OpenRouter 上的 agent 在 2026 年 2 月 6 日消耗的 token 超过人类，之后没有交还领先。文章认为，AI 消费无法用平滑曲线外推，而是分成三波，每波相差一个数量级。当前第二波已经展开，第三波在路。

第一波是聊天：人提问，模型回答一次，结束。作者估计每个活跃用户每天大约消耗 100 万 token。到 2026 年 6 月，聊天在企业使用中略超三分之一，Codex 占另外 64%，聊天已是企业输出的少数。

第二波是单个 agent：一边 vibe coding 做家庭周末运动排程应用，一边研究十年期国债与宏观经济含义。这类场景每天约消耗 1 亿到 2 亿 token。聊天与 agent 之间的 token 强度差为两个数量级。

第三波是在上面再叠一层 meta-harness：一个 AI 并行调度多个 agent，每个 agent 再产生自己的工具调用与子 agent。这再上一个数量级，单日消耗以十亿计。作者强调增长不是来自生成变快，而是来自并行化的复利。

作者给了另一个 meta-harness 的例子：假设一张 200 家 YC 初创公司的表格，30 列，每格不是数字而是一个 AI 的回答，每列代表几十次 AI 工具调用。这样一次运行在有人注意之前就会消耗几千万 token。

数据也显示同样趋势：OpenRouter 上 agent 的 token 用量从 0.51 万亿增至 7.3 万亿，六个月 14 倍，人类用量同期只有 2.8 倍。宏观层面，Goldman Sachs 预计到 2030 年消费者与企业 agent 每月消耗 120 千万亿 token，是 2026 年的 24 倍。

三波不是互相取代，而是叠加：聊天继续增长，agent 增长更快，meta-harness 将超过两者。如果按平滑外推来估算算力需求，很可能计划错。