Einschlägige Beobachtungen aus der Silicon Valley AI-Szene: Die Sorge der großen Unternehmen hinter einem Einzelnen, der 500.000 US-Dollar an Token ausgibt
Text | Zhou Xinyu, Deng Yongyi
Editor | Zhang Yuxin
Die Angst vor dem Token-Maxxing (Token-Waffenlauf) in Silicon Valley, die über zwei Monate andauerte, wurde von Meta auf eine ironische Weise beendet.
Wir alle kennen die Vorgeschichte: Im März 2026 hat Meta, um zu beweisen, dass es ein "AI-Native"-Unternehmen ist, intern eine "Claudeonomics (Claude-Ökonomie)"-Liste eingeführt: Je mehr Token ein Mitarbeiter verbraucht, desto höher steht er in der Rangliste. Mitarbeiter am Ende der Liste riskieren die Entlassung.
Als wir Ende April nach Silicon Valley kamen, berichteten Freunde von Meta von der Fortsetzung der Geschichte: Einen Monat nach dem Start der Liste hatte der erste Mitarbeiter seinen Token-Verbrauch auf fast 500.000 US-Dollar pro Monat, was auf fast 300 Milliarden Token entspricht, hochgetrieben.
Kurz darauf hat Meta die Liste entfernt. Über die Gründe für die Entfernung gibt es keine klare Erklärung innerhalb des Unternehmens, aber die Mitarbeiter vermuten, dass es daran liegt, dass die Kosten für die Token im Rahmen des missbräuchlichen Wettbewerbs weit über den Erwartungen von Meta lagen.
Der Start von Silicon Valley im Jahr 2026 war angstreich und phantastisch.
"Wenn Sie vor sechs Monaten in die Bay Area gekommen wären, hätten sich die Leute noch ziemlich gut gefühlt." In einem koreanischen Suppenrestaurant in San José traf ich den chinesischen Agenten-Unternehmer Ryan.
Überall hörte man Mandarin - überall waren chinesische Menschen zu sehen, entweder Mitarbeiter von Top-10-Weltunternehmen oder Unternehmer, die über den Ozean hinweg auf der Suche nach Chancen waren. Sie bilden die absolute Hauptkraft der Silicon Valley AI-Armee.
Heute werden die Emotionen der chinesischen Menschen in der Bay Area vor allem von zwei Dingen beeinflusst:
Erstens die Angst vor dem Token-Maxxing und die massiven Entlassungen.
Token, die "kleinste Einheit für die AI-Informationverarbeitung", ersetzen zunehmend Indikatoren wie DAU und GMV und werden zu einer neuen Vergleichsdimension für Silicon Valley-Unternehmen.
Ob es sich um die Einrichtung einer Token-Verbrauchs-Rangliste für Mitarbeiter oder die großzügige Zuweisung von "unbegrenzten" Token-Kontingenten handelt, die Silicon Valley-Hersteller zeigen alle tiefe Angst: Niemand möchte bei der AI-Transformation zurückbleiben.
Aber die andere Seite der AI-Revolution ist, dass Entlassungen nun einen glaubhaften Grund haben. Nachdem Salesforce Anfang des Jahres 1.000 Mitarbeiter entließ und Amazon kürzlich bekannt gab, 16.000 Stellen in diesem Jahr zu streichen, hat Meta ebenfalls seine Mitarbeiter "mit dem Finger geknabbert": Am 20. Mai begannen die Entlassungen, mit einem Anteil von 10%, was etwa 8.000 Personen betrifft.
Zweitens ist es die Umkehrung des Manus-Kaufs.
Am 30. Dezember 2025 hat ein Meta-Kaufvertrag im Wert von Milliarden von US-Dollar Manus auf den Thron des "chinesischen Startup-Lichts" gehoben. Doch nur vier Monate später wurde dieser Kauf aufgrund von Compliance-Problemen zwangsweise gestoppt.
Dies ist ein Spiegelbild der Compliance-Angst, der Identitätsangst und der Existenzangst chinesischer Unternehmer in einer gespaltenen Situation. Die klassische Methode der globalen Arbitrage, "chinesisches Team - Singapur-Shell - Geld und Käufer in den USA", beginnt zu versagen.
