央媒问了个实在事儿：AI的“140万亿Token”，到底办成了多少事？

140万亿，单看这个数字无论放在哪个维度都十分庞大。

这是今年3月我国日均Token的调用量，不过在2年前也就是2024年初，这个数字才是1000亿。

两年涨了一千多倍，这个速度基本上所有的人都会认为我们的AI发展太迅速了，人们使用AI越来越灵活了。

好像Token越高就越成功，但细想一下，这事有点不对劲。

央媒点破了一层窗户纸

前两天，半月谈发了一篇评论，说得很直白

——当人们津津乐道于“日均Token调用量突破140万亿”，就好像在说“我的电表转得真快”。

Token只代表成本，并不代表收益，它衡量的是投入而不是产出。

这话从央媒嘴里说出来，分量的确不一样。

过去半月谈的评论往往代表了一种理性的、有分量的声音。

这次它把目光投向AI领域，说明一个问题：AI行业那些花里胡哨的数据，已经引起了主流媒体的警惕。

半月谈在文章中打了个比方，很接地气：我们请人帮忙干活，应该记下的不是这个人吃了多少碗饭，而是干了多少活。

如果只看Token,那么废话连篇反复重复的AI反而是最成功的。

这个比喻朴素且得当。

Token说白了就是AI的饭量

Token是AI处理信息的最小单位，问AI一个问题，它回答你一段话，这个过程消耗了多少Token，就跟人吃了多少碗饭差不多。

我们请人干活，记账的时候记的是他吃了多少碗饭，还是他干了多少活？

答案很明显。

有业内人士跟表达了类似的担忧，Token只代表成本，不代表收益。

衡量的是投入，不是产出，就像两家公司，一家用AI写了一封邮件就完事了，另一家用AI把同一首古诗默写了一百遍，前者消耗的Token可能只有后者的百分之一，但创造的价值天差地别。

只看Token，确实有点荒唐了。

Meta内部曾经做过一个Token排行榜，上万名员工看一个月内谁消耗的Token多，以此来排名。

结果30天员工用掉了60万亿Token，排名第一的员工消耗了2810亿。为了冲榜，有人盲目调用模型。

算力消耗了很多，实际产出却没多少。

妥妥的数字时代面子工程

半月谈把这种现象概括得很到位：Token视角下，行业容易陷入“唯算力论”的误区。

DAA，计算AI干了多少活

半月谈在文章里提到了一个新概念——DAA，也就是日活智能体数。

这个说法最开始是百度创始人李彦宏在今年5月的Create大会上提出来的，但半月谈把它放到了更宏观的视角下讨论。

简单说，DAA关注的是每天有多少个AI智能体在帮人类干活，并且交付了结果。

跟移动互联网的DAU（日活跃用户数）逻辑有点相似，原来咱们看一个App有没有价值，一个很重要的指标就是看每天有多少人再用，至于它消耗了多少流量、占了多少内存根本无关紧要了。

所以，到了AI时代，要把关注的焦点从模型消耗了多少算力转向智能体帮人类完成了多少任务。

DAA想回答的问题很简单：AI到底办成了多少事儿？

Anthropic和OpenAI两个AI公司的对比

看Anthropic和OpenAI这两个公司的数据对比就很有意思

OpenAI走的是C端流量路线，DAU相当高。但Anthropic从一开始就主做B端，直接服务企业客户，按任务交付进行收费。

结果是Anthropic旗下Claude全系产品的DAU总和只有OpenAI ChatGPT的2%，差距相当大。

但今年年初，Anthropic的年化营收已经反超OpenAI，从2024年的100亿美元升至2026年的300亿美元。

2%的用户，100%以上的营收反超。

两家公司，一个追求多少人用，一个追求办成多少事。

很明显在AI时代，把事办成比用户规模更有价值。

最后

Token和DAA，本质上是AI价值链条上投入与产出的两端。

芯片厂商兜售Token，那是他们的生意；用户只认DAA，这是要达成的结果。

二者不是取舍关系，而是共生关系。

没有Token的流转，智能体是无源之水；没有任务的交付，Token也只是空转的热量。

行业的真正危机，在于我们习惯了记录成本，却忘记了考核成果。

商业世界最终只信奉一个朴素的真理，用户只为解决掉问题的那一刻付费，而不是为你解决问题的过程中消耗了多少能量。

这才是AI该算的账，每一度电、每一个 Token，终究要沉淀为肉眼可见的价值。

否则，再大的算力也不过是新时代的另一种产能过剩。