2026年还剩两个多月，大厂打工人也马上要熬过被AI支配的一年。

年初，黄仁勋一句"如果一名年薪50万美元的工程师，一年的Token消耗不到25万美元，会令我深感不安"，带起Tokenmaxxing浪潮。所有人都在用AI、都在烧Token——似乎Token用得少了，工作就没做到位。

到了6月，大厂发现Token有点烧不起了，转而关注AI使用的回报率。这不仅没降低员工的AI FOMO情绪，反而让他们更难"取悦"老板：要证明AI正在帮自己提效，交付内容必须有AI含量，消耗的每一个Token都要显得在产生价值。

对一部分人来说，AI能否真提效是其次，更要紧的是向团队展示"我已经在用了"。因为不会用AI不要紧，重要的是别让老板觉得你不会。

为此，有人把"让AI把老板半小时会议录音转成文字"写成"搭建语音信息结构化流程"，还被评为优秀案例；有人专门找不重要的工作场景做成Skill，包装成听起来很厉害的名字给老板看；还有PM用AI干RD的活，干完再找RD同事改一遍。

这种现象在海内外越来越普遍。Visier调查显示，1000名美国全职员工中，48%承认向同事或上级夸大了自己的AI使用频率或专业知识。

可以预见，随着AI深入普及，这种"表演"还会继续。

一、为了让周报有AI含量，十分钟的活我干了半小时

李昭，92年，杭州，电商公司产品运营

三月到五月是真卷。组里有用量排行，行政每周导出数据发群里。那会儿用AI不为干活，为的是榜上别掉队。我问排第一的姑娘怎么做到的，她说睡前让AI帮写全年规划，跑完也不看。我学她，一到工位就让AI跑"竞品监控"，然后自己刷短视频蒙混过关。

六月风向变了，不看用量看产出。周报要体现"AI提效案例"，要有数据。最滑稽的一次，我把"让AI把老板半小时会议录音转成文字"写成"搭建语音信息结构化流程"，这条后来还被评为优秀案例。还有一次拟渠道调价通知，原本十分钟的事，为了让周报有AI含量，我让AI起草，它给我编了好多数据，最后我翻出去年双十一的通知改了改交上去。但周报里还是写了"AI辅助撰写"。

慢慢摸出一套方法：左边跑AI，右边工作。方案类的活把brief丢进去等框架，它跑第一块时我写第二块的要求；等第二块跑起来，我回头检查第一块结果。AI确实能提效——上周四十多条客服投诉，让它按问题分类十分钟出了张表；整理会议纪要开完会大家刚走到工位，我已经发群里了。

但AI跑东西没准点，三十秒和一小时都有可能。切来切去，专注力明显下降，一天下来很累又说不出累在哪。后来只好给工作分类，润色类小活攒到一起集中处理。

最近部门让每人汇报"AI使用心得"。看了领导群里发的汇总文档，说综合了大家的心得。不用看就知道，都是AI总结的AI。

二、我写的Demo根本用不了，但领导特别满意

李默，27岁，北京，互联网大厂产品经理

年初公司要求全员搞AI、写Skill。3、4月份领导找我谈，说PM不会写代码很快被淘汰，要求学用AI写代码，简单需求自己解决，别事事找研发。

我确实写过一些小demo和UI设计，说实话都不太能用，给到研发同事还得重新改一遍。但领导很满意。汇报交差反而比以前容易了——东西能不能落地是其次，"你在用AI"这个姿态先立住了。

6月后换了新Leader，对AI产出考核细化了很多，之前那套交不了差。我换了方式：把需求反馈、市场调研、产品框架写成Skill，每个环节让AI处理，交付基本AI直出。真正有价值的不多，"表演"成分更重。一来很多工作根本不需要AI，二来AI给出的需求同事拿到手不好推进，经常发现逻辑错误还得重新开会碰。

好处是Leader觉得我们很忙，AI工作流搭起来了，过程数据好看，汇报也好看。

我自己的判断：AI确实能提效，尤其写代码和写文档，但不是总能提效，硬套反而添乱。最大的问题是Leader一旦觉得你效率提升了，就会让你去干别人的活——提效红利落不到自己头上，反而成了加活的依据。

三、AI使用率不到70%扣绩效，我们卷出一堆没人用的Skill

小楠，95后，深圳，活动策划

老板把AI使用率纳入绩效考核：不到70%扣20%绩效。

起初大家觉得没什么，AI确实提效。做活动策划方案以前要3天，现在一天出初稿；竞品分析、PPT制作都省时间。

但慢慢变味了。公司搞AI比赛，比谁覆盖更多场景、搭更多工作流、做更多Skill。有价值的场景毕竟有限，为了完成任务大家开始卷数量。有人找不重要的场景做成Skill再包装成厉害名字；有人用AI做小程序汇报时展示。

