重點ㄧ： 聯發科傳出縮減員工AI token額度，聯發科回應，公司透過「智慧自動調度」機制，依任務複雜度分配模型。
重點二： 分析師郭哲榮認為公司不該在AI工具上省錢，揚言若不改就出清持股。
重點三： 管控員工AI用量並非聯發科獨有。Uber設下用量上限、微軟收回部分授權、Meta準備導入預算制，矽谷企業也開始重新控制AI工具成本。
聯發科傳出縮減員工使用AI工具的token額度（token是AI模型計算用量的單位，用量越大、費用越高），分析師郭哲榮對此批評「上面高層亂搞事情」，更揚言公司若不改，他將出清手上的聯發科股票。
《數位時代》向聯發科詢問，官方回應：「 公司鼓勵員工廣泛應用AI工具以提升生產力。同時透過智慧自動調度機制，依任務複雜度，自動匹配最適合的內部專屬或外部頂尖模型；藉由更具效益的token使用模式，確保能長遠、永續且全面地支持公司不斷擴大的AI運用需求。 」
聯發科並未說明員工實際可用額度，也未直接否認額度曾調整。不過，從Uber、微軟到Meta，今年也都陸續調整員工AI工具的使用方式。
本文目錄
- 聯發科傳砍AI額度，郭哲榮：高層不改、出清持股！
- 聯發科回應：鼓勵員工廣泛應用AI，以智慧自動調度分配模型
- 輝達、Uber、Meta怎麼管員工AI額度？
- tokenmaxxing熱潮消退，為什麼矽谷開始替AI設上限？
聯發科傳砍AI額度，郭哲榮：高層不改、出清持股！
近期社群傳出，聯發科大幅縮減員工AI token額度。不同消息版本從每人每月2至3美元，到每月10美元不等，約新台幣64至320元；也有說法指出，每日額度約2.2美元（約新台幣70元）。
對此，郭哲榮表示，聯發科改用自架的中國系開源AI系統後，還碰上伺服器額度不足、辦公室內網不穩定等問題。他認為公司不該在AI工具上省錢，直言：「聯發科薪水那麼高，結果你在省AI的錢，笑死人。」
他以輝達為例，認為若AI額度太低，等於讓高薪工程師把時間花在手寫程式上；自己的投顧公司連秘書等非技術人員，也會補助使用ChatGPT、Gemini。郭哲榮更表示：「如果他們沒有改的話，我聯發科的股票我會全數出清！」
不過，上述員工額度、自架系統以及內網問題，聯發科目前都未證實。公司僅表示，目前透過「內部專屬或外部頂尖模型」提供員工使用。
聯發科回應：鼓勵員工廣泛應用AI，以智慧自動調度分配模型
針對AI額度爭議，《數位時代》詢問聯發科，公司表示，鼓勵員工廣泛應用AI工具，並透過「智慧自動調度」機制，依照任務複雜度分配不同模型。
這類作法業界通常稱為模型分流（model routing）。系統會先判斷任務難易，簡單工作交給成本較低或公司自建的模型，較複雜的任務才送往價格較高的頂尖模型，減少不必要的token支出。
不過，聯發科並未進一步說明實際分流方式。
聯發科近年也持續擴充自建算力。聯發科今年5月啟用銅鑼研發資料中心時表示，該中心的AI平台每月可處理高達1,380億個token。
類似的作法在矽谷也愈來愈常見。輝達投資的新創Factory推出模型分流工具，微軟、Databricks也提供可監控AI用量、設定額度上限的工具。
輝達、Uber、Meta怎麼管員工AI額度？
《數位時代》整理幾家國際大廠的作法，可以看出各家公司對AI成本的態度差異很大。輝達仍大力鼓勵員工增加使用量，但Uber、微軟、Meta已開始設上限、收回部分授權，或把員工導向自家工具。
| 公司 | AI工具政策 | 額度／限制 |
|---|---|---|
| 輝達 | 黃仁勳鼓勵工程師大量使用AI | 他曾以年薪50萬美元的工程師為例，認為一年至少應使用25萬美元、相當於年薪一半的token |
| Uber | 4個月就用完全年AI程式碼工具預算，之後開始設限 | 每名員工、每項AI程式開發工具每月最高1,500美元 |
| 微軟 | 收回體驗與裝置事業群多數Claude Code授權，改推GitHub Copilot CLI | 未公布個人統一額度；外媒曾報導部分工程師每月Claude Code支出約500至2,000美元 |
| Meta | 準備導入AI預算制，並引導員工使用自家MetaCode | 預計2027年起實施，尚未公布每人額度 |
| 亞馬遜 | 關閉員工自建的AI用量排行榜KiroRank | 未公布個人額度，主要是停止以用量競賽鼓勵員工大量使用 |
其中，輝達走的是最積極路線。黃仁勳曾以年薪50萬美元的工程師為例，認為一年至少應使用25萬美元、相當於年薪一半的token，顯示他期待員工大量使用AI工具。
Uber則已經直接訂出上限，每名員工使用每項AI程式開發工具（如Claude Code、Cursor），每月最高1,500美元。微軟和Meta雖沒有公布統一額度，但都在把員工導向自家工具；外媒分析，控制成本是原因之一。
tokenmaxxing熱潮消退，為什麼矽谷開始替AI設上限？
去年到今年初，矽谷一度流行「tokenmaxxing」，也就是盡可能拉高token使用量，把「用了多少AI」視為員工是否積極採用AI的指標，有些公司甚至設計排行榜鼓勵競賽。
Meta內部的「Claudeonomics」排行榜曾列出前250名用量最高的員工，還頒發「Token傳奇」等稱號。根據The Information報導，Meta員工30天內共使用73.7兆個token。
但用量衝高後，AI支出也快速增加。Uber因4個月就燒光全年AI程式碼工具預算，之後重新規劃支出。Meta的排行榜則是員工自建，今年4月被媒體揭露後，Meta以資料外流為由下架。
即使是最鼓勵員工使用AI的輝達，主管也坦言運算成本已高於人力成本。輝達應用深度學習副總裁布萊恩．卡坦扎羅（Bryan Catanzaro）曾表示，對他的團隊而言，運算成本已遠高於員工成本。（延伸閱讀：黃仁勳猛催token、企業AI帳單卻失控！微軟與Uber都踩煞車，「養AI比用人貴」現實已上演）
回到聯發科，目前外界流傳的AI額度版本不一，公司也未公布實際數字。從官方回應來看，聯發科目前採取「智慧自動調度」方式分配不同模型，實際額度如何調整、與其他科技公司的制度有何差異，仍有待更多資訊釐清。
延伸閱讀
資料來源：Outlook Business、The Decoder、The State of AI、Fortune
本文初稿為AI編撰，整理．編輯／林育萱
