token消耗:AI投资最诚实的领先指标

AI投资应该投什么？

这两天我在听一期播客，嘉宾是华夏基金的刘平，聊AI投资。其中有些思路，我觉得挺有启发。

他说，token消耗，可能是最健康的领先指标。

在此之前，所有人都在聊DAU（日活跃用户数）。所有AI产品的PR（公共关系）稿里，第一句必定是「我们的DAU（日活跃用户数）已经突破了多少多少」。投资人的会议纪要里，分析师永远在追问「这个月DAU（日活跃用户数）环比增速怎么样」。甚至我们做内容选题的时候，第一反应也是去搜某个AI产品的DAU（日活跃用户数）数据。

DAU（日活跃用户数）就像空气，所有人都默认它是衡量一个产品好坏的基准线。但刘平在播客里说，这轮AI渗透的速度，从DAU（日活跃用户数）视角来看确实很快，可真正受影响的人数，比大家想象的要少。而且那张广为流传的AI渗透率图，是2月份的，到了现在，每个月情况都有大变化，这张图可能严重滞后于现实。

这就有意思了。

如果DAU（日活跃用户数）不准，那什么准？

Token消耗。

说实话，这个观点我一开始也没完全理解。token不是大模型内部的技术术语吗，怎么突然变成投资指标了？

让我试着用大白话给大家讲一讲。

DAU（日活跃用户数）这个数字，本质上是一个「浅层指标」。它只告诉你，今天有多少人打开了这个产品。但它不告诉你，这些人打开之后干了什么，待了多久，明天还会不会回来。

这就跟开一家餐厅一样。每天有多少人进店，不代表生意好。进来的人可能只是看了一眼菜单就走了，或者因为门口排队凑热闹进来拍了个照。真正重要的是，有多少人坐下来点了菜，吃了多久，结账的时候有没有加菜，以及这些人下周会不会带着朋友再来。

在AI产品的世界里，token消耗就是「点菜+吃菜+加菜」的总量。

什么意思呢？你跟一个AI聊天，你输入的每一个字，AI输出的每一个字，背后都是token在流动。你问了一个复杂问题，AI回了你一篇长文，这中间消耗的token可能是几千甚至上万。你跟它多轮对话，不断追问、修改、让它重写，token就在一轮一轮地累加。

所以token消耗量，反映的不是「有多少人来过」，而是「有多少人真的在深度使用」。

这中间的差距，可能比你想的大得多。

刘平在播客里提到一个观察，很多AI产品的DAU（日活跃用户数）是靠营销拉起来的。发一个红包、搞一个裂变活动、上一个热搜，DAU立刻暴涨。但这些用户的次日留存、七日留存，往往是惨不忍睹的。打开一次，觉得也就那样，关了，再也不会回来。

这种DAU（日活跃用户数），对投资人来说，是一个巨大的陷阱。

因为它让你误以为这个产品已经起来了，用户已经接受了，下一步就是商业化。但实际上，用户只是被好奇心驱动，来了一次免费试用。他们的使用行为是浅的、一次性的、没有粘性的。

而token消耗量，天然过滤掉了这些噪音。

一个用户如果只是打开产品随便打了个招呼，token消耗可能只有几十个。但如果他真在用这个工具写代码、改简历、分析数据、创作内容，token消耗会是几百倍甚至几千倍的增长。而且，深度使用通常意味着多轮对话、多轮修改，这些都会持续消耗token。

所以token消耗的增长曲线，比DAU（日活跃用户数）更能真实反映一个AI产品的健康度。

我跟你说一个我自己的体感。

去年有一段时间，我基本上把市面上主流的国产AI产品都试了一遍。有些产品刚上线的时候DAU（日活跃用户数）特别猛，社交媒体全是讨论。但说实话，用了一两次之后，我就没再打开过。不是因为产品不好，而是因为它解决的那个问题，对我来说不够痛，或者已经有了更好的替代方案。

反过来，有个别产品我一开始根本没注意到DAU（日活跃用户数）数据，但用着用着就离不开了。比如我用来写代码的那个工具，一开始只是偶尔问它个语法问题，后来逐渐变成每一行代码都先问问它，再后来让它直接帮我写一个小程序。我的token消耗量，从一个月几万，涨到了一个月几百万。这种增长，DAU（日活跃用户数）完全看不出来，因为我每天都是同一个用户在用。

所以刘平那句话的潜台词是，看AI投资，不能只看「有多少人来了」，要看「这些人有多需要你」。

而这个「有多需要你」，在AI时代，最诚实的度量单位就是token。

这就引出了一个更大的问题。如果token消耗是最健康的领先指标，那它领先的是什么？

领先的是收入和利润。

这里面有一个很简单的逻辑链条。token消耗大，说明用户粘性强；用户粘性强，说明产品有不可替代的价值；有不可替代的价值，商业化就有基础。无论是订阅收费、按量计费、还是接入企业API（应用程序接口），token消耗都是最直接的变现基础。

