亚马逊内部备忘录：别再用Token用量和生成代码量衡量AI成效
· 来源：About Amazon
亚马逊公开工程领导层备忘录，称token用量、工具采用率与代码变更量等指标“有严重缺陷”，会推高成本与复杂度，并重申以长期结果衡量工程师价值。
亚马逊10月27日在About Amazon公开一份此前在九月内部传阅的工程备忘录，并由CNBC报道。备忘录重新定义AI时代软件开发工程师与经理的角色，明确反对把“尽量多烧Token、尽量多让模型写代码”当作成功标准——业界俗称tokenmaxxing。
公司写道：token用量、AI工具采用率、代码变更或评审量等指标“有严重缺陷”，可能推高成本并制造不必要的复杂度；这些数字应“带着判断谨慎使用”，并与其他数据并列，最好以长期结果来衡量。发言人表示尚未对员工设置Token上限；但五月曾关闭内部排行榜，因员工为冲榜而疯狂调用AI。AWS副总裁Marc Brooker对CNBC称，更看重“功能交付速度”——上线次数、成功进入生产的变更等，本质是投资回报：为客户与业务真问题投入工具、时间与Token，而不是为不重要的问题空烧算力。
在CEO Andy Jassy推动全公司拥抱AI、同时担心编制收缩的背景下，这份备忘录标志着大厂开始从“先用起来”转向“用得值不值”。对依赖计量计费的模型厂商而言，客户侧的反tokenmaxxing也会改写实际用量曲线。