Ryan sagte direkt: "To be Chinese or not to be" ist die Entscheidung, die ein Startup schon am ersten Tag treffen muss.
Trotz der schlechteren Situation bleibt Silicon Valley immer noch die Jerusalem der AI-Startups, dank der fortschrittlichsten Modelle, des globalen Marktes und der Ressourcen sowie des vielfältigeren Kapitals aus dem Primärmarkt.
Am 2. Mai war ein kleiner Veranstaltungsort in San Francisco mit fast 200 chinesischen Menschen gefüllt. Das Ticket für diese AI-Unternehmer-Salon mit dem Thema "Build For the NEXT Wave" war weniger als drei Tage nach der Ankündigung ausverkauft.
Als einer der Veranstalter sagte Qian Jinkai, Mitbegründer der Global AI Community Linkloud, der Zeitschrift "Intelligent Emergence", dass chinesische Unternehmer in Silicon Valley im Allgemeinen viel entspannter sind als in China. Er erinnerte sich, dass viele in China angstvolle Unternehmer, die nach Silicon Valley kamen, sagten: "Die Startup-Umgebung in Silicon Valley ist wirklich toll!"
"In Silicon Valley ist die Fehlertoleranz bei Startups sehr hoch. Wenn eine Richtung nicht funktioniert, wird schnell die Richtung geändert (Pivot), was in Silicon Valley ganz normal ist, schließlich ändert sich die Branche derzeit sehr schnell." so seine Zusammenfassung.
△In der Blue Bottle in Palo Alto versammeln sich viele Unternehmer und Investoren, um über Projekte zu sprechen.
Im Folgenden stellen wir Ihnen die Bilder von Token-Angst, Entlassungsbedrohungen und Auslandsstartups in Silicon Valley vor. Viel Spaß!
Welche Form hat die Angst der Silicon Valley-Großkonzerne?
In Meta traue ich mich schon gar nicht mehr, Dokumente zu schreiben
Unter den Silicon Valley-Großkonzernen wird Meta oft als das Unternehmen angesehen, das auf dem AI-Sektor noch keine eigene Position gefunden hat. Der Wettlauf um den Token-Verbrauch und die radikalen Entlassungen lassen die Angst auch unter den Mitarbeitern wachsen.
"Ein Kollege sagte mir vor ein paar Tagen, dass er sich künftig nicht mehr traue, Dokumente zu schreiben." Ein Meta-Mitarbeiter sagte der Zeitschrift "Intelligent Emergence".
Die offene Kultur in Silicon Valley wird von der AI stark erschüttert. Große Silicon Valley-Unternehmen wie Meta und Google haben seit Jahren ein hohes Maß an Code-Sharing implementiert. Mitarbeiter verschiedener Produktlinien (z. B. WhatsApp, Messenger) können sich gegenseitig Code-Änderungen ansehen und wiederverwenden, um gute Ideen zu teilen und den Geschäftsablauf zu beschleunigen.
Aber Vibe Coding hat alles verändert.
"Wenn Sie Ihre Ideen in ein gemeinsames Dokument schreiben und andere Mitarbeiter es sehen, wird es wahrscheinlich von jemandem an einen Agenten zur Codierung weitergeleitet." Der oben genannte Mitarbeiter sagte, dass derjenige, der die Idee hat, nur den Design-Kredit erhält, während der Implementierungs-Kredit (execution credit) dem Mitarbeiter gehört, der das Produkt umsetzt. Letzterer ist ein wichtigeres Kriterium für die Beförderung.
Radikalere Organisationsanpassungen
Kürzlich hat Meta aus verschiedenen Abteilungen über tausend Mitarbeiter zwangsweise abgezogen und eine neue Abteilung, die Applied AI Engineering, gegründet. Diese Abteilung unterstützt hauptsächlich das derzeit heißeste MSL-Labor (Super Intelligence Lab) von Meta, indem sie AI-Tools entwickelt, Daten annotiert und Bewertungssätze erstellt.
Die abgezogenen Mitarbeiter haben im Allgemeinen keine Möglichkeit, in andere Abteilungen zu wechseln oder andere Optionen zu wählen, was bei Organisationsanpassungen in Silicon Valley-Großkonzernen selten ist. "Nachdem viele Leute dieser Abteilung beigetreten sind, wurden sie zur Datenannotierung eingesetzt." Der oben genannte Meta-Mitarbeiter sagte.
