01

有多少人在为AI付钱？

(资料图片仅供参考)

据公开报道，OpenAI在9月底披露的年化收入大约500亿美元。此前，市场一直按700亿美元左右的预期交易。两个数字一对比，立刻有人把中间的差额，理解成"业绩暴雷"。

OpenAI随后解释，700亿美元对应的是年底的目标，并非当下的实际水平。

ARR，年化经常性收入，是把当下的单月收入乘以12，推算出来的一年收入。9月份收入40亿美元，乘12，就是480亿美元的ARR；如果12月份单月能做到接近60亿美元，年底ARR就可以站上700亿美元。

传统行业很少用这种方式衡量一家公司。但AI行业变化太快，等一份完整年度财报出来，模型、用户量、收入甚至估值，可能都已经换了一轮。用"当下速度外推一年"的ARR，就成了市场观察AI公司最常用的尺子。

OpenAI和Anthropic，已经是整个AI商业化跑在最前面的两家公司。它们能赚多少钱，开始决定市场愿意给整条产业链多少资本开支。

A16Z最新的两份消费端报告，披露接近一半的美国人口，都已经用过AI产品。但每天真正在用的，只有大约25%。真正掏钱购买ChatGPT、Gemini、Claude这类个人订阅的，只有4.5%。

这个比例一年前只有2.1%，翻了一倍还多。放在整个美国人口里，依然是极小的一撮人。和Netflix这类成熟的消费订阅相比，差距仍然巨大。

企业端的情况类似。69%的标普500企业，都声称已经正式部署了AI。但真正长期追踪、并明确考核AI投入产出（ROI）指标的企业，只有2%。

重度用户正在快速和普通用户拉开距离。AI的第一阶段，是每个人都能拥有一个ChatGPT。第二阶段，则是一小批人开始把AI变成自己的生产系统，Agent进入工作流，替人完成一整件高价值的事，而不只是回答一个问题。

02

真正给AI花钱的，是最上面那1%的人

在AI付费用户里，最顶层的1%，贡献了全部消费额的19.5%。而底部50%的用户，合计只贡献了16.6%。

换算成人均，最上面1%的用户，平均每个月在AI上的花费是903美元。

还有一个数字：只有13%的AI付费用户，会同时购买第二款AI产品。

绝大多数普通消费者，只愿意为一个20美元上下的订阅买单。真正重度使用AI的人，则同时购买模型、自动化工具、编程产品、设计软件、Agent工具。

ChatGPT的流量远远大于Claude，但Claude的付费用户里，购买100美元以上Max计划的比例，明显更高。这解释了Anthropic为什么能在用户量远小于OpenAI的情况下，把收入做到那么快。

Claude Code绑定的是程序员、开发者和企业工作流。这批人的单位价值，远高于普通的聊天用户。程序员往往把一整段任务交给Claude，而不只是简单地问一句话。

A16Z统计的消费额前50的AI产品里，有29个根本没进网页流量榜或App流量榜。

互联网时代"流量就是钱"的关系，到了AI这里开始松动。真正值钱的，是你能否帮用户完成一件高价值的工作。有多少人点开你，已经不再是最要紧的衡量标准。

流量产品靠广告和规模变现，赚的是注意力的钱；AI产品赚的是任务的钱——用户为"完成一件事"付钱，单位价值天然更高。前者的天花板由用户数量决定，后者的天花板由任务价值决定。

这也是资本市场现在最关心OpenAI和Anthropic的原因——它们手里，抓着那条真正值钱的曲线。

03

Anthropic：招股书已经追不上增长

招股书里的数据，其实已经滞后了。9月底，Anthropic的IPO申报文件被路透社披露，写的还是2025年的账：营收近46亿美元，是上年的约12倍，美国市场占约三分之二。

放到今天，这已是旧账。到2026年7月底，Anthropic的ARR已超650亿美元，招股书里的46亿，只是九个月前的数字。

2025年净亏约420亿美元，其中340亿是融资重估的账面费用，并非现金流出。更贴近经营的是营业亏损：80.6亿美元，较上年翻倍，其中算力与基建支出73.3亿，占运营开支近六成。2025年按使用量计费收入约38亿美元，订阅仅7.89亿。按量计费，仍是未来的绝对主力。

2025年47%的收入经亚马逊、谷歌云平台完成，渠道费约3.51亿美元；两家未披露客户，各占营收12%。头部大客户，多无长期合同。

支撑估值的是ARR，2026年初约90亿，4月超300亿并首超OpenAI披露水平，7月底已破650亿。年底，Anthropic的ARR有望摸到1000亿到1100亿美元。

OpenAI握着最大的C端流量，Anthropic流量没那么大，却靠企业按量付费，把ARR做到同量级甚至更高。流量榜和收入榜，在头部已经分成两条曲线。

04

WorkBuddy们的Agent生意

国内生产力Agent，已经开始有了可观的用户规模。

QuestMobile在9月发布的《2026年AI平台发展研究报告》中披露，2026年7月，腾讯WorkBuddy的PC客户端月活跃用户达到658.2万，字节TRAE Work为190.4万，阿里QoderWork为23万。腾讯另一款产品QClaw，月活也达到225.9万。

