S01
A business that scales with the value of intelligence ↗
OpenAI · 2026-01-18 · OpenAI披露2025年末ARR超过200亿美元。
A级
EXECUTIVE ANSWER
行业已经从“只拉新”进入“拉新 + 用深”的双轮阶段。
样本显示：2022–2025 年消费者 AI 的收入增长仍主要由活跃用户数量扩张贡献；2026 年企业席位和 AI Coding/API 的高强度使用开始明显抬升单用户收入。最稳健的判断是：用户数量仍是规模增长的第一发动机，但边际 ARR 越来越依赖少数高强度企业/开发者用户。
ChatGPT 周活900M+2026-03官方；订阅用户50M+
付费转化代理5.6%订阅用户 ÷ WAU；不是严格同期留存率
Gemini MAU1.0B+2026-08官方；日活同比约3倍
Claude Code ARR2×2026年初至2月；周活指数同步翻倍
核心判断： 如果只看消费者产品，答案偏向“用户数量增长”；如果看企业席位和 AI Coding/API，答案转向“高价值用户的使用量与席位扩张”。全行业不能用单一 ARPU 解释，必须按商业模式分层。
核心
消费者AI的总收入增长在当前阶段仍主要由活跃用户扩张贡献；ChatGPT超过9亿周活、5000万订阅用户，付费转化代理约5.6%，显示庞大免费用户池仍是商业化漏斗的核心。
核心
Gemini的MAU扩张伴随日活同比约3倍，表明增长从单纯获客转向‘用户扩张+参与度加深’双轮驱动，但两个时间窗口并不完全同步。
核心
企业席位产品的ARR增长更接近用户/席位数量驱动：Microsoft 365 Copilot从1500万到3000万付费席位，而公开席位标价没有同步上调。
核心
AI Coding/API是单用户用量增长最明显的子行业：Claude Code年化收入自2026年1月翻倍，同时周活跃指数也翻倍，表明企业高强度用户和用量扩张共同作用，单位用户收入没有明显下降。
结论
综合样本，2022–2025是用户数量主导的扩张期；2026年开始，企业席位和AI Coding的用量深度提升正在提高单用户贡献，但尚不足以证明全行业已经进入纯粹的‘单用户用量主导’阶段。
METHOD / DEFINITIONS
把 ARR 拆成用户、转化、价格和用量。
不同公司公开的分子分母不一致，因此报告把“严格可比”和“代理可比”分开，绝不把 WAU 当作付费用户。
ARR = 活跃用户 × 付费转化率 × ARPPU + API/用量收入
用量型：ARR = 活跃用户 × 请求数/用户 × 收入/请求
增长：Δln(ARR) = Δln(用户数) + Δln(单用户收入)
用量型：ARR = 活跃用户 × 请求数/用户 × 收入/请求
增长：Δln(ARR) = Δln(用户数) + Δln(单用户收入)
| 指标 | 定义 | 可用于 | 不能用于 |
|---|---|---|---|
| WAU/MAU | 周/月活跃用户 | 用户扩张、覆盖面 | 直接推算付费收入 |
| 付费席位 | 企业或个人已付费账户 | 订阅ARR、席位渗透率 | 代表实际合同金额（有折扣/捆绑） |
| ARR/运行率 | 年化收入或季度收入年化 | 增长速度、商业化密度 | 等同GAAP确认收入 |
| 请求/Token强度 | 每用户调用、Token或任务量 | 用量深度、API/Coding增长 | 在缺少绝对量时做精确收入换算 |
PRODUCT PANEL
公开锚点已经覆盖三种不同增长机制。
| 产品 | 分层 | 最新指标 | 期间 | 证据与口径 |
|---|---|---|---|---|
| ChatGPT / OpenAI | WAU | 900.0 | 2026-03 | 官方WAU与订阅用户 [S03] |
| Gemini | MAU | 1,000.0 | 2026-08 | 官方博客；日活指数冻结在最近披露值 [S04] |
| Microsoft 365 Copilot | paid_seats | 30.0 | 2026-07 | 公司披露 [S06] |
| GitHub Copilot | users | 50.0 | 2026-07 | 公司披露累计用户 [S06] |
