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      DAU已死,TPD永生

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      撰文|畫畫

      2026 年開年,當很多人沉迷于紅包大戰數據時,硅谷科技圈已經被一條傳聞驚到了:

      OpenAI 內部正在悄悄放棄一個統治互聯網 20 年的核心指標 DAU(日活)。

      所有人第一反應都是不信。

      要知道,ChatGPT 的周活剛剛突破 8 億,是人類歷史上增長最快的消費級產品。

      按照互聯網的傳統邏輯,這應該是最值得炫耀的數據。

      但是根據外媒報道,OpenAI的產品負責人在會上說了一句話:DAU告訴我們有多少人打開了ChatGPT,但它無法告訴我們,這些人創造了多少價值。

      OpenAI盯上了一個新指標:

      TPD,也就是Token Per Day,每日Token消耗量。

      因為他們發現,一個每天只打開一次ChatGPT、但驅動著20個Agent自動工作的用戶,比100個每天聊10句話的用戶,更有價值。

      這不是數字游戲,而是AI時代的底層邏輯正在發生根本性改變。

      1、統治了20年的指標,為什么失效了?

      DAU衡量的是什么?是人的注意力。

      過去二十年,互聯網的本質是注意力經濟。

      誰搶到用戶更多的時間,誰就能賣更多廣告、推更多商品、收更多會員費。所以產品經理的KPI永遠是那幾個詞:DAU、用戶時長、留存率。

      微信成功了,用戶每天的所有社交都在這里完成。抖音成功了,每一個用戶都在上面消耗時長停不下來。今天的豆包也成功了,因為每天有超過一億人完成AI交互對話。

      這套邏輯背后有一個隱含的前提,人的時間是有限的,注意力是稀缺資源。誰能圈住更多時間,誰就贏了。

      但這個前提,正在被AI Agent擊穿。

      不妨想象一個場景。

      早上9點,你對著手機說:幫我整理今天的三場會議紀要,分析一下競品上周的動態,再生成一份周報草稿。

      然后你去開會、喝咖啡、午休、跑步。等你晚上回到家,所有任務都已經完成了。Agent在后臺消耗了50萬個Token,干完了過去需要你盯著電腦一整天才能干完的活。

      這一天,你的DAU貢獻是多少?可能只是早上那一句話的時間,算1次打開。但你驅動的生產力,是50萬Token。

      用哪個指標衡量你的價值更合理?答案很直白。

      2、當界面開始消失

      傳統軟件的本質,是人機交互界面。

      你要訂一張機票,基本是這樣的路徑:

      打開攜程App → 輸入出發地和目的地 → 選擇日期 → 篩選航班 → 對比價格 → 填寫乘客信息 → 支付 → 等待確認。

      這個過程,每一步都在消耗你的注意力。產品經理花了無數時間優化界面,就是為了讓你更愿意停留,長時間的停留。

      但Agent時代,這些步驟都不需要了。

      你只需要說:幫我訂明天去上海的機票,經濟艙,早上8點前出發,預算1000以內。

      Agent調用攜程API、比價、下單、發確認郵件,消耗10萬Token,任務完成。

      你沒有打開任何App。

      OpenClaw的創始人Peter Steinberger說過一句更激進的話:Agent可能會殺死80%的應用。

      80%,不是夸張。

      他的邏輯是,當AI可以代替人完成任務,大部分需要人手動操作的App都會消失。你不再需要打開50個App,而是驅動50個Agent。

      在今天,這已經是正在發生的現實。

      營銷團隊過去要做什么?

      打開郵件營銷工具,設計模板,導入用戶名單,設置發送時間,點擊發送。未來可能只需要一句話:給上個月注冊但未付費的用戶發一封召回郵件,主題是新春優惠,語氣要溫暖但不推銷。

      Agent自動生成文案、篩選用戶、分批發送,消耗30萬Token。你的DAU貢獻可能是0,因為你沒打開任何營銷工具。

      數據分析也一樣。過去的產品經理每天早上要干什么?打開數據看板,刷新昨天的數據,截圖,寫分析,發到工作群。現在呢?你只需要讓Agent每天早上自動抓取數據、生成報告、推送到飛書,消耗5萬Token。人甚至不用打開BI系統。

      當任務可以被Agent自動完成,軟件的界面就不再必要。

      界面消失,DAU就失去了意義。

      3、TPD,一個度量杠桿的新指標

      TPD,Token Per Day,也就是每日Token消耗量。

      度量的不是你打開了多少次App,而是你驅動了多少算力。

      一個更精確的定義是,一個用戶每天通過AI,調動了多少計算資源來完成任務。

      這個指標的底層邏輯是,AI時代,人的價值不再取決于能干多少活,而是能驅動多少Agent干活。

      對比一下就清楚了。

      傳統程序員,一天寫200行代碼,DAU=1(打開IDE),生產力=200行代碼。

      AI程序員,一天讓Cursor和GitHub Copilot寫2000行代碼,自己只負責審查和調整,DAU=1(打開IDE),但消耗了50萬Token,生產力=2000行代碼。

      誰更有價值?顯然是后者。

      再看一組企業級的例子。

      Midjourney,80人,估值100億美元。

      為什么?