Dies liegt daran, dass hochwertige Daten immer noch die Engstelle bei der Modelltraining sind. Meta glaubt, dass interne Mitarbeiter die Modelltraining besser unterstützen können, indem sie Daten liefern.
Zur gleichen Zeit hat Meta eine Initiative zur Verbesserung der Modellfähigkeiten (Model Capability Initiative) gestartet und auf den Computern der amerikanischen Mitarbeiter eine neue Software installiert, um alle täglichen Computeraktionen der Mitarbeiter zu sammeln, die als Datenquelle zur Verbesserung der Modellfähigkeiten dienen sollen. Dies hat heftige Proteste unter den Meta-Mitarbeitern ausgelöst.
Eine komplexe Mischung aus Wut und Angst erfüllt die Mitarbeiter hier: "Man weiß nicht, wann man ersetzt wird. Vielleicht sollte man sich zuerst anschauen, wie man Wasserleitungen repariert." Ein anderer Meta-Mitarbeiter sagte der Zeitschrift "Intelligent Emergence".
Unternehmen für Zuckerberg
Obwohl der Traum von der Übernahme von Manus gescheitert ist, haben chinesische Unternehmer in Silicon Valley dennoch gute Chancen, ihre Unternehmen an Silicon Valley-Großkonzerne zu verkaufen.
Nach Angaben von Crunchbase haben nur die drei Unternehmen Salesforce, OpenAI und Snowflake in den letzten drei Jahren 35 offizielle Übernahmegeschäfte abgeschlossen.
Meta ist eines der wenigen Unternehmen, das gerne chinesische AI-Unternehmen übernimmt. Beispielsweise hat Meta Scale AI, gegründet von Wang Tao (Alexandr Wang), und das Unternehmen Assured Robot Intelligence, gegründet von dem chinesischen NVIDIA-Forscher Wang Xiaolong, in seinen Besitz genommen.
Dagegen sagte ein Meta-Forscher direkt: "Metas 'lockere' Übernahmestrategie war in Silicon Valley lange Zeit umstritten. Viele der in den letzten Jahren übernommenen Unternehmen waren weniger als ein Jahr alt und hatten noch nicht den Markt getestet."
Ein chinesischer Silicon Valley-Unternehmer sagte direkt: "Heute ist es in Silicon Valley in Mode, für Zuckerberg zu unternehmen, weil er Unternehmen nicht so wählerisch kauft."
Das Silicon Valley-Style "Rennen"
Wenn wir versuchen, die Angst der Großkonzerne in das interne "Rennen" zu konkretisieren, stellen wir überraschenderweise fest, dass die meisten Mitarbeiter, die um 2023 in Silicon Valley-Großkonzerne eingestellt wurden, das Wort "Rennen" fremd und unverständlich finden.
In Silicon Valley gibt es einen Konsens: "Das durch das 'Rennen' verursachte Verschwenden von Ressourcen und Talenten könnte höher sein als die Verluste durch das Scheitern." Ein Forscher von Google DeepMind sagte der Zeitschrift "Intelligent Emergence" auf einer Messe in San José.
Deshalb ist es üblich, dass Silicon Valley-Großkonzerne die klügsten 'Gehirne' relativ frei lassen, zu forschen, und ihnen dann die maximale Rechenleistung zur Verfügung stellen - Projekte wie Claude Code und Nano Banana waren ursprünglich nicht in den Unternehmensstrategien enthalten, sondern resultierten aus plötzlichen Ideen von Forschern. Sobald jedoch eine Richtung als wichtig erkannt wurde, wurde ausreichend Unterstützung gewährt.
Anstatt intern zu "rennen", verfolgen Silicon Valley-Großkonzerne in der Regel ein Konkurrenzmodell: Mit dem globalen SOTA "rennen".
Seit langem ist NVIDIA der wichtigste Chip-Lieferant von Meta. Aber die Eigenentwicklung von Chips, um die Abhängigkeit von externen Rechenleistungslieferanten zu beseitigen und die Kernschritte des Modelltrainings und der Inferenz zu kontrollieren, ist seit langem der Wunsch von Meta. Deshalb hat Meta das Ziel für seine Chip-Geschäftseinheit MTIA gesetzt, "die Leistung und das Ökosystem von NVIDIA zu erreichen".
