W czerwcu 2026 r. Sam Altman, CEO OpenAI, wskazał na uderzającą metrykę, która podkreśla szybkie skalowanie zużycia sztucznej inteligencji. Najbardziej intensywny wewnętrzny użytkownik firmy przetwarza obecnie około 100 miliardów tokenów AI każdego miesiąca. Dla porównania, szczytowe miesięczne zużycie tokenów pod koniec 2019 r. wynosiło w przybliżeniu 100 000 tokenów — milionokrotny wzrost w ciągu około sześciu i pół roku.

Tokeny AI jako nowa usługa licznikowa

Tokeny AI to podstawowe jednostki tekstu i danych, które duże modele językowe przetwarzają podczas generowania odpowiedzi, tworzenia kodu lub analizy dokumentów. Altman i inni liderzy branży coraz częściej opisują inteligencję opartą na AI jako usługę licznikową, porównując ją raczej do energii elektrycznej niż do tradycyjnego oprogramowania. To ujęcie odzwierciedla szerszą zmianę w branży AI, gdzie główni dostawcy — w tym Microsoft, Google i Amazon — odeszli od ryczałtowych licencji oprogramowania na rzecz modeli cenowych opartych na zużyciu, w których klienci płacą za każdy przetworzony token.

Limit 100 000 tokenów, który pod koniec 2019 r. stanowił górną granicę zużycia AI, odpowiada obecnie globalnej średniej per capita. Patrząc w przyszłość, Altman prognozuje, że indywidualni użytkownicy mogą średnio zużywać 500 miliardów tokenów miesięcznie około w latach 2032–2033. Wśród najbardziej zaawansowanych użytkowników niektórzy mogą zużywać biliony tokenów co miesiąc.

Miesięczny rachunek w wysokości 1,3 miliona dolarów

Skala zużycia zewnętrznego już przewyższa zużycie wewnętrzne. Jeden użytkownik zewnętrzny rzekomo zużył 603 miliardy tokenów w ciągu jednego miesiąca, generując rachunek w wysokości 1,3 miliona dolarów. Ta kwota przewyższa 100 miliardów tokenów przetworzonych przez najintensywniejszego wewnętrznego użytkownika OpenAI, co wskazuje, że najbardziej agresywne zużycie ma miejsce poza samą firmą.

W ciągu całego 2026 r. przedsiębiorstwa w wielu branżach ścigały się z czasem, aby wdrożyć kontrole zużycia, limity użytkowania i strategie pomiaru, zapobiegając niekontrolowanym wydatkom związanym z AI. Skokowy wzrost wolumenu tokenów zintensyfikował również kontrolę nad infrastrukturą fizyczną — pojemnością centrów danych, podażą półprzewodników i zużyciem energii — która stanowi podstawę dostarczania AI na dużą skalę.

„Ciągle działająca, proaktywna AI" jako czynnik wzrostu

Altman wskazał na koncepcję, którą określił mianem „ciągłe działanie proaktywnej AI" (constant running proactive AI), jako główny katalizator przyszłego wzrostu. W tym modelu systemy AI nie tylko reagowałyby na polecenia użytkowników, lecz działałyby nieprzerwanie w tle — monitorując systemy, generując wnioski i podejmując działania bez konieczności inicjowania zapytania przez człowieka. Koncepcja ta jest spójna z wyłaniającą się kategorią agentowej AI, w której autonomiczne systemy są zaprojektowane do wykonywania wieloetapowych zadań przy minimalnym zaangażowaniu człowieka — obszarem, na który publicznie postawiły liczne laboratoria AI i dostawcy rozwiązań dla przedsiębiorstw.