| Claude Code | weekly_active_index | 2.5 | 2026-02 | 官方年化收入+周活指数 [S08] [S09] |
| Meta AI | MAU | 1,000.0 | 2025-10 | 官方MAU；无独立ARR [S16] |
| Cursor | ARR | 0.5 | 2025-06 | 官方ARR 5亿美元+；Fortune 500采用率50%+ [S17] |
| Adobe Firefly | monthly_generations | 1.0 | 2025-04 | 官方累计与月度生成量 [S19] |
Gemini 用户规模
OpenAI ARR运行率
Gemini 用户与日活参与度双轴
Microsoft 365 Copilot 付费席位
OpenAI商业化漏斗： 9亿WAU中超过5000万为订阅用户，付费转化代理约 5.6%。若全部按ChatGPT Plus每月20美元标价折算，消费者订阅的标价等价ARR约 $12.0B；与2025年末20B+公司ARR的差额主要提示企业、团队、API、其他档位与时间错位，不能直接当作某一业务的精确收入。
Meta AI1.0B+MAU；广告生态间接变现
Cursor$0.5B+ARR；超过半数Fortune 500采用
Adobe Firefly1.0B+每月生成资产；嵌入既有工作流
官方来源占比80.0%其余为媒体交叉或估算
ARR GROWTH BRIDGE
样本分解：消费者偏“用户”，企业席位偏“席位”，Coding偏“用户 × 用量”。
下表使用 Shapley 风格的对称分解，将 ARR 增量拆成用户数、单用户收入和交互项。交互项不强行归类，避免把同时发生的扩张误判为单一因素。
| 样本 | ARR增长 | 用户增长 | 单用户收入增长 | 用户贡献 | 单用户贡献 | 交互项 | 置信度 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ChatGPT 2023→2025H1 | 900.0% | 600.0% | 42.9% | $12.0B | $0.9B | $5.1B | 中 |
| Claude Code 2026-01→2026-02 | 100.0% | 100.0% | 0.0% | $1.2B | $0.0B | $0.0B | 中高 |
| Microsoft 365 Copilot 2026-01→2026-07 | 100.0% | 100.0% | 0.0% | $5.4B | $0.0B | $0.0B | 高 |
ChatGPT 2023→2025H1：ARR增量分解（美元十亿美元）
SINGLE-USER DEPTH
GPT 赢在频率，Claude 赢在复杂任务，Gemini 赢在多模态。
“单用户用量”至少包含五个维度：使用频率、单次会话深度、任务复杂度、多模态输入输出和工作流嵌入。把它们混成一个ARPU会掩盖真实差异。最重要的新发现是：三者单次网页会话深度几乎持平，真正差异来自用户回来得多不多，以及每次处理什么任务。
ChatGPT 消费者频率25.7消息/WAU/周；180亿消息÷7亿WAU
Claude 单任务深度3.1h人工任务等价；人机协作约15分钟
Gemini 图像强度4.5张/MAU/月；全体MAU平均
行业访问频率+8.3%访问量增速相对独立访客增速
GPT 头部员工6×中位数消息量；Coding为17×
Claude Coding专业化4.7×编码任务份额÷主要助手份额
Gemini 语音渗透63%另有20% Live调用摄像头/屏幕
单次会话差距<2%三平台综合网页深度指数
同口径网页会话深度
原始会话指标
| 平台 | 时长 | 页/次 | 跳出率 | 深度指数 | App日常黏性 |
|---|---|---|---|---|---|
| ChatGPT | 6:35 | 4.29 | 29.5% | 100.0 | #1 |
| Gemini | 7:01 | 4.13 | 27.8% | 101.7 | #3 |
| Claude | 6:14 | 4.47 | 25.5% | 101.4 | #2 |