      因為他們的TPD極高。少數工程師驅動著海量的圖像生成任務,全球數百萬用戶每天消耗數十億Token,創造了過去需要幾萬名設計師才能完成的產出。

      換句話說,80個人,干了過去幾萬人的活。

      Cursor也一樣。250人,估值293億美元,年化收入5億美元。

      用戶每天消耗數十億Token,驅動著全球數百萬開發者的編碼工作。如果按傳統軟件的邏輯,這需要多少客服、多少運營、多少服務器?

      但在AI時代,少數人+高TPD,就能撐起一個獨角獸。

      GitHub Copilot的用戶總數也已突破2000萬,成為全球開發者不可或缺的編程助手。

      這就是TPD的價值:它度量的是杠桿,而不是時間。

      4、新世界的三條規則

      如果TPD成為新的度量標準,很多事情都會跟著變化。

      而且是天翻地覆的變化。

      個人層面,競爭力的定義變了。

      過去,你的價值=你的時間×你的效率。一天24小時,你能干多少活,取決于你多努力、多聰明。

      現在,你的價值=你的判斷力×你驅動的算力。一個會用Agent的人,一天可以干過去一個團隊一周的活。

      程序員最明顯。傳統程序員靠手寫代碼,一天200行。AI程序員靠Cursor和Copilot,一天2000行。前者的TPD接近0,后者的TPD是50萬。

      十年后,不會用AI寫代碼的程序員,可能會像今天不會用電腦的會計一樣,被淘汰。

      產品經理也一樣。過去要做競品分析,得手動打開十幾個App,一個個截圖、記錄、整理。現在呢?Agent自動抓取競品的更新日志、用戶評論、功能變化,半小時生成一份完整報告,消耗10萬Token。

      你的工作從收集信息變成了判斷信息。

      企業層面,增長公式變了。

      傳統企業的增長邏輯是,招更多人,提升人效。一個100人的公司,想翻倍增長,要么招到200人,要么讓每個人的產出翻倍。

      但TPD時代,增長公式是:提升單人驅動的算力 × 組織的Agent密度。

      假設一家100人的公司,每人每天驅動Agent消耗100萬Token,總產出=1億Token/天。這相當于多少人?如果一個不用AI的人一天只能完成1000Token的工作量,那就相當于10萬人的生產力。

      在今天,這些數據正是Midjourney、Cursor這些公司真實實踐的成果。不到100人憑什么撐起百億估值?靠的不是人多,而是TPD高。

      平臺層面,競爭規則變了。

      過去的超級平臺,拼的是誰有更多用戶。微信14億用戶,抖音接近8億,這是護城河。新晉玩家拼的是下載量、用戶增長、應用商店排名。

      但未來的超級平臺,拼的是誰能讓用戶驅動更多算力。OpenAI不追求DAU,追求的是API調用量和Token消耗。因為他們知道,一個高TPD用戶的價值,頂得上1000個低TPD用戶。

      這意味著什么?

      意味著未來的平臺大戰,不再是搶人的戰爭,而是提升單人算力的戰爭。誰能讓用戶更高效地驅動Agent,誰就能贏。

      5、按人頭收費的時代,結束了

      DAU時代的商業邏輯很簡單,免費獲客,廣告或會員變現。

      微信、抖音、小紅書,都是這個模式。用戶越多,廣告收入越高。即使是會員模式,也是按人頭收費,一個會員一個月15塊,100萬會員就是1500萬。

      但TPD時代,商業模式完全不同:按消耗收費,按價值付費。

      根據OpenAI官方披露及多家媒體報道,OpenAI 2025年的年度經常性收入(ARR)已突破200億美元(約合人民幣1440億元)。這些收入中很大一部分是按Token消耗計算的。

      企業客戶每個月消耗上億Token,按0.01美元/1K Token的價格付費,一個高價值客戶一個月就能貢獻幾十萬美元。

      Anthropic的Claude也一樣。他們的企業客戶平均每月消耗數億Token,比普通用戶的貢獻高出幾千倍。這些客戶的DAU可能只有幾百人,但TPD是天文數字。

