Przez dekady mierzyliśmy produktywność liniami kodu, zamkniętymi ticketami, przepracowanymi godzinami. W 2026 roku w boardroomach Silicon Valley mówi się coraz głośniej o zupełnie innym mierniku: tokenach AI. To właśnie tokeny – elementarne jednostki danych przetwarzanych przez modele językowe – stają się nową walutą branży technologicznej, i to dosłownie.
Jeśli chcesz otrzymać raport przed oficjalną premierą oraz zobaczyć nazwę swojej firmy wśród uczestników badania – zostaw adres email na końcu ankiety.
Jensen Huang podnosi poprzeczkę
Zaczęło się od keynote’u Jensena Huanga na konferencji GTC 2026 w San Jose. Szef Nvidii rzucił pomysł, który wielu uznało za prowokację: inżynierowie powinni dostawać budżet tokenowy jako część swojego wynagrodzenia, obok pensji, premii i akcji.
„I could totally imagine in the future every single engineer in our company will need an annual token budget. They’re going to make a few hundred thousand dollars a year, their base pay. I’m going to give them probably half of that on top of it as tokens so that they could be amplified 10 times.” / „Łatwo wyobrażam sobie, że w przyszłości każdy inżynier w naszej firmie będzie potrzebował rocznego budżetu tokenowego. Będą zarabiać kilkaset tysięcy dolarów rocznie jako podstawę. Dodam im prawdopodobnie połowę tej kwoty w tokenach, żeby mogli być dziesięciokrotnie bardziej wydajni.”
Huang poszedł dalej. Powiedział wprost, że jeśli inżynier zarabiający 500 000 dolarów rocznie nie wydaje przynajmniej 250 000 dolarów na tokeny AI, to jest to dla niego sygnał alarmowy. Analogia? Projektant chipów, który odmawia używania narzędzi EDA i woli kreślić na papierze. Archaizm w epoce agentów AI.
Nvidia nie jest przy tym tylko głosicielem nowej doktryny – sam Huang przyznał na podcaście All-In, że firma stara się wydać łącznie około 2 miliardów dolarów rocznie na tokeny dla swojego zespołu inżynierskiego.
Meta i fenomen „Claudeonomics”
Kiedy Huang wykładał teorię, Meta już budowała praktykę. W marcu 2026 roku jeden z pracowników firmy stworzył na wewnętrznym intranecie dashboard o nazwie „Claudeonomics” – ranking zużycia tokenów AI wśród ponad 85 000 pracowników. Nazwa to bezpośrednie nawiązanie do Claude’a, modelu Anthropic, który stał się ulubionym narzędziem Meta – zwłaszcza do pracy technicznej i kodowania.
Wyniki były spektakularne. W ciągu jednego miesiąca pracownicy Meta wygenerowali łącznie ponad 60 bilionów tokenów. Lider zestawienia – anonimowy inżynier – przetoczył przez Claude’a 281 miliardów tokenów w 30 dni. Przy publicznej cenie 5 dolarów za milion tokenów, sam koszt tej jednej osoby mógł przekroczyć 1,4 miliona dolarów miesięcznie. Osoba ta była publicznie celebrowana. Koszt – nie był kwestionowany.
Pracownicy zdobywali tytuły „Token Legend” i „Cache Wizard”. Leaderboard stał się grą. Chwilę potem – zlikwidowano go z powodu obaw o bezpieczeństwo danych.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl:
Token jako miara produktywności to pomysł, który ma sens – ale tylko do pewnego momentu. Jeśli ktoś przetwarza miliardy tokenów i faktycznie produkuje dzięki temu wyniki, które przynosiłyby wartość całemu zespołu, to mamy do czynienia z nowym rodzajem dźwigni. Ale historia leaderboardów w korporacjach jest bogata w przykłady gamifikacji, która niszczy sens, który miała mierzyć. Token to miara wejściowa, nie wyjściowa. Można spalić miliard tokenów i nie wyprodukować niczego użytecznego. Pytanie, które firmy powinny sobie zadawać, nie brzmi „ile tokenów wydałeś”, tylko „co z nich wynikło”.
Czwarty składnik wynagrodzenia
Trend zauważyli też analitycy. Tomasz Tunguz z Theory Ventures już w lutym 2026 opisywał tokeny jako „czwarty składnik” pakietu wynagrodzeń – obok pensji, premii i akcji. Jego analiza oparta na danych Levels.fyi wskazywała, że top inżynier zarabiający 375 000 dolarów z budżetem tokenowym 100 000 dolarów to de facto koszt 475 000 dolarów – co piąty dolar idzie na obliczenia AI.
Sam Huang na konferencji GTC mówił o tokenach jako narzędziu rekrutacyjnym. Według CNBC, miał stwierdzić, że pytanie „How many tokens come along with my job?” / „Ile tokenów dostaję razem z pracą?” ma szansę stać się tak standardowe w rozmowach kwalifikacyjnych w Silicon Valley jak pytanie o pakiet akcji.
Oto kilka kluczowych sygnałów tego trendu:
- Ali Ghodsi, CEO Databricks, w publiczny sposób pochwalił inżyniera, który wydał ponad 7 000 dolarów na tokeny AI w dwa tygodnie, prosząc cały zespół o brawa
- OpenAI prowadzi własny wewnętrzny leaderboard – jeden z użytkowników skonsumował 210 miliardów tokenów w ciągu tygodnia
- Inżynier Ericssona w Sztokholmie przyznał mediom, że wydaje na Claude’a więcej, niż sam zarabia – na koszt pracodawcy
- Andrej Karpathy, były naukowiec Tesla i OpenAI, powiedział wprost na podcaście: „The name of the game is tokens. What is your token throughput?” / „Gra toczy się o tokeny. Jaka jest twoja przepustowość tokenów?”
Rynek rośnie, pytania też
Za kulisami tego trendu stoi twarda ekonomia. Anthropic zbliża się do 19 miliardów dolarów w annualizowanych przychodach. OpenAI przekroczyła 25 miliardów. Nvidia notuje rekordowe wyniki – 215,9 miliarda dolarów przychodu za rok fiskalny 2026, wzrost o 65% rok do roku. Centra danych rosną w tempie niewidzianym od lat, a popyt na obliczenia AI wydaje się nie mieć sufitu.
Czy to oznacza, że każda firma powinna bezzwłocznie budować własne leaderboardy tokenowe? Historia „Claudeonomics” w Meta sugeruje ostrożność. Dashboard żył krótko – nie dlatego, że idea była zła, ale dlatego, że brakuje jeszcze narzędzi, norm i ram governance, które pozwoliłyby ten pomysł wdrożyć odpowiedzialnie.
Joe Weisenthal z Bloomberga porównał euforię wokół tokenów do chińskiej kampanii „wielkich pieców” z lat 50. – ślepe dążenie do liczb bez refleksji nad rzeczywistą wartością. To może być zbyt ostra krytyka. Ale pytanie, które stawia, jest uczciwe.
Tokens to nowe equity? Może. Nowa forma presji? Też możliwe. Jedno jest pewne: skończyły się czasy, gdy dział finansowy mógł ignorować linię „AI compute” w budżecie operacyjnym.