GPT：企业用户强度呈幂律分化
Claude：任务更深、Coding更专
Gemini：多模态渗透
谁的“单用户更深”？
| 维度 | 领先者 | 结论 |
|---|---|---|
| 返回频率/习惯 | GPT | App日常黏性排名第一，且有25.7条/WAU/周的绝对消息锚点。 |
| 单次网页会话 | 基本持平 | Gemini时长最长，Claude页数最多且跳出最低，综合差异不足2%。 |
| 复杂任务/Coding | Claude | 任务人工等价时间更长，编码专业化商约4.7倍。 |
| 企业工作流 | GPT证据更强 | 20%企业消息进入GPTs/Projects，推理Token/组织同比约320倍。 |
| 多模态计算强度 | Gemini | 语音、Live视觉、附件和每日1.5亿张图形成不同于文本消息的用量。 |
完整单用户深度证据表
| 平台 | 深度层 | 指标 | 性质 | 解释与来源 |
|---|---|---|---|---|
| GPT / ChatGPT | 消费者频率 | 约25.7条/WAU/周 | 计算 | 180亿消息/周÷7亿WAU；WAU不是DAU，表示每周活用户的周均消息量。 [S20] |
| GPT / ChatGPT | 消费者纵向深化 | 约+40% | 事实 | 早期用户在约两年后的日消息量相对初始阶段增加约40%。 [S20] |
| GPT / Enterprise | 企业员工 | +30% | 事实 | 企业平均员工消息量同比增长；同期企业总周消息量增长约8倍。 [S21] |
| GPT / Enterprise | 头部用户极化 | 6×消息 / 17×Coding | 事实 | 头部5%员工消息量为中位数6倍，Coding消息量17倍。 [S21] |
| GPT / Enterprise | 工作流嵌入 | 20%结构化工作流 / 320×推理Token | 事实 | 企业消息中约20%通过GPTs或Projects处理；复杂推理Token/组织同比约320倍。 [S21] |
| GPT / Enterprise | 研究样本 | 1700万+条企业消息 | 事实 | 覆盖约17.2万员工和5万家组织，为企业深度比较提供大样本。 [S22] |
| Claude | 任务深度 | 约15分钟人机协作 | 事实 | 对应约3.1小时人工任务，成功率约67%；API任务约5分钟、1.7小时人工等价、49%成功率。 [S25] |
| Claude | 学习曲线 | 成功率+4pp / 工作用途+7pp | 事实 | 控制用户画像与国家后，高使用年限仍对应更高成功率和更复杂任务。 [S25] |
| Claude | 编码专用性 | 约4.7×专业化商 | 计算 | 调查中Claude主要助手份额7%，却承担约33%编码任务；不同调查与平台日志仅作方向性组合。 [S24] [S28] |
| Gemini | 语音使用 | 63%用户使用语音 | 事实 | 语音是高频、低摩擦交互的重要深度指标。 [S04] |
| Gemini | 实时多模态 | 约20% Live互动 | 事实 | 约五分之一Gemini Live互动调用摄像头或屏幕共享。 [S04] |
| Gemini | 附件/上下文 | 学生请求38%含附件 | 事实 | 反映文档、作业和上下文输入深度，不能推广到全部用户。 [S04] |
| Gemini | 图像生成 | 约4.5张/MAU/月 | 计算 | 每日1.5亿张×30天÷10亿MAU；平均值被非图像用户稀释。 [S04] |
| 行业整体 | 使用频率 | 约+8.3% | 计算 | 网页访问量增长70%÷独立访客增长57%，说明老用户访问频率也在提升。 [S27] |
深度判断
单次网页会话深度三者几乎持平，差异小于2%；不能仅凭停留时长宣称Claude或Gemini的单用户用量显著高于GPT。
深度判断
GPT的优势是频率和广泛工作流：绝对消息量、企业员工消息增长、头部用户极化和结构化工作流均有较强量化证据。
深度判断
Claude的优势是任务复杂度与Coding专业化，而不是已公开的绝对消息频率；现有证据更适合证明‘每次任务更深’，不适合证明‘每个用户消息更多’。
