OpenAI指标战略转变 - OpenAI内部据传正放弃传统互联网核心指标DAU（日活跃用户），转而关注新指标TPD（每日Token消耗量）[2] - 公司认为DAU仅能反映用户打开行为，无法衡量用户创造的价值，而TPD能更精确地度量用户驱动的计算资源和生产力[3] - ChatGPT的周活跃用户数已突破8亿，成为人类历史上增长最快的消费级产品，但公司认为这并非衡量AI产品价值的核心[2] DAU指标失效的原因 - 过去二十年互联网的本质是注意力经济，DAU、用户时长、留存率是核心KPI，其隐含前提是人的时间和注意力是稀缺资源[4][5][6] - AI智能体（Agent）正在击穿这一前提，用户无需长时间停留或频繁打开应用，即可通过指令驱动Agent在后台完成大量工作[7][9] - 例如，用户可能仅通过一次指令，就驱动Agent消耗50万个Token完成全天工作，其DAU贡献仅为1次，但创造的生产力价值巨大[9][10] - 当任务可由Agent自动完成时，软件界面变得不再必要，这使得依赖界面交互和用户停留时长的DAU指标失去意义[12][16][23][24] TPD指标的定义与价值 - TPD（Token Per Day）度量的是一个用户每日通过AI调动的计算资源（Token消耗量），其底层逻辑是AI时代人的价值取决于能驱动多少Agent干活[25][26][27] - TPD度量的是“杠杆”而非“时间”，对比传统程序员与AI程序员：前者日写200行代码，TPD接近0；后者利用工具日写2000行代码，消耗50万Token，生产力更高[28][29] - 企业层面，高TPD能带来巨大杠杆效应，例如Midjourney以80名员工支撑100亿美元估值，全球用户每日消耗数十亿Token，相当于过去数万名设计师的产出[30][31] - Cursor以约250名员工获得293亿美元估值，年化收入达5亿美元，其用户每日也消耗数十亿Token[32] - GitHub Copilot用户总数已突破2000万，成为全球开发者的重要编程助手[33] 新度量标准引发的规则变化 - 个人竞争力：价值定义从“时间×效率”转变为“判断力×驱动的算力”，善于使用Agent的个人生产力可达到传统团队的级别[37][38] - 企业增长公式：从依赖增加员工数量或提升人效，转变为“提升单人驱动算力 × 组织Agent密度”，高TPD可实现指数级生产力增长[42][43] - 平台竞争规则：从争夺用户数量（DAU）转变为提升用户驱动的算力（TPD/API调用量），未来的超级平台比拼的是让用户更高效地驱动Agent[44][45] 商业模式的根本性变革 - DAU时代的商业模式主要是免费获客，通过广告或按人头收费的会员制变现[46] - TPD时代的商业模式转向按消耗（价值）付费，例如按Token消耗量收费[47] - OpenAI 2025年年度经常性收入（ARR）已突破200亿美元（约1440亿元人民币），其中很大部分收入按Token消耗计算[47] - Anthropic的企业客户平均每月消耗数亿Token，其价值贡献远超普通用户[47] - 未来SaaS收费模式将从按席位收费转向按算力包（Token消耗量）收费，同样团队可能带来百倍于传统模式的收入[48] - 对比两个平台：拥有1亿DAU、依赖广告会员收入的平台A，年营收100亿人民币需极高用户付费水平；而拥有1000万DAU但用户日均消耗1000万Token的平台B，按0.01美元/千Token计费，年收入可达3.65亿美元，增长潜力更大[50][51][52][53] 行业转变的速度与影响 - 行业转变速度极快：2024年ChatGPT普及，2025年Agent爆发，2026年AI应用通过春节红包大战等事件深入普通用户[55][56] - 硅谷投资人预测，到2027年，由于Agent能直接调用API完成任务，大部分需要人工操作的软件可能会“大规模死亡”[56] - 技术普及周期在加速，AI的普及速度可能比过去的智能手机、移动支付、短视频更快[56] DAU与TPD的共存与权重逆转 - DAU并未完全消亡，对于以占据用户时间为核心的内容和社交产品（如抖音、小红书、B站）依然重要[61] - 但对于生产力工具、企业服务和开发者平台，DAU正在失效，TPD成为更核心的价值衡量指标[62] - 未来，TPD与DAU将共存，但权重发生逆转：TPD成为核心指标，DAU降为辅助指标，类似于当今电商平台中GMV与DAU的关系[63][64] - 2026年可能是“软件的终点，Agent的起点”，未来用户将驱动多个Agent而非打开多个App，公司的盈利模式将从占据用户时间转向帮助用户驱动算力[65][66]