近期，亚马逊（Amazon）内部流传出一份由 Terk Terkowitz 撰写的备忘录，旨在探讨人工智能时代开发者的角色定位。Terk Terkowitz 在该公司担任独立贡献者技术职业轨道的 VP/Distinguished Engineer/Final Boss（副总裁/杰出工程师/最终 Boss）。这份文件最初于去年 9 月发给软件工程师及经理们，其发布滞后性引发了外界关注。
该备忘录的核心观点在于评估企业对待 AI 任务的态度：是将其视为深思熟虑的战略重点，还是边缘化甚至排除在外。文章指出，当前科技行业正经历剧烈变革，许多从业者对职业前景感到焦虑，甚至出现“是否应转行从事农业”的疑问。这种情绪并非空穴来风，近期行业内发生的一系列事件加剧了这种不确定性。
行业背景与内部举措
今年 5 月，亚马逊关闭了名为 KiroRank 的内部系统。这是一个由员工构建、按 Token 使用量排名的“烧钱排行榜”。由于员工为冲榜而制造大量无意义的垃圾任务，这种现象被称作“tokenmaxxing”，与“节俭”原则背道而驰。同一周，Meta 也针对涉及 8.5 万名员工的类似机制进行了调整，被称为“Claudenomics”。此外，有报道称亚马逊本周宣布裁员 250 人。尽管无法确认这些事件之间的直接因果关联，但内部备忘录的阅读者普遍倾向于认为二者存在联系。
备忘录内容与潜在矛盾
Terk Terkowitz 的备忘录强调了客户结果和工程师判断的重要性，并记录了当前 AI 工具未能有效改进的工作场景。文中提出了一种测量方法：观察 AI 采用率以及消耗最多代币的团队表现。然而，该文件在逻辑上存在明显的张力。
备忘录一方面承认输入指标是“严重有缺陷的”，另一方面又警告那些未采用 AI 的员工正在落后。这种表述使得管理者在面对不同情况时拥有了解释空间：既可以引用“发现而非失败”来保护跳过 AI 工具的资深工程师，也可以引用“落后”作为绩效改进计划（PIP）的依据。
关键问题在于管理层如何处理合理的 AI 不使用情况。如果晋升和绩效决策仅基于简单的工具活动指标，而非长期成果，那么根据古德哈特定律，员工将把指标转化为目标，导致资源浪费。KiroRank 的失败正是这一现象的典型例证。
商业模式与内部成本线的冲突
在 GitHub Universe 会议上，Jay Parikh 的主题演讲指出，有用的输出不应仅仅是“更多的代码”。然而，包括亚马逊在内的许多科技公司，其商业模式建立在以消费为基础而非产出为基础的计费模式上。目前，尚缺乏有效手段将“AI 支出”与“值得努力的产出”直接挂钩。
对于亚马逊而言，这种矛盾尤为突出。备忘录指出，Token 交易不符合公司内部成本线中的“节俭”原则；但在外部，AWS 通过 Bedrock 和 Kiro 等产品向客户提供基于 Token 计费的账单。这意味着，在建筑物内部被视为需要消除问题的 Token 消耗行为，在外部却是核心的收入来源。
