Scott Wu：以Token用量衡量生产力是糟糕的主意，Cognition推出AI生产力保证计划
TL;DR · AI 摘要
Cognition推出AI生产力保证计划，以Devin任务节省的有效工程工时替代Token消耗量作为价值衡量标准，若交付价值低于付费金额则由官方补贴最高1000万美元，推动行业从活动指标转向产出指标。
核心要点
- Cognition发布AI生产力保证，若Devin产出价值低于费用，官方补贴使用费直至达标，上限1000万美元。
- 摒弃Token用量和固定预算，采用经真实工程师估算验证的“有效工程工时”量化Agent任务价值。
- 倡导AI行业评估范式转移：从衡量Token消耗等活动指标，转向衡量实际工程产出等结果指标。
结构提纲
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思维导图
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- AI生产力评估新范式
- 传统度量缺陷
- Token用量误导
- 固定预算僵化
- Devin价值量化
- 有效工程工时模型
- 真实工程师数据验证
- 生产力保证计划
- 价值不足则补贴
- 1000万美元上限
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
用Token使用量衡量个人生产力是个糟糕的主意，给所有人相同的固定Token预算也好不到哪里去。
我们构建了一套系统来衡量每个Devin任务相当于多少有效工程工时，并通过真实工程师的时间估算数据集进行了验证。
如果Devin交付的工程价值低于您支付的费用，Cognition将资助您的使用直至价值匹配，上限为1000万美元。
整个行业需要从衡量活动转向衡量产出。
标题：Scott Wu 在 X 上发文：“用 Token 消耗量来衡量个人生产力是个糟糕的主意。给每个人分配相同的固定 Token 预算也好不到哪里去。那么，在整个组织内推广 AI 的正确方式究竟是什么？
我们构建了一套系统，用于衡量每个 Devin 任务所等效的有效工程工时” / X
URL 来源：https://x.com/ScottWu46/status/2062601080744419761
Markdown 内容：
用 Token 消耗量来衡量一个人的生产力是个糟糕的主意。给所有人分配相同的固定 Token 预算也好不到哪里去。那么，在整个组织内推广 AI 的正确方式究竟是什么？我们构建了一套系统，用于衡量每个 Devin 任务所等效的有效工程工时，并使用真实工程师的工时估算数据集进行了验证。我们的目标是回答各公司正在苦苦思索的根本问题：你的每次 Agent 会话究竟创造了多少实际价值？此外，我们还推出了 AI 生产力保障计划！现在，如果 Devin 提供的工程价值低于你所支付的费用，我们将为你资助使用费用，直到其达到相应价值为止。整个行业需要从衡量活跃度转向衡量产出。我们希望看到更多 AI 公司采取这种方式。
引用
Cognition
@cognition
11小时前
AI 应当证明其价值。隆重推出 AI 生产力保障计划。如果 Devin 提供的工程价值低于您所支付的费用，Cognition 将为您资助使用费用直至达标，资助额度最高可达 1000 万美元。AI 行业是时候停止盲目追求 Token 最大化，转而开始最大化……
