【东方通信-半导体】10.11周观点：AI的表征指标、产业矛盾、市场共识 1、Tokens、ARR分别是2025/26年的AI产业表征指标。2025年市场关注T
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【东方通信-半导体】10.11周观点：AI的表征指标、产业矛盾、市场共识
1、Tokens、ARR分别是2025/26年的AI产业表征指标。2025年市场关注Tokens消耗量，本质是验证AI需求能否持续爆发；2026年市场关注ARR，本质是验证AI需求能否转化为商业收入。前者看“用了多少”，后者看“能收多少钱”。产业表征指标的变化，背后是产业主要矛盾的转移：从智能供给到需求验证，再到商业化兑现，每个阶段的核心指标都成为资本市场形成共识的重要抓手。
2、下一个阶段的产业矛盾是交付劳动价值。AI从Chat向Agent演进，意味着AI从提供信息、辅助决策，逐渐转向自主执行任务、交付工作成果。过去Tokens衡量智能消耗，ARR衡量商业收入，下一阶段则需要衡量AI究竟完成了多少工作、创造了多少经济价值。AI不仅要有人用、有人付费，还要能把工作完成、让客户获得实际收益。随着这一能力持续兑现，AI产业的长期空间有望从软件市场向劳动力市场拓展，核心矛盾也将从“有没有需求、能不能收费”转向“能不能真正替代劳动、创造价值”。
3、新的强指标出现，将推动新一轮市场共识形成。潜在指标包括Agentic Tokens、月活跃Agent（MAA）、任务完成量、AI劳动力当量（AI FTE）等。产业已经开始披露一些值得跟踪的数据：OpenAI在2026年6月披露，公司内部平均员工的AI输出Tokens中，Codex占比已超过85%，反映其内部AI使用正从对话向任务执行转移。 微软FY26 Q3披露，接近90%的财富500强企业已有通过其低代码/无代码工具搭建的活跃Agent，第一方Agent月活使用量年初以来增长6倍；FY26 Q4进一步披露，Agent 365注册Agent已接近4000万个，GitHub上每三个PR就有一个涉及Agent。这些数据还不能直接等同于有效任务完成量，但已分别从使用结构、活跃程度和工作流渗透上，体现出Agent的落地进展。 指标本身不一定需要完美，但需要具备统计简单、跨场景可比、持续披露、增长直观等特征，关键是让市场看清AI实际承担的工作量及其价值。当某个指标能够将AI劳动价值的增长具象化，并由头部企业持续披露时，有望接棒Tokens与ARR，成为下一轮AI产业共识的核心锚点。
总体总结
主题正文
- 2025年市场关注Tokens消耗量，本质是验证AI需求能否持续爆发；
- 产业表征指标的变化，背后是产业主要矛盾的转移：从智能供给到需求验证，再到商业化兑现，每个阶段的核心指标都成为资本市场形成共识的重要抓手。
- 随着这一能力持续兑现，AI产业的长期空间有望从软件市场向劳动力市场拓展，核心矛盾也将从“有没有需求、能不能收费”转向“能不能真正替代劳动、创造价值”。
- 产业已经开始披露一些值得跟踪的数据：OpenAI在2026年6月披露，公司内部平均员工的AI输出Tokens中，Codex占比已超过85%，反映其内部AI使用正从对话向任务执行转移。
- 微软FY26 Q3披露，接近90%的财富500强企业已有通过其低代码/无代码工具搭建的活跃Agent，第一方Agent月活使用量年初以来增长6倍；
- FY26 Q4进一步披露，Agent 365注册Agent已接近4000万个，GitHub上每三个PR就有一个涉及Agent。
- 指标本身不一定需要完美，但需要具备统计简单、跨场景可比、持续披露、增长直观等特征，关键是让市场看清AI实际承担的工作量及其价值。
- 当某个指标能够将AI劳动价值的增长具象化，并由头部企业持续披露时，有望接棒Tokens与ARR，成为下一轮AI产业共识的核心锚点。