硅谷科技圈的年度盛會格局正悄然重塑：春季英偉達全球技術大會與秋季OpenAI開發者日，已成為觀察人工智能產業風向的雙坐標。在剛剛落幕的OpenAI開發者日上，一系列技術發布與運營數據披露，勾勒出AI行業發展的新圖景——平臺開發者突破400萬，ChatGPT周活躍用戶達8億，API調用量每分鐘處理60億token。
API調用量的爆發式增長引發業界關注。據內部測算，若以當前每分鐘60億token的調用速率推算，僅API渠道每月就將消耗260萬億token。結合OpenAI去年披露的消費級訂閱業務占比75%的數據，可推算其訂閱服務每月產生約780萬億token消耗，兩者相加月消耗總量突破1040萬億token。這一數據與谷歌AI工廠的算力消耗形成直接對標，后者月消耗量已從5月的480萬億飆升至6月的980萬億，當前實際規?？赡芤淹黄魄f億級別。
用戶行為分析揭示出更復雜的生態圖景。8億周活躍用戶每周產生180萬億token消耗，折合人均每周使用22.5萬token。參照典型推理任務標準（輸入10k、輸出1.5k tokens），相當于每位用戶日均完成4次深度交互。但數據背后的結構性差異值得關注：極少數深度用戶貢獻了主要流量，不同場景下的交互深度與輪次存在顯著差異。
開發者生態的進化速度超出預期。相較于2023年，平臺開發者數量增長200%的同時，API消耗的token量激增20倍，人均消耗量提升10倍。這種指數級增長與深度推理技術在金融、法律、醫療等領域的滲透密切相關。隨著GPT-5 Pro開放API，其處理復雜任務的能力將進一步釋放，而GPT-5 Codex自8月發布以來日使用量已增長超10倍。
智能體技術的突破正在重塑算力需求模型。行業觀察提出的"智能體摩爾定律"指出，其處理任務復雜度每7個月翻倍，多智能體協作更將推理消耗提升至簡單對話的15倍以上。這種技術演進趨勢在硬件層面得到印證：OpenAI在綁定英偉達10GW數據中心后，又與AMD達成6GW合作協議，為預計2033年達250GW的數據中心布局鋪路。
多模態生成領域的算力競賽尤為激烈。奧特曼宣布Sora 2開放API的消息，標志著文本推理向視頻生成的范式轉變。初代Sora發布時，風險投資機構Factorial Funds曾估算需72萬張H100顯卡滿足峰值需求，該測算基于200億參數規模、24幀/秒編碼、250步采樣等參數。隨著Sora 2參數規模可能增至500億，且在GB200架構下獲得5倍效率提升，其硬件需求雖維持72萬張規模，但已轉向更先進的計算卡。
技術迭代帶來的變量遠不止于此。擴散模型的擴展定律持續生效，Step-Video-T2V等對標模型的參數規模已達300億。行業正通過算法優化降低采樣步數，同時硬件架構從Hopper向Blackwell升級，配合定制芯片研發，共同推動算力效率提升。當Sora 2日均視頻生成量與對外輸出規模持平時，其應用場景正從社交分享向影視制作等專業領域延伸，這場算力軍備競賽的規?；驅⒊掷m擴大。