深度判断
Gemini的优势是多模态交互密度：语音、摄像头/屏幕、附件和图像生成共同抬升每用户计算量，但其独立ARR和绝对DAU仍未披露。
对ARR问题的修正答案： 行业新增ARR的第一层仍是用户/席位扩张；但单用户深度已经成为第二增长曲线。GPT通过高频返回和企业工作流提高深度，Claude通过复杂Coding/知识任务提高深度，Gemini通过语音、视觉和附件提高每用户计算量。三种深度最终对应不同的收入单价和毛利结构。
POWER-USER EQUIVALENCE
一个深度用户，究竟等于多少普通用户和企业客户？
答案取决于比较的是使用量还是收入。真实行为中的头部员工约等于6个普通企业员工，Coding中约等于17个；最高订阅档则统一呈现“20倍容量、10倍收入”。固定席位计费会让使用等价和收入等价明显脱节。
真实头部员工6×普通企业员工总消息量
头部Coding员工17×普通企业员工Coding消息量
最高订阅档容量20×普通付费用户额度
最高订阅档收入10×普通付费用户订阅收入
OpenAI $200深度用户84×全体平均WAU收入等价；混合分母
同席位前沿客户2×同规模常规企业客户使用量
250席深度客户5×100席常规客户使用量
500席深度客户10×100席常规客户使用量
最高深度档：容量 vs 收入
5倍深度档：容量与收入同步
真实行为与套餐容量对比
最高深度用户的企业席位收入等价
头部模型厂商深度套餐量化表
| 厂商 | 普通付费档 | 深度档 | 容量等价 | 普通付费用户收入等价 | 企业席位收入等价 | 解释与来源 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI | ChatGPT Plus | Pro 5x | 5× | 5× | 4–5席 | 平均活跃用户收入等价=1200美元年费÷OpenAI 2025 ARR/7亿WAU；ARR和WAU时间点不完全同步。 [S01] [S02] [S29] [S32] |
| OpenAI | ChatGPT Plus | Pro 20x | 20× | 10× | 8–10席 | 最高深度档按收入等于10个Plus或8至10个Business席位，按额度等于20个Plus。 [S01] [S02] [S29] [S32] |
| Anthropic | Claude Pro | Max 5x | 5× | 5× | 4–5席 | 与Team标准席位比较；Anthropic未公开足够用户分母，不能计算全体活跃用户收入等价。 [S30] |
| Anthropic | Claude Pro | Max 20x | 20× | 10× | 8–10席 | 按订阅价格等于10个Claude Pro或8至10个Team标准席位，按额度等于20个Pro。 [S30] |
| Google AI Pro | AI Ultra 5x | 5× | 5× | 7.1–7.1席 | Ultra包含存储、YouTube等非AI权益，收入等价不是纯AI收入等价。 [S31] [S33] | |
| Google AI Pro | AI Ultra 20x | 20× | 10× | 14.3–14.3席 | 按价格约等于10个AI Pro或14.3个Workspace Standard席位，按额度等于20个AI Pro。 [S31] [S33] |
真实用户：一个深度用户等于多少普通用户？
| 用户类型 | 性质 | 一般用量等价 | Coding用量等价 | 固定订阅收入等价 | 证据 |
|---|---|---|---|---|---|
| 普通企业员工 | 基准 | 1× | 1× | 1× | 高 [S21] |
| 早期成熟ChatGPT用户 | 真实行为 | 1.4× | — | 1× | 高 [S20] |
| 前沿企业平均席位 | 真实行为 | 2× | — | 1× | 高 [S21] |
| 头部5%企业员工 | 真实行为 | 6× | 17× | 1× | 高 [S21] |
| 5x深度订阅用户 | 套餐容量 | 5× | 5× | 5× | 高 [S29] [S30] [S31] |