老板看到这么多新工具觉得积极性高，但实际上很多东西对工作帮助不大，做出来根本没人用。

更无奈的是，AI还在制造新工作量。同事用AI快速生成方案配精美PPT，老板看完觉得效率高马上推进，执行阶段才发现漏洞一堆，还是得靠人一点点补。而且现在领导看完方案还会交给AI审核一遍，AI提出一大堆修改意见，有些有价值有些不符合实际，还得逐条检查解释。

使用AI反而成了一笔不划算的账。

四、我们对着AI演戏：字正腔圆，微笑要听得见

王敏，95后，山西，软件开发公司销售

老板六十多岁，AI认知基本来自营销号。今年升级成年度战略，绩效考核新增AI参与度。

大家各显神通"凑AI"：前天做了个Skill，昨天数据清洗，今天给客户全生命周期规划，AI占比从30%卷到80%。AI干没干活不重要，只要"参与过"就行。

周报变成循环：我把想法发给AI，AI写完周报，我检查后发给老板，老板用AI提几个问题发给我，我再发给AI，如此反复。每周用AI干最多的事，是让AI帮我编这周用了什么AI。

老板还上了AI监督系统。电话一拨自动录音，AI旁听、总结、给建议，结束生成日报。员工打电话跟"上镜"似的，说错一句后台记一笔，语气不好AI给建议。老板没事刷APP回放，听到不顺耳直接截图甩大群。

后来大家学会演给AI看：说话字正腔圆，微笑要听得见，挂电话前先道谢。演得越好AI评分越高。

更离谱的是，人事把考勤、绩效、工资表全传上内部AI机器人，有人问了句工资情况，AI直接把明细甩了出来。全公司薪资被扒了个遍，查出三个工资照发从没来上过班的名字。老板没批评人事，反而夸她执行效率高。

AI放大的是管理本身。流程顺就放大提效，猜忌多就放大内耗。

五、领导要的不是提效，是"全员AI化"的样子

林舟，00后，广州，软件研发工程师

入职以来被分配了不少AI化任务：研究工具、开发插件、搭建工作流。我愿意做，也有成就感。

但+1不满足于此。他的目标是让整个部门都用上AI，最好实现端到端标准化流程。从个人使用到全员推广，AI变成必须完成的部门任务。

我有些困惑。自己摸索的工具好用，但每个人工作内容和习惯不同，为什么非用同一套流程？老员工私下告诉我他无所谓——核心竞争力在业务经验，AI只是辅助，反正不与绩效挂钩。真正与AI挂钩的，是号召转型的+2、积极响应的+1，以及被分配到具体任务的新员工。

后来想明白了：人员流动频繁，最理想的管理方式是把流程标准化，让新人无需太多培训就能上手。人可以走，技能留下。

我认为AI发展方向是个性化、可定制化，工具适应人。但+1认为AI可以把一切变成SOP。说难听点一半是许愿一半是表演。真正提高多少效率未必最重要，重要的是让上级看到部门正在AI化转型。

从管理角度这套逻辑合理——通过AI降低培训成本、减少对个体经验的依赖。只是我原本以为在帮同事减少重复劳动，后来才意识到也可能在帮公司降低对员工的依赖。最难受的不是被迫做坏事，而是明明在做喜欢的事，却发现它同时服务于一套自己不认同的逻辑。

尾声：表演的尽头是什么

五个故事，五种"表演"，底色却惊人一致：

当工具变成指标，使用就变成仪式。

AI提效本是个技术问题，一旦绑上考核、排名、汇报、晋升，它就变成了政治问题。而政治问题的解决方式，从来不是"把活干好"，而是"让上面觉得你把活干好了"。

更深层的结构是：管理层要的不是每个员工都用AI提效，而是"全员AI化"这个叙事本身——它向更上层证明自己在执行战略、在向市场讲AI故事、在给投资人交待。至于底下人怎么实现、到底提了多少效，没人在乎。

于是打工人陷入一个荒诞的均衡：
• 真用AI提效 → 活干完了但没"痕迹" → 不如把痕迹包装漂亮

• 假用AI表演 → 有数据有案例 → 但活还是得自己干

• 不用AI → 被淘汰

最终，AI没有减少工作，反而增加了工作：要学AI、要用AI、要包装AI、要汇报AI、要应对AI审核、要演给AI看。省下来的时间，全花在证明"我省了时间"上面。

这或许是2026年最讽刺的职场注脚：人类花最多精力向机器证明自己在用机器，而机器什么都知道——除了它正在被人类用来演戏。