2026 年 2 月 6 日，OpenRouter 上的智能体消耗的 token 超过了人类。此后它们再也没有让出领先地位¹。

AI 消耗不是任何人都能外推的平滑曲线：它以三波浪潮的形式到来，每一波都比上一波大上几个数量级。第二波已经爆发。第三波已在地平线上。

第一波是聊天：人提问，模型回答一次，结束。据我们估算，每个活跃用户每天大约消耗 100 万 token。

但聊天在企业产出中已属少数：到 2026 年 6 月，聊天占企业使用的略多于三分之一，而 Codex 占了另外的 64%²。

第二波是单个智能体凭感觉编程，做一个家庭周末运动日程安排应用来协调拼车，或者研究十年期国债的趋势及宏观经济影响。每天大约 1 亿到 2 亿 token，同样是估算。各波之间的 token 强度差距是两个数量级的幂³。

第三波在其上叠加一个元框架：一个 AI 调度许多智能体并行工作，每个智能体又衍生出自己的工具调用和子智能体。又是一个数量级，数字达到数十亿。

消耗增长不是因为生成变快了。它增长是因为并行化产生了复利效应。

这里是构建元框架（meta-harness）的另一种方式。汇集一个电子表格，每个单元格里放的不是数字，而是 AI 的回答。想象一份 200 行长、30 列的 YCombinator 创业公司清单：创始人背景摘要、公司历史、价值主张。每一列都代表着数十次 AI 工具调用。

在任何人注意到之前，这次运行就已经消耗了数千万 token。

这就是这一转变的形态：OpenRouter 上的智能体 token 量在六个月内从 0.51t 升至 7.3t，增长了 14 倍，而人类使用量仅增长了 2.8 倍¹。

这些浪潮所隐含的需求已经在宏观层面显现。高盛预测，到 2030 年，消费者与企业智能体每月将消耗 120 千万亿 token，是 2026 年水平的 24 倍⁴。

这些浪潮并非彼此取代，而是层层叠加。Chat 持续增长，智能体增长更快，而元框架将让两者都相形见绌。任何依据平滑外推来规划算力的人，都在为错误的曲线做规划。

---

1. 由 Peter Walker 整理的 OpenRouter 数据，在 a16z 的 Charts of the Week 中流传，2026 年 8 月：智能体的 token 消耗量从 0.51t 升至 7.3t，增长了 14 倍，而人类使用量仅增长 2.8 倍；2026 年 2 月 6 日很可能是人类 token 消耗量超过智能体的最后一天。在相同模型上，智能体每个任务消耗的 token 比人类多近 5 倍。有两点需要注意：智能体 token 消耗的绝大部分是缓存提示词，按较低费率计费；且 OpenRouter 的构成偏向开放权重模型。↩︎ ↩︎

2. OpenAI：企业信号，报告发布于 2026 年 8 月 13 日：2026 年 6 月，在企业客户中，Codex 占 Codex 与 ChatGPT 合计输出 token 的 64%，ChatGPT 占 36%。该报告追踪 2026 年 1 月至 6 月；截至 6 月，前沿公司使用的 token 是普通公司的 8.3 倍，而 1 月时为 2.6 倍。↩︎

3. Chat 每个活跃用户每天约消耗 1m token，而单个智能体为 100m 至 200m，大约相差两个数量级。若按每个任务而非每天来衡量，差距还要更大：Yu 等人，How Do AI Agents Spend Your Money? Analyzing and Predicting Token Consumption in Agentic Coding Tasks发现，智能体任务消耗的 token 大约是代码推理与代码对话的 1,000 倍。输入 token 主导了总量，因为智能体在每一步都会重新读取自己的上下文。↩︎

4. 高盛研究：随着使用量激增，AI 智能体预计将提振科技现金流，2026 年 5 月：到 2030 年，消费级与企业级智能体的 token 消耗量将增长 24 倍，达到每月 120 千万亿 token。↩︎