| 20x最高深度订阅用户 | 套餐容量 | 20× | 20× | 10× | 高 [S29] [S30] [S31] |
关键区别： 一个头部员工可以消耗6至17个普通员工的用量，但在固定企业席位合同中仍只贡献1个席位收入。只有Premium席位、超额用量、API计费或Credits机制才能把这部分深度转成ARR；否则深度增长首先增加推理成本，而非收入。
单个深度用户占一个常规客户多少？
深度企业客户等于多少常规客户？
客户等价情景
深度客户等价数 = 深度客户席位数 × 2倍每席位强度 ÷ 100席常规客户
| 深度客户 | 席位 | 每席强度 | 100席常规客户等价 |
|---|---|---|---|
| 50席深度客户 | 50 | 2.0× | 1个 |
| 100席深度客户 | 100 | 2.0× | 2个 |
| 250席深度客户 | 250 | 2.0× | 5个 |
| 500席深度客户 | 500 | 2.0× | 10个 |
| 1000席深度客户 | 1000 | 2.0× | 20个 |
等价判断
一个真实头部企业用户，在一般消息量上约等于6个普通企业用户，在Coding消息量上约等于17个。固定席位计费下收入仍可能只算1席，因此高用量会压低毛利；采用Premium席位或用量计费后，收入才随深度上升。
等价判断
一个最高深度个人订阅用户，在三家头部厂商中普遍等于10个普通付费用户的订阅收入、20个普通付费用户的可用容量。最高档的单位容量价格约为普通档的一半。
等价判断
按OpenAI公开ARR和WAU粗算，一个100美元深度用户约等于42个全体平均活跃用户的收入，一个200美元用户约等于84个；这是全体免费与付费用户混合分母，不能推广给Claude和Gemini。
等价判断
同席位数的前沿企业客户，按每席位消息强度约等于2个常规企业客户；若同时席位规模扩大，客户等价数按席位比例线性放大。
REAL CUSTOMER DISTRIBUTION
真实头部客户不是2倍，而是10倍、100倍，甚至600倍。
上一节的100席模型只适合解释公式。本节改用7万多家企业的支付分布、百万美元客户门槛、生产Token门槛和真实大型席位部署。最稳健的结论是：客户价值呈重尾分布，且API/AI原生客户的头部集中度远高于传统席位软件。
前10%企业 / 中位企业53.7×按员工标准化AI支出
前1%企业 / 中位企业654.6×每员工月支出7449美元
OpenAI头部API门槛100×1万亿Token vs 100亿Token
Anthropic百万美元客户4–20×普通生产型企业预算；基准8.9×
Accenture Copilot740k席位；标价ARR等价2.664亿美元
Barclays / Infosys / TCS100k各自部署规模
Vodafone扩容227×300人试点到6.8万员工
Anthropic $1M+客户1,000+最低贡献10亿美元，仅为下限
企业AI支出分位数：对数视图
真实情景客户等价倍数
有区间的客户等价情景
Microsoft Copilot真实大型部署
跨厂商企业支出分位数
| 企业层级 | 每员工月支出 | 中位企业等价 | 前10%企业等价 | 来源 |
|---|---|---|---|---|
| 企业中位数 | $11.38 | 1.00× | 0.019× | [S34] |
| 前10% AI深度企业 | $611.00 | 53.69× | 1.000× | [S34] |
| 前1% AI原生/重度企业 | $7,449.00 | 654.57× | 12.190× | [S34] |
厂商实际头部客户门槛
| 厂商 | 头部客户定义 | 普通/参考客户 | 等价倍数 | 解释与来源 |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI | 累计处理超过1万亿Token的API组织 | 累计处理超过100亿Token的生产组织 | 100× | 是累计Token门槛倍数，不是客户平均用量倍数；近200家属于9000多家生产组织的子集。 [S21] |
| Anthropic | 年化支出超过100万美元客户 | 年度LLM支出5万至25万美元的生产型企业 | 4–20× | 基准8.94倍取5万至25万美元区间的几何中点；跨样本比较。1000家客户至少贡献10亿美元，仅是收入贡献下限。 [S36] [S41] |
