来源： 美联社/CNBC
年初由硅谷掀起的“Tokenmaxxing”热潮（最大化使用AI令牌，即生成式AI输入输出最小单位）正遭降温。企业发现全员、全任务使用高端AI模型（如Claude Opus）导致月支出翻倍，却未带来相应生产力提升。行业转向“模型路由”技术，将简单任务交由廉价开源模型处理。开源中国模型（如Kimi、GLM）以低成本提供接近顶级美系模型能力，被部分开发者视为“拉长”此轮热潮的可能变量，但多数观点认为Tokenmaxxing本质是历史重演（如当年以代码行数衡量程序员绩效的荒唐），一年后将被当作笑谈。