2026年，美国硅谷的工程师们谈判薪酬时或许不仅要谈论薪资和股权，还要讨论Token。

长期以来，硅谷的薪酬体系围绕工资、奖金与股权展开竞争。但随着生成式AI深入软件开发流程，一种新的资源正在被纳入讨论：算力。作为底层计算资源，算力正逐步被折算为可量化的Token额度分发，成为衡量模型调用与计算消耗的重要指标。

“在面试中，越来越多的人问我，如果使用Codex进行开发，他们能获得多少专用的推理计算资源”，OpenAI旗下AI编码服务Codex相关工程负责人之一蒂博·索蒂奥（Thibault Sottiaux）最近在社交平台上写道。他补充称，用户人均算力消耗增速远超用户总量增速，这意味着AI算力愈发稀缺，价值也水涨船高。

算力供给的约束，正在改变工程师对工作与薪酬的认知。 据美国财经媒体Business Insider报道，在不少科技公司内部，软件工程师与AI研究员也早已争抢GPU使用权。企业会依据项目重要程度，对算力资源进行精细分配。OpenAI总裁葛雷格·布罗克曼（Greg Brockma）直言，能使用多少的推理算力，将越来越多地直接影响整体软件开发效率。

这意味着，算力使用权，或许会与高薪、丰厚股权同等重要。在AI深度参与开发流程的时代，工程师们若无法获得大规模算力，其产出效率可能远低于同行。

这种变化，也开始在薪酬细节中体现。美国科技行业最具影响力的薪酬数据库与职级对标体系Levels.fyi的数据专家哈基姆·希布利（Hakeem Shibly）近期发现，有软件工程师提交的薪酬明细中，将“Copilot订阅服务”列入福利津贴。这一细节虽小，却显示出AI使用权正进入薪酬体系。

在部分AI从业者看来，这一趋势可能进一步制度化。英伟达首席执行官黄仁勋在刚刚结束的GTC大会上表示，未来工程师可能会配备一定规模的Token预算，以支持更高效率的开发工作，他认为，算力资源有望成为招聘与岗位配置中被讨论的因素之一。他预计，未来每位工程师都会有一个年度Token预算，其金额可能约为基础薪资的一半，可以帮助他们实现10倍甚至更高的效率提升。

美国AI模型测评初创公司Arena的AI能力负责人彼得·戈斯捷夫（Peter Gostev）表示，OpenAI和Anthropic应该建立招聘网站，让客户可以在上面发布职位，同时列出该职位的token预算和薪资范围。

投资者也注意到了这一动向。红杉资本前合伙人托马什·通古兹（Tomasz Tunguz）在其个人领英主页上写道，企业实际上正在将AI推理算力作为工程薪酬的第四大组成部分：工资、奖金、股权，如今再加上token。

对于首席财务官来说，通古兹表示，这项潜在的新增大额开支的成本必须像其他人力相关成本一样被密切追踪。因为员工使用AI的消耗正不断推高企业整体现金支出。“这已成为财务部门需要考虑的一个因素。”

在这一背景下，企业内部的CFO（首席财务官）面临的关键问题是：这笔算力投入能带来多少实际产出？通古兹认为，如果云基础设施的绩效以GPU每小时使用产生的毛利润衡量效益，那么员工层面的对应指标就是每美元推理算力投入能带来多少有效工作产出。

他已将AI工具和模型深度融入他日常工作流程，目前每天有31项任务实现自动化，每年花费的推理成本约为1.2万美元。“如果一名工程师每年要消耗10万美元算力，那工作效率至少要提升8倍才划算！”通古兹写道。