Token Maxing 到本地开源搭配的转向

36 氪这期播客借两位亲历者复盘了一个正在发生的转折：硅谷持续 8 个月的 Token Maxing 烧钱竞赛到今年年中撞上成本墙。据对话中提及，Uber 在四个月里烧穿全年 AI 预算并收回员工 token 额度，Meta 给员工设定 token 使用上限，企业开始从「比谁烧得多」转向「如何经济地用」。

嘉宾黄东旭给出了自己的具体账本：他此前「永远选最强模型」，一天账单四五百美金；如今转向本地开源模型底座（DeepSeek V4 Flash 跑在自己的 Mac Studio 上，约 30 token/秒）+ 前沿模型 Fable 5 处理复杂判断，账单降到一个月两三百美金，本地部分只花电费。他的结论是：大量日常重复任务「只烧电费不烧 token」，前沿模型留给智力碾压的场景。

💡 为什么值得看亲历者黄东旭复盘半年账单与 Agent 进化，给出本地开源底座加前沿模型的成本账。