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一句话结论

AI 正出现一个很像互联网早期的变化：单位智能越来越便宜，但 Agent 工作时间和 Token 消耗增长得更快。接下来，市场看的不只是谁的模型更强，还要看用量、分发效率和毛利率。

01｜Codex 开始走出程序员圈子

OpenAI 最新披露，Codex 周活已经超过 500 万，其中约 20% 是知识工作者，这部分用户的增速是开发者的 3 倍以上。除了写代码，用户也开始用 Codex 制作报告和表格、整理合同、完成研究以及处理内部数据。

使用人数之外，更值得注意的是使用深度。在外部组织用户中，最近一个月使用过 Codex 的用户占比为 17.3%，但 Codex 已经贡献 Codex 与 ChatGPT 合计输出 Token 的 63.3%。也就是说，Agent 的渗透率还不算高，但只要开始使用，Token 消耗量就会明显增加。

因为 Chatbot 主要回答问题，Agent 接到的是一项工作，需要连续读取文件、调用工具、修改内容并检查结果。超过一成的 Codex 用户每周会同时运行三个以上的 Agent；按完成同类任务所需人工时间估算，交给 Codex 处理八小时以上工作的个人用户占比，今年以来增长了近十倍。

Token 记录的已经不只是对话次数，也开始接近实际工作量。

02｜Token 越便宜，收入反而可能越高

7 月中旬以来，美国头部模型的实际使用价格下降近四分之一。OpenAI 将 Luna 价格下调 80% 后，OpenRouter 上的使用量在短期内增长 14 倍，收入仍增加 34%；Terra 的使用量增长约 5 倍，收入增加 45%。

不过，这组数据只覆盖降价后的约两周，能否长期维持还需要观察。价格下降会带来更多调用，但新增需求究竟来自稳定用户，还是开发者在不同模型之间临时切换，目前还看不清楚。

DeepSeek 走了另一条路，V4 Pro 的峰值输出价格由每百万 Token 0.87 美元提高至 3.96 美元，同时引入峰谷定价。低峰时段让利，高峰时段则提高价格，用价格调节有限的算力。

各家策略虽然不同，算的都是同一笔账：收入取决于单价和用量。只要用量涨得快过价格下降，降价也可以带来更多收入；如果用量跟不上，价格战就会直接压低毛利率。

用量增幅 ＞ 单价降幅 → Token 收入增长

03｜这么多 Token 到底赚不赚钱？

Anthropic 表示，其 5 月年化收入增速已超过 470 亿美元。需要注意的是，年化数据只是把当前收入速度向全年推算，并不等同于经过审计的全年收入。

Anthropic 和 OpenAI 已分别于 6 月 1 日、6 月 8 日保密提交 S-1。保密申报不代表已经确定上市时间，但公开版招股书一旦披露，市场就能看到目前最缺的几组数据：模型毛利率、长期算力承诺、单次 Agent 任务成本，以及收入增长需要多少新增 Compute。

Token 用量快速增长可以支撑收入，但如果推理成本和算力投入增长得更快，规模越大，现金消耗也可能越大。下一阶段，收入增速仍然重要，单位经济性和现金流将决定这些公司的估值能否站得住。