另一家第三方机构易观分析，2026年6月，WorkBuddy的桌面端月访问量为2097万次，字节TRAE IDE国内版为1279万次，阿里QoderWork为788万次。17款主流桌面办公Agent，合计访问量超过6000万次。

WorkBuddy是其中最典型的产品。腾讯希望把它做成普通人也能使用的生产力工具，而不只是程序员的AI助手。

腾讯在一季度业绩材料中披露，CodeBuddy和WorkBuddy的活跃用户留存率超过60%，付费用户留存率超过80%。不过，腾讯没有披露具体付费人数。

真正值得算的，是这些用户可能带来多少收入。

WorkBuddy个人版分为99元、199元和999元三个付费档位，连续包月优惠后，标准版为70元/月。企业旗舰版的公开价格为198元/人/月。

以QuestMobile统计的658.2万月活为基础，假设其中5%的用户购买70元的连续包月套餐，每个月就有32.91万名付费用户，对应潜在年化订阅收入约2.76亿元。

如果付费率提高到10%，潜在ARR则达到5.53亿元。这还没有计入更高级别的个人订阅、企业席位和额外积分购买。

字节的TRAE Work也开始沿着这条路收费。

它最早从AI编程工具延伸到通用办公，可以处理文件、生成报告、调用工具和执行云端任务。国内个人订阅提供49元/月的Lite版，连续包月为45元，Pro版和更高级套餐则面向使用强度更高的用户。

按照190.4万月活、45元月费计算，如果付费率达到5%，潜在ARR约为0.51亿元；如果达到10%，则约为1.03亿元。

阿里同样在推进这一模式。QoderWork最初从Qoder的编程Agent能力延伸到通用办公，个人专业版月费59元，订阅权益与Qoder其他产品共享。

以23万月活计算，在5%和10%两种付费率假设下，对应潜在年化订阅收入分别约为814万元和1628万元。

不过，阿里已经将QoderWork、悟空和MuleRun整合为千问办公，个人标准版连续包月78元，企业标准版198元/席/月。字节也将TRAE Work、扣子等能力整合进豆包工作。原有单一产品的月活，已经不能完整代表整合后平台的用户规模。

把三款产品7月份的月活放在一起，按上述基础档位价格和5%至10%的假设付费率计算，潜在个人订阅ARR合计约3.36亿至6.72亿元。

即便WorkBuddy已经拥有超过650万月活，按70元的基础档位测算，要实现10亿元个人订阅ARR，也需要接近18%的月活用户持续付费。

这说明国内生产力Agent虽然已经开始聚集用户，但距离规模化变现，还有很长一段路。

05

AI时代，流量不等于收入

OpenAI、Anthropic的ARR增速，正在引起市场担忧。按照正常逻辑，如果AI公司的收入增长开始放缓，支撑这些收入的算力投资，是不是也应该慢下来？

但产业链给出的答案，暂时是反的。英伟达、台积电、博通，依然给出很强的远期需求指引。GPU租金没有明显下跌，连老卡的价格都很坚挺。资本市场开始怀疑AI公司的收入增长能否跟上预期，但上游供应链看到的算力需求，仍然非常旺盛。

这种分化，恰恰说明AI和传统互联网有很大的不同。

互联网时代，流量是最重要的资产。一个App拥有越来越多的日活，意味着更多的广告展示机会、更多的用户时长，最终可以通过广告、电商和增值服务变现。即便绝大多数用户不付费，他们贡献的注意力，依然有商业价值。

AI不是这样。每一次对话、每一次代码生成、每一次Agent执行任务，都需要消耗Token，产生真实的推理成本。用户使用得越频繁，平台承担的算力成本也越高。

一个拥有千万月活的AI产品，如果绝大多数用户都在免费使用，可能不仅没有创造多少收入，反而需要持续投入大量算力补贴用户。

这也是为什么，AI产品的流量榜和收入榜越来越不像同一张榜单。A16Z统计的消费额前50名AI产品中，有29个没有进入网页或App流量榜。美国只有4.5%的人购买个人AI订阅，但最顶层1%的AI付费用户，就贡献了全部消费额的19.5%。

真正决定收入的，不再只是有多少人使用AI，而是有多少人愿意为AI完成的工作持续付费。

单位智能越来越便宜，智能的消耗反而可能越来越多。以前，把一个任务交给AI需要10块钱，人们只愿意把最重要的任务交给它。现在只要1毛钱，大量过去不值得自动化的工作，都开始交给AI完成。Agent进一步放大了这个趋势。

A16Z援引的数据显示，Agent产生的Token消耗已经超过人类直接聊天产生的Token。OpenRouter的周Token处理量，一年内增长了数十倍。

一方面，模型越来越便宜，Agent能够完成的任务越来越多，算力消耗仍在快速增长。另一方面，真正愿意持续付费的人仍然只占少数，商业化收入集中在少数高价值用户和企业工作流中。

从目前的消费端数据看，真正付费的仍然是一小部分人。但这一小部分人，已经撑起了越来越大的市场。

互联网时代，企业首先追求用户规模，再想办法把流量变成收入。AI时代，这个顺序正在发生变化：找到真正有价值的任务，让用户愿意为任务的完成持续付费，可能比单纯积累用户更加重要。