一张几乎垂直向上的曲线图，正在成为 AI 泡沫争论中最常被引用的视觉证据。
发生了什么
据 The Decoder 报道，模型路由平台 OpenRouter 的周代币消耗量自 2025 年 1 月以来增长超过 25000%，从 0.5 万亿 tokens 攀升至 126.2 万亿 tokens。这组数据在社交平台上被广泛传播，支持者视其为 AI 需求爆发的铁证，质疑者则认为它恰恰暴露了行业对「用量」指标的误读。
为什么重要
关键在于，代币消耗量并不等于用户数、任务数或商业价值的增长。文章指出，这一激增更多来自两类因素：一是推理模型（reasoning models）的普及，这类模型在给出答案前会生成大量内部思考代币，单次请求的消耗量可达传统模型的数倍甚至数十倍；二是越来越多未经优化的 AI Agent，它们以极高的频率反复调用模型、重试、拆解任务，用代币换能力，效率极低。
换句话说，同一件工作，今天可能比一年前多烧掉一个数量级的代币。图表上的陡峭斜率，部分是真实需求扩张，部分是架构选择带来的「代币通胀」。把它直接等同于 AI 采用率的飙升，是一种统计上的偷懒。
影响与看点
对开发者和企业而言，这组数据真正的启示不是「市场有多大」，而是「成本结构正在变化」。当推理模型和 Agent 成为默认选项，token 消耗会从可控的线性支出变成难以预测的变量，单位任务成本可能不降反升。谁能把每项任务的代币效率提上去，谁就在下一阶段的竞争中占据优势。
对投资者和观察者而言，代币消耗量应当被拆解看待：区分推理代币与输出代币、区分人工触发与 Agent 自动循环、区分免费额度与付费调用。单一的总量曲线，既可能掩盖真实的商业化进展，也可能放大对泡沫的误判。
一个值得记住的判断是：代币消耗量衡量的是模型的「吞吐」，而不是 AI 创造的「价值」。在泡沫争论中，把两者混为一谈，比数字本身更危险。
