以下文章来源于AGI接口 ，作者陈伊凡 头图｜AI生成 近日，在10月的DevDay中，OpenAI泄露了一份Top100+客户清单，这份清单中，有超过30家公司的 Token消费量突破1万亿。 自ChatGPT发布之后，业界一直在讨论的就是AI商业模式。如果我们按照GPT-5的费用计算，输入和 输出比为10：1， OpenAI这100家顶级客户相当于已经给这家公司提供了超过1亿美元的收入。 其中30家公司，每家1万亿Token的消费量将会达到6000万美元以上。1万亿Tokens，是什么概念？普 通人如果活80年，每天写1000字，1万亿Tokens相当于写6000万个汉字，是20万人一辈子写的总和； 如果用在公司场景中，相当于在客服聊天、文档总结、代码场景下全年无休使用GPT，连轴转9年。 Token的使用量并不一定意味着公司的技术水平，但说明AI已经深度融合到这家公司的各项业务中， 一场新的技术范式正在发生，大模型对于这100家公司来说，已经成了水和电一样不可或缺的基础设 施。 AGI接口 . AI卷起的财富风暴。 出品｜虎嗅科技组 作者｜陈伊凡 编辑｜苗正卿 这份名单揭示了现在到底谁在用 AI挣钱？挣 ...

核心观点 - 人工智能产业头部模型正沿着截然不同的路径演进 ChatGPT与Claude在市场定位 核心应用场景与用户互动模式出现显著分化 [1] 用户基础与核心功能 - ChatGPT周活跃用户超过7亿 用户结构从技术人员扩展至高学历跨职业白领群体 女性用户占比52% [5] - ChatGPT核心功能集中在实用指导 信息查询和文书写作 占据对话总量近80% 编程协助使用比例从12%下降至5% [5] - Claude用户分布与地区人均GDP呈强正相关 主要用户为发达经济体知识型工作者和专业人士 [6] - Claude软件工程应用占比稳定在36%至40% 自动化任务份额从27%提升至39% 企业API用户自动化率达77% [6] 战略定位与竞争优势 - ChatGPT战略路径为通用型AI助理 核心壁垒在于巨大用户基数和网络效应 以及在日常信息处理流程中的高渗透率 [5] - Claude战略定位为专业级生产力与自动化工具 竞争优势在于对特定专业领域的深度优化和对任务执行效率的极致追求 [6] 产业洞察与市场机会 - 编程应用分化预示专业化AI工具市场崛起 需要与集成开发环境等深度绑定的AI原生工具链 [8] - 77%企业API自动化率表明AI角色从人类辅助转向任务执行 需重新评估对企业生产力 组织结构和成本模型的影响速度 [9] - 人均使用率差异揭示AI商业模式演进 早期市场倾向自动化替代 成熟用户探索协同创造 可能催生基于效果付费等高级商业模式 [10][13] 技术路线与商业应用 - 专业开发者需要与IDE 代码版本控制系统和项目管理软件无缝对接的AI功能 [8] - 财务报表生成 合同初审 市场数据分析等流程化高人力成本领域将最先产生显著经济效益 [9] - 实现高比例任务自动化需要真实技术路径 部署成本和投资回报率的具体数据 [13]

AI行业商业模式变化 - AI运营成本显著高于传统互联网，用户对智能体要求越高，完成任务越多，消耗token数量大幅增加，从几千个增至几百万个[3] - 传统广告模式在AI领域难以持续，需转向用户直接收费模式[3] - 中国用户付费习惯较欧美市场仍有差距，但行业需避免过度内卷，探索可持续变现路径[3] 智能体市场发展 - 超级agent模式（全能型智能体）可行性存疑，个性化需求催生分布式智能体生态[4] - 降低智能体打造成本是关键，通过社区和工厂模式让个人/企业自主创建专属智能体[4] - 中小企业、政府市场被视为智能体商业化的重要机会[4] 互联网与AI差异 - 互联网时代依赖低运营成本+高DAU支撑广告模式（羊毛出在猪身上）[1] - AI时代高成本结构倒逼商业模式重构，需直接向价值创造环节收费[1][3]