亚马逊已向内部工程师发出明确信号：停止盲目追逐 AI 令牌（Token）消耗量，并警告高强度的 AI 使用并不等同于工作质量的提升。在 10 月 27 日发布的更新版工程指南中，该公司详细阐述了开发者与管理者应如何评估 AI 的实际影响，核心观点直白犀利：消耗的令牌越多，并不代表交付的价值越高。
该备忘录指出，当采用率、令牌消耗量、代码变更及代码审查等指标与实际业务结果脱节时，这些衡量标准便变得“严重失真”。亚马逊强调，若将这些过程性指标设定为硬性目标，会鼓励浪费行为，这与公司倡导的“节俭与简约”文化背道而驰，反而可能导致计算成本飙升和软件复杂度增加。
以长期成果为标尺
公司推崇的衡量标尺是长期成果。“我们认为，以长期结果来衡量自身，并以此作为考核依据才是最佳方式。”亚马逊写道。这并不意味着管理者应完全忽视使用数据，输入型指标在其他指标的辅助下，“经过审慎判断后”仍具有参考价值。亚马逊建议，通过对比最少使用 AI 的团队与最多使用 AI 的团队，来判断 AI 的普及是否真正转化为交付效率的提升。
此外，备忘录还反驳了“每项任务都必须配备 AI 工具”的观点。亚马逊表示，如果现有工具未能改善某人的工作流程，这应被视为“一项发现，而非失败”。能够清晰阐述当前工具短处的工程师，展现的是判断力，而非对 AI 的抵触情绪。