，工程师的价值 = 写的代码量 / 解决的问题数。代码行数、PR 数量、Bug 修复率。

这是工业时代对程序员的度量方式，核心假设是"人在干活"。

新逻辑完全不同：

英伟达 CEO 黄仁勋在 2026 年 3 月播客中提出的逻辑：如果一个工程师能把相当于年薪一半的 token 预算花出去，说明他在高效驱动 AI 为自己工作。

token 消耗=高效

有不少案例：

斯德哥尔摩一个工程师每月 token 花费比他的工资还高，雇主买单；OpenAI 顶级用户一周烧掉 210 亿 tokens（够把维基百科重写 33 遍）；某 Anthropic 用户 Claude Code 账单一个月 15 万美元。

Meta 和 Shopify 已经开始把 token 消耗纳入绩效评估，微软招聘经理开始像谈签字费一样谈 token 预算。

2026 年新规则：不是你写了多少代码，是你的 AI 代理团队烧了多少 tokens。

在Mixlab社群里，这个趋势正在被讨论：

360 公司向全体员工发放 1 亿 Token/人，按 DeepSeek V4 的定价，1 亿 Token 仅需 7 块钱。

被笑称"这不是红包，是零花钱"。

但笑完会发现：Token 正在成为企业给员工的"第二薪酬"。

"企业出 Token 费，我们干活"

Token 不是答案的全部

黄仁勋的逻辑：花掉 12.5 万美元 tokens = 完成了足够多的 AI 工作 = 你是高效员工。

但有个反例：AI 可以在 1 小时内生成代码，但调试它可能需要 10 小时。

代码是 AI 生成的，逻辑是 AI 决定的，理解 AI 为什么这样写往往比从头写还难。同样的 token 消耗量，既可能是高效驱动 AI 完成任务，也可能是在反复修复 AI 的烂摊子。

换句话说，真正的稀缺不是"会写 AI 代码"，而是"能判断 AI 代码值不值得用"。

MixLab社群有人："我们一天消耗 1 亿 Token 左右，多的时候 2-3 亿。"

当你拥有一个 Agent 团队 24 小时运转，Token 消耗就是生产力。

但前提是，你得知道这些 tokens 换来的代码能不能用、能不能维护。

Mixlab AgentOS 付费社群

Be the best to win

Naval Ravikant 在最近给出了更宏观的判断：万事停滞的时代结束了。

后疫情时代，地缘、经济、技术都在剧变。VC 开始投硬件、火箭、无人机等"科幻项目"。

扁平创业组织正在兴起：小团队、高智商独立贡献者，用"去中心化协作网络"而非层级结构直接沟通。

在这个环境下，软件工程师的估值逻辑正在重构：

不是看你写了多少行代码，是看你能驱动 AI 替你完成多少工作量。

而 Naval 给出的生存框架可以归结为一句话：Be the best to win 唯有顶尖，方能胜出

Be the best to win

Be the best to win

这不是关于学习如何使用 AI 工具，而是关于：

成为真正理解系统的少数人。 AI 擅长生成代码，但不擅长理解系统。当系统变得复杂，需要有人知道整个系统如何运作。这是 AI 的盲区。

能够判断 AI 输出质量的人。 AI 会生成代码，但判断代码是否正确、是否合适、是否可维护，需要人类的专业能力。

能够在 AI 失败时介入和修复的人。 当 AI 生成的代码出现问题，需要有人能够理解问题、定位原因、进行修复。

Naval 的判断更直接：高级工程师现在获得 10 倍薪酬，因为他们能够删除 5000 行 AI 生成的意大利面代码，用 50 行干净的代码替换。

OpenAI 亲自下场，19家顶级机构联手， 成立FDE公司#前端部署工程师

AI代码vs人类代码

AI代码vs人类代码

这就解释了为什么 Devin 的替代者叙事失败了：

AI 可以生成代码，但它无法保证代码可以被人类理解和维护。

一旦进入需要调试和维护的真实场景，AI 生成的代码反而成了负担。

从"写代码"到"审核 AI"，这个转变描述了 2026 年市场的现实：

初级开发者的价值在萎缩，高级开发者的价值在上升；

AI 在做以前初级开发者的工作，但能驾驭 AI 的高级工程师比以往更稀缺。

检查你的AI账单

检查你的AI账单

查查你的 AI 账单？

现在你可以查一下：你上个月为项目消耗了多少 tokens。

不是要你烧钱，而是要你意识到：token 消耗正在成为新的参考坐标。 当 Jensen Huang 用 token 消耗来衡量工程师是否"高效"，当微软开始用 token 预算来谈薪资，这场度量革命已经开始了。

下次谈薪资，

你不只问"我的 token 预算多少合适"，还要问"我的代码产出值多少维护成本"。

参考

• Nvidia's Huang pitches AI tokens on top of salary as agents — CNBC，2026年3月
• Jensen Huang floats giving engineers tokens worth half their annual salary — Yahoo Finance，2026年3月
• More! More! More! Tech Workers Max Out Their A.I. Use. — 纽约时报，2026年3月
• 'Nothing Ever Happens' Is Over — Naval，2026年5月
• Tokenmaxxing at Meta — AugmentedSWE，2026年4月