AI成了AI最大的客户2026年2月6日，人类最后一次跑赢AI。这一天，OpenRouter上的token消耗数据出现历史性拐点：人类用户用掉的token，第一次被智能体追平。OpenRouter分析师彼得·沃克（Peter Walker）认为，这很可能是人类最后一次在token消耗量上领先于AI。仅仅半年之后，8月10日，Agent类token用量从约0.51万亿飙升至7.3万亿，涨幅14倍。同一时期，人类token用量从约0.5万亿增至1.4万亿，涨幅2.8倍。如今，智能体token消耗量已是人类的5倍。拐点之后，指数级分化两条曲线的分叉速度，远超大多数人预期。2月6日之前，人类与智能体的token用量大致持平，都在0.5万亿左右。此后，智能体曲线几乎垂直拉升：3月突破1万亿，4月站上2万亿，6月逼近5万亿，8月达到7.3万亿。人类曲线则平缓得多，半年间稳步爬升至1.4万亿。这不是简单的"AI用得多"，而是AI正在成为AI最大的客户。智能体不再只是响应人类指令的工具，它们开始自主执行长链条任务——研究、编码、分析、决策，并在过程中不断调用新的AI进程。一个智能体完成任务，可能需要启动数十个子智能体，每个子智能体又产生大量token消耗。这种"自我递归"的工作模式，正在重塑AI基础设施的负载结构。成本被缓存稀释，但趋势不可逆值得注意的是，近70%的智能体token来自缓存提示（cached prompts），计费价格远低于新token。这意味着，虽然token总量暴涨14倍，实际成本增长并没有数字看起来那么夸张。但这并不改变趋势本身。OpenRouter偏向开源权重模型，token效率低于OpenAI或Anthropic的闭源模型。即便如此，智能体用量仍以14倍速碾压人类的2.8倍。如果这一趋势在主流AI实验室同样成立，那么整个行业的算力分配正在发生根本性转移。Token通胀：推理模型的"思考税"智能体token激增的另一个推手，是推理模型的普及。这类模型在给出答案前会进行更长的内部"思考"过程，即使最终输出很短，中间消耗的token也可能数倍于传统模型。这种"思考税"推高了整体token基数，也让智能体的自主运行成本进一步攀升。人类角色正在重新定义当AI的token消耗达到人类的5倍，一个根本性问题浮现：谁在使用AI？答案正在从"人类使用AI"转向"AI使用AI"。智能体之间的协作、调用、迭代，正在构成一个独立于人类直接干预的运算层。人类从"操作者"逐渐变为"设定目标者"和"结果验收者"，而中间的海量计算，交给智能体自行完成。这不是科幻。这是OpenRouter上每天发生的真实数据。2026年2月6日，是人类最后一次在token消耗上跑赢AI。那一天，可能也是人类与AI关系的一个隐性分水岭——从此，AI不再只是工具，它开始成为自己的用户。