      再看未來的SaaS公司。傳統SaaS是按席位收費的,一個員工一個月100塊,100個員工就是1萬。

      但AI時代的SaaS,會按算力包收費,你需要多少Token,就買多少算力。一個10人團隊,如果每個人都驅動Agent工作,可能每月消耗1億Token,貢獻的收入是傳統模式的100倍。

      這意味著什么?意味著未來的平臺價值,不取決于有多少用戶,而取決于用戶驅動了多少算力。

      假設兩個平臺:

      • 平臺A有1億DAU,每人每天打開10次,平均在線30分鐘。

      • 平臺B只有1000萬DAU,但每人每天驅動Agent消耗1000萬Token。

      哪個更有價值?

      平臺A的商業模式是廣告和會員,收入天花板受DAU和ARPU限制。假設每個用戶一年貢獻100塊,1億用戶就是100億營收。

      平臺B按Token收費,如果Token單價是0.01美元/1K Token,每天收入=1000萬人×1000萬Token×0.01/1000=100萬美元/天=3.65億美元/年。

      要達到這個收入,平臺A需要每個用戶貢獻26.3美元ARPU,這在大部分互聯網產品里幾乎不可能。但平臺B只需要提升用戶的算力調動能力,收入就能指數級增長。

      這就是為什么OpenAI不追蹤DAU,而追蹤API調用量。因為他們知道,未來的增長點不在用戶數量,而在用戶驅動的算力。

      6、這個轉變有多快?

      比你想象的快。

      2024年,ChatGPT剛剛普及,大部分人還在把它當聊天工具用。

      2025年,Agent開始爆發。GitHub Copilot的付費用戶突破500萬,Cursor的月活開發者突破200萬,企業開始大規模部署AI工作流。

      2026年春節,50億量級的AI紅包大戰把普通人拉進來了。你的父母開始用豆包、千問、元寶,他們可能不知道什么是Agent,但他們已經在用AI完成任務。

      再過一年呢?

      硅谷的投資人已經在賭:2027年,軟件會大規模死亡。

      他們的邏輯是,當Agent可以直接調用API完成任務,大部分需要人手動操作的軟件都會消失。你不需要打開50個App,你只需要一個Agent調度中心。

      這聽起來很瘋狂,但你回頭看看,智能手機普及用了5年,移動支付用了3年,短視頻用了2年(延伸閱讀:)

      AI呢?只會更短。

      留給舊世界的時間,不多了。

      OpenAI的CEO Sam Altman說過一句話:AI的發展速度會比你想象的慢,但影響會比你想象的大。

      現在看來,前半句可能錯了,后半句是對的。

      7、DAU沒有死,只是不再重要

      DAU徹底退伍了嗎?

      不完全是。

      對于傳統的內容和社交產品,DAU依然重要。抖音、小紅書、B站,這些產品的核心價值還是占據用戶時間,所以DAU依然是核心指標。

      但對于生產力工具、企業服務、開發者平臺,DAU正在失效。因為這些產品的價值不在用戶在線多久,而在用戶創造了多少價值。

      更準確的說法是,DAU和TPD會共存,但權重會逆轉。

      過去,DAU是核心指標,TPD(或者類似的生產力指標)是輔助。未來,TPD是核心,DAU是輔助。

      就像今天的電商平臺,GMV比DAU更重要。

      一個平臺可以DAU不高,但如果GMV高,依然很有價值。未來的AI平臺也一樣,TPD高的平臺,即使你的下載量不高,用戶增長不快,DAU不高,也會很有價值。

      【版面之外】的話:

      2026年春節,所有人都在討論AI紅包大戰。豆包、千問、元寶,拼的是誰的排名高、下載量高,DAU更高。

      但這可能是DAU最后的榮光。

      因為再過三年,我們回頭看,會發現:2026年,是軟件的終點,也是Agent的起點。

      那時候,不會再有人打開50個App,而是驅動50個Agent。不會再有公司靠占據用戶時間賺錢,而是靠幫用戶驅動算力賺錢。

      問題是,人的價值在哪里?

      答案其實一直都在。技術越強大,人的判斷力就越珍貴。

      Agent可以寫代碼,但決定寫什么代碼的,是人。Agent可以生成內容,但決定什么內容有價值的,是人。Agent可以完成工作,但決定什么工作值得做的,還是人。

      TPD度量的,正是人的這種杠桿,你調動多少算力,去實現你的判斷。

      唯一的問題是:你準備好了嗎?

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