Anthropic（Claud母公司）的例子特别典型。刘平在播客里提到，Anthropic的ARR（年度经常性收入），有70%是在2026年Q1涨起来的。这不是一个均匀增长的故事，而是一个「三级跳」式的爆发。而在这个爆发之前，如果你只看DAU（日活跃用户数），你可能什么信号都捕捉不到。但如果你看token消耗，你会发现它的曲线早就开始陡峭上升了。

这个逻辑对国内的公司同样适用。

现在很多AI创业公司，讲的故事都是「我们的DAU（日活跃用户数）已经多少万了」「我们的用户增长多快多快」。但如果你去追问token消耗，很多人可能就支支吾吾了。因为token消耗这个数字，不像DAU那么好包装。它太诚实了，你没法用营销活动把它刷上去。

反过来说，如果一个公司主动披露token消耗，而且这个数字在持续增长，那这家公司大概率是真的有东西。

坦率的讲，我自己之前做投资判断的时候，也没太关注token消耗这个指标。原因很简单，它不性感。DAU（日活跃用户数）是整数，听起来很壮观。token消耗动辄几百万、几千万，普通人没有感知。而且很多公司根本不披露这个数据，你也没法拿到。

在AI投资的框架里，不性感的东西往往最真实。就像十年前看互联网公司，大家一开始都在看PV（页面浏览量）、看UV（独立访客数），后来发现真正重要的是DAU（日活跃用户数）和留存时长。指标在进化，投资人的认知框架也得跟着进化。

那具体到投资实践，该怎么用token消耗这个指标？

我觉得至少有三个维度。

第一个维度是总量。一个产品的token消耗总量是否在持续增长。这个增长是线性的还是指数级的？如果是指数级的，说明用户的使用深度在快速加深，产品的网络效应可能在形成。

第二个维度是结构。token消耗来自个人用户还是企业用户？来自免费用户还是付费用户？来自对话场景还是API（应用程序接口）调用？不同的结构，意味着不同的商业模式和变现路径。

第三个维度是成本。token消耗的增长，是否伴随着单位成本的下降？大模型的推理成本在快速下降，如果一家公司能在token消耗增长的同时，把边际成本控制住，那它的利润率曲线会非常好看。

这三个维度合在一起，基本上可以描绘出一个AI产品的真实健康状况。

而不是被DAU（日活跃用户数）那层光鲜的表皮所迷惑。

说真的，我第一次意识到DAU（日活跃用户数）可能不准，是在观察某个AI产品的时候。那个产品上线第一个月DAU（日活跃用户数）就破了千万，媒体铺天盖地报道，投资人排队想投。但三个月后，它的DAU（日活跃用户数）就腰斩了，六个月后掉到了峰值的四分之一。后来我才了解到，那波DAU（日活跃用户数）主要是靠一个春节红包活动拉起来的，用户来了，薅了羊毛，走了，再也没有回来。

如果当时有人去看token消耗，可能会看到一条完全不同的曲线。那条曲线，才是真正值得下注的曲线。

这让我想到一个更大的命题。

在人类技术史里，每一次革命性的技术出现，大家一开始用的指标都是错的。

电力革命早期，人们看的是「有多少家庭接入了电网」。后来发现，真正重要的是「每个家庭的用电量」。接入电网只是第一步，用电量的增长才代表电力的价值被真正释放。

互联网时代早期，人们看的是「有多少网站」「有多少网民」。后来发现，真正重要的是「每个人每天花多少时间在网上」「产生了多少数据流量」。PV和UV是浅层指标，用户时长和ARPU（每用户平均收入）才是深层指标。

AI时代，我们可能正在经历同样的一次指标进化。

DAU（日活跃用户数）就是当年的「接入电网数」。Token消耗，可能就是当年的「用电量」。

这个类比不完美，但我觉得方向是对的。

技术革命的第一阶段，大家关注的是覆盖面。第二阶段，大家开始意识到，覆盖面不等于深度。第三阶段，真正的赢家，是那些既能覆盖广度、又能占据深度的玩家。而深度，在AI时代，就体现在token上。

最后，我想回到刘平在播客里说的另一个点。

他说，这轮AI渗透的速度，从某些视角来看确实很快，但世界正在走向更加极致的马太效应。2%和98%的分化，并不算夸张。

这个判断，如果用token消耗来理解，就更有画面感了。

未来的AI世界，可能是这样的。2%的用户，消耗了98%的token。他们深度依赖AI，每天用、大量用、付费用。另外98%的用户，偶尔打开一次，问个简单问题，消耗掉剩下2%的token。

如果你是投资人，你会押注哪一边？

反正我觉得，答案挺明显的。