Das Endergebnis dieses externen Wettbewerbs wird von Metas Modellgeschäft mit dem Code-Namen "Avocado" beurteilt. Der Sieger wird eingekauft. "Die Einnahme durch Avocado ist das ultimative Ziel von MTIA in diesem Jahr." so die Zusammenfassung des Unternehmensgründers.
Zum Beispiel ist DeepMind innerhalb von Google die einzige Abteilung, die die uneingeschränkte Nutzung von Konkurrenzmodellen wie Claude Code und CodeX erlaubt (Google hat aus Sicherheitsgründen eine lokale Installation vorgenommen). Ein Google-Mitarbeiter sagte uns, dass DeepMind damit die Veränderungen der Konkurrenz im Auge behalten möchte, während es die Effizienz mit den besten Codierungsmodellen steigert.
Ein Projekt der obersten Leitung
Das DeepMind-Gebäude.
In Mountain View fällt es schwer, einer riesigen Glasarchitektur mit einer hydraulischen Solardachabdeckung zu entgehen.
Ein Google-Freund sagte uns, dass nur zwei Arten von Menschen in diesem Gebäude arbeiten können: Einerseits die obersten Führungskräfte von Google in Direktorresebene, andererseits die Forscher von DeepMind. In China würde dies ungefähr der Situation entsprechen, dass Zhang Yiming ständig im Seed-Büro arbeitet.
Diese räumlich extrem flache Organisationsform bedeutet: AI ist bereits ein Projekt der obersten Leitung von Google.
In der äußerst offenen Google-Campus ist dieses Gebäude fast von der Außenwelt abgeschnitten. Der Freund erwähnte, dass die Zugangsberechtigungen zwischen den Bürogebäuden anderer Google-Geschäftsbereiche miteinander kompatibel sind. Mitarbeiter können mit ihrer Personalausweiskarte die Türen aller Bürogebäude öffnen. Nur das DeepMind-Office ist eine Ausnahme.
"Extreme Konzentration, extreme Bottom-up-Herangehensweise", so beschrieb ein DeepMind-Forscher die Kultur von DeepMind.
Wie weit ist der Token-Maxxing gekommen?
Heißt es, je mehr Token-Maxxing, desto fortschrittlicher ist das Unternehmen?
In Silicon Valley beginnt man, den Token-Maxxing zu entmystifizieren.
Ein Google-Freund sagte der Zeitschrift "Intelligent Emergence", dass seitdem das Unternehmen nicht-Entwicklern ermutigt, Antigravity (Googles Codierungs-Agent) für Vibe Coding zu verwenden, die Code-Menge in der Abteilung um das 3- bis 4-fache gestiegen ist, aber die Akzeptanzrate um 30% gesunken ist.
Im ersten Quartal 2026 hat das Projektmanagement-Softwareunternehmen Jellyfish die Daten von 7.548 Ingenieuren gesammelt. Sie stellten auch fest, dass die Ingenieure mit dem höchsten Token-Verbrauch nur eine zweifache Produktivitätssteigerung mit einem zehnfachen Token-Kostenaufwand erzielen konnten.
Dies bedeutet, dass der Token-Maxxing nur die Code-Menge, nicht aber den Wert erhöht.
Die versteckten Managementkosten, die durch die AI entstehen, werden oft übersehen. "Wenn man mehrere Krebse hält, kämpfen sie untereinander. Wer soll das regeln?" Der Unternehmer Sharon hat in vielen Unternehmen Konflikte zwischen Menschen und Agenten beobachtet: Ein Agent ändert den Code, der andere weiß es nicht und arbeitet weiterhin an der alten Version; Zwei Agenten optimieren gleichzeitig die gleiche Logik und erzeugen widersprüchliche Ergebnisse.
In einer solchen Situation wird der Nutzen der AI-Effizienzsteigerung noch nicht gesehen, sondern es wird stattdessen eine neue Management-Belastung.
Im Vergleich zum Wettlauf um den Token-Verbrauch von Mitarbeitern möchte "Händler" Musk lieber die Token gegen echtes Geld verkaufen
Unter den Silicon Valley-Großkonzernen, die an dem Token-Maxxing teilnehmen, ist Tesla etwas speziell.
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