首頁瑞德·霍夫曼就「Tokenmaxxing」爭議發表看法
在 Meta 因 AI 排行榜外洩給媒體的消息而關閉其內部「tokenmaxxing」儀表板數天後，LinkedIn 共同創辦人暨風險投資人瑞德·霍夫曼（Reid Hoffman）對這個近期在矽谷掀起熱潮的概念表達了支持。
所謂的AI代幣，是指AI模型為理解提示語並生成回應而處理的一小段資料。它同時也是衡量AI使用情況及計算AI服務成本的指標。
因此，許多企業已開始內部追蹤哪些員工消耗最多代幣，以此識別更積極採用 AI 工具的員工。這項做法被稱為「tokenmaxxing」——其中「maxxing」是 Z 世代用來表示「優化」的俚語，類似於「looksmaxxing」或「sleepmaxxing」等詞彙。
然而，科技公司的工程師們正就這項指標是否能有效衡量職場生產力展開辯論，他們認為這無異於根據花錢多寡來對人進行排名。
.@johncoogan 指出，近期關於 Meta「tokenmaxxing」的報導，反映的並非該公司存在不良激勵機制，而是其推動更深度垂直整合的潛在策略：
「我認為這更清楚地揭示了與 MSL 的合作策略。因為很明顯他們正在…… https://t.co/osZD8c6JT3 pic.twitter.com/mjh46Diwei
— TBPN (@tbpn) 2026年4月8日
根據員工 AI 使用量進行排名的排行榜引發熱議——批評者稱其為有缺陷的衡量標準，而支持者則主張「tokenmaxxing」是掌握 AI 時代的關鍵 https://t.co/ZBHZSWrQ3L
— 《華爾街日報》(@WSJ) 2026年4月14日
霍夫曼在本週 Semafor 世界經濟峰會上播出的訪談中，分享了他對企業採用 AI 的建議，並對此做法表示肯定。雖然他並未使用 Z 世代的術語，但他支持追蹤員工代幣使用量的想法。
「你應該鼓勵各部門的人員參與並嘗試（AI），」霍夫曼在活動中表示。「這裡有一個有用的儀表板指標——雖非完美的生產力衡量標準，但值得考慮：人們在工作中實際使用了多少代幣？」
他進一步闡述，部分員工可能會以探索性或非結構化的方式大量使用代幣，因此「代幣最大化」策略應配合對代幣實際應用方式的理解。
「有些實驗會失敗——這沒關係。但關鍵在於建立這種使用循環，並讓廣泛的群體能集體且同步地使用它，」霍夫曼補充道。
霍夫曼還針對正在制定 AI 策略的企業提出其他建議，主張應將 AI 整合至整個組織中。他建議定期召開會議，分享成功的實踐案例。
「我們基本上應該每週舉行一次檢討會議。不需要每次都全員參與，但可以進行小組討論，探討『本週我們嘗試了哪些新方法，運用 AI 來提升個人、團隊及公司的生產力，以及我們學到了什麼？』因為你將會發現一些真正令人印象深刻的應用案例，」霍夫曼說道。
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