最近我一直在思考一个极具反差的现象。
一方面，科技巨头们在2026年的资本支出（CapEx）已经达到了令人咋舌的天文数字，数据中心里的GPU在日夜轰鸣，试图把每一瓦特的电力都转化为智能；另一方面，我们的工程师团队在做技术方案时，依然会为了节省几美金的API调用费而反复权衡。
这种节约在过去是美德，但在今天，可能是一种严重的认知错位。
如果我们重新审视AI时代的工程经济学，会发现一个残酷的真相：工程师的价值定义正在发生根本性的翻转。职级不再仅仅代表你的经验或技术深度，而是代表你调动算力解决问题的“杠杆率”。
传统的“人效”已死
在很长一段时间里，我们习惯用Headcount（人头数）来计算成本和产出。但在AI原生时代，新的评估模型必须引入Token作为核心生产要素。
不妨换个角度看：公司支付给高阶工程师的高额薪水，本质上不是为了买你的代码，而是为你管理巨额算力预算（Token Budget）所支付的“管理费”。
如果一位Principal级别的工程师拿着$2,200的日薪，每天却只消耗了$10的Token，这在经济学上构成了一种“杠杆赤字”（Leverage Deficit）。这意味着极大的人力ROI浪费。因为你的时间太贵了，贵到如果你不调用一支“AI军队”来协助你，你就不可能产出与之匹配的价值。
为了量化这种错位，AI帮我建立了一个基于薪资锚定（Salary-Anchored）的反推模型。也就是根据你的薪水，倒推你“理应”消耗多少算力。
核心审计：我们离“及格”还有多远
我们将目光投向2026年的工程团队。假设混合Token成本已经降至$0.30/1M Tokens，且企业期望的软件毛利率维持在70%。
下表展示了不同职级的工程师，在理论上应该消耗的算力与实际现状之间的巨大鸿沟。这是整套逻辑中最震耳欲聋的部分：
| 职级 (Level) | 角色定位 | 真实日薪 (S) | 目标杠杆率 (R) | 每日算力预算 (B) | 理论Token标准 (T) | 算力鸿沟 (The Gap) |
| SDE (59-60) | 执行者 | $720 | 0.2x | $144 | 0.48 Billion | ~10x |
| SDE II (61-62) | 自动化 | $960 | 0.5x | $480 | 1.60 Billion | ~16x |
| Senior (63-64) | 优化者 | $1,400 | 1.0x | $1,400 | 4.66 Billion | ~23x |
| Principal (65-66) | 决策者 | $2,200 | 2.0x | $4,400 | 14.66 Billion | ~29x |
请注意看Principal这一栏。
一位首席工程师，每天理应消耗接近146亿Token。而现实中，大多数人连这个数字的零头都不到。这个巨大的Gap，就是你每天必须通过自动化资产填补的“价值黑洞”。
如果你每天只产出几百行代码，哪怕字字珠玑，也无法覆盖$2,200的日薪加上理应配套的$4,400算力预算。唯有通过消耗这146亿Token产生的洞察和自动化资产，才能填补这个价值缺口。
为什么职级越高，越要“浪费”？
这里的关键变量是杠杆率R。你会发现，随着职级提升，R值呈指数级增长。这背后有着深刻的商业逻辑。
对于初级工程师（SDE），R仅为0.2。他们的工作模式通常是替代逻辑。用Github Copilot替代打字，用AI搜索替代查文档。这种效率提升是线性的，受限于人类的阅读速度（I/O Bound）。因为需要人实时介入审核，算力无法大规模并发，杠杆率被锁定在低位。
到了Senior阶段，R上升到1.0。这意味着公司在他身上投入的算力成本应与工资持平。这时候的工作模式转变为探索逻辑。Senior不再是单纯写代码，而是定义问题。例如“找出导致支付延迟的10个潜在原因并验证”。通过RAG和Agent，在后台并发运行多个分析线程。如果你还在串行工作，你就在亏损。
而对于Principal，R激增至2.0。这是一种确定性逻辑（Buying Certainty）。
Principal的核心职责是治理、架构决策和风险控制。为了做一个正确的架构决策，避免未来千万美元级别的重构成本，Principal必须进行大规模模拟。你需要消耗146亿Token进行全库扫描、合成数据生成和对抗性压测。
这就是为什么你的算力预算是工资的两倍。因为你的决策太贵了，系统必须提供“过载配置”（Over-provisioning）的算力，以确保你的决策基于最完备的数据和最充分的推演。
驾驭算力的能力，就是你的新职级
当然，有人会提出质疑：给一个工程师146亿Token，他真的能用好吗？
这引出了一个非常现实的技术挑战：Context Rot（上下文腐烂）。
当你试图把海量信息塞进模型时，噪音会指数级增加，模型的注意力会涣散。如果你没有能力构建高质量的上下文管理架构，没有能力设计精密的Agent编排流，那么给你再多的Token也是徒劳。
所以，这正是Principal之所以昂贵的原因。你不仅要有使用算力的意愿，更要有驾驭算力的能力。你需要懂得如何结构化地通过大规模模拟来降低“腐烂”风险，将算力转化为精准的决策依据。如果你无法管理这种复杂性，你就无法花掉这笔预算，进而也就无法支撑你的高薪。
另一个有趣的悖论是关于成本。随着技术进步，Token的价格P会越来越低。在我们的公式中，分母变小，意味着目标Token消耗量T会变得更大。
Token越便宜，你身上的压力反而越大。因为同样的薪水，市场期望你调动的算力规模将变得更加庞大。
结语
我们要习惯一种新的工作伦理。
过去，如果你写了一个脚本帮公司省了钱，你是英雄。但在2026年，如果你作为高阶工程师，还在为节省Token而沾沾自喜，你可能正在犯错。
我们目前的组织存在严重的高成本、低杠杆问题。我们支付着AI时代的薪资，却只获得了前AI时代的产出。
是时候重构我们的行动指南了：对于Junior，节约是一种美德；但对于Principal，明智地消耗（Spending wisely）才是责任。未来的绩效考核，或许不再问你写了多少代码，而是问你的Token转化率是多少——你消耗了公司100亿Token，是否带来了相应的业务确定性？
读者朋友，当你明天打开电脑时，请看一看你的Token账单。如果你发现那里只有寥寥几个数字，或许该问问自己在AI时代的坐标究竟在哪里。