| OpenAI | 大型全公司部署 | 100万业务客户混合分母 | 0–0× | 700万工作席位/100万业务客户仅为7席的混合均值，但业务客户含API组织，不能视为中位客户。 [S35] |
| Microsoft | 10万席以上Copilot部署 | Forrester示例成熟部署1万席 | 10–74× | Accenture约74万席，Barclays、Infosys、TCS均约10万席；1万席仅是成熟部署参考，不是市场中位数。 [S37] [S38] [S40] |
Microsoft大型部署案例
| 客户 | 宣布席位 | 标价ARR等价 | 相对1万席部署 | 相对300人试点 | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| Accenture | 740,000 | $266.40B | 74.0× | 2466.7× | [S10] [S37] |
| Barclays | 100,000 | $36.00B | 10.0× | 333.3× | [S10] [S38] |
| Infosys | 100,000 | $36.00B | 10.0× | 333.3× | [S10] [S40] |
| TCS | 100,000 | $36.00B | 10.0× | 333.3× | [S10] [S40] |
| Vodafone | 68,000 | $24.48B | 6.8× | 226.7× | [S10] [S39] |
| Westpac | 35,000 | $12.60B | 3.5× | 116.7× | [S10] [S37] |
可用于ARR模型的真实情景
| 客户层级 | 保守 | 基准 | 乐观/上界 | 计算依据 |
|---|---|---|---|---|
| 普通生产型企业 | 1.0× | 1.0× | 1.0× | 年度LLM支出约5万至25万美元或企业中位支出强度 [S34] [S41] |
| 百万美元模型客户 | 4.0× | 8.9× | 20.0× | 100万美元÷普通生产型企业5万至25万美元支出区间 [S36] [S41] |
| 前10% AI深度企业（同员工数） | 53.7× | 53.7× | 53.7× | 每员工月支出611美元÷11.38美元 [S34] |
| 前1% AI原生企业（同员工数） | 654.6× | 654.6× | 654.6× | 每员工月支出7449美元÷11.38美元 [S34] |
| OpenAI头部API组织 | 100.0× | 100.0× | 100.0× | 1万亿Token门槛÷100亿Token生产组织门槛 [S21] |
| Microsoft超大型部署 | 6.8× | 10.0× | 74.0× | 6.8万至74万席÷1万席成熟部署参考 [S37] [S38] [S39] [S40] |
真实客户
头部客户相对普通客户不存在统一的2倍关系。真实广泛样本显示，同员工规模下前10%企业约等于54个中位企业，前1%约等于655个中位企业。
真实客户
百万美元级模型客户相对普通生产型企业的年度LLM预算约为4至20倍，基准约8.9倍；这是更适合销售与ARR分析的客户收入等价。
真实客户
API型头部客户的分化可能更陡。OpenAI公开门槛显示，头部API组织累计Token门槛至少是普通生产组织门槛的100倍。
真实客户
席位型产品的头部客户由公司员工规模决定。Microsoft真实案例从3.5万席到74万席，按标价对应约1260万至2.664亿美元ARR，但折扣和分阶段上线会降低实际确认收入。
口径限制
Ramp按员工数标准化，最适合比较使用强度，但不代表单一厂商收入。
口径限制
Anthropic百万美元客户与Kong普通支出区间来自不同样本，区间比较优于精确点估计。
口径限制
OpenAI Token数据为累计门槛，不是同一期间平均用量，不能据此计算收入贡献率。
口径限制
Microsoft席位数多为宣布部署规模，实际激活率、折扣和上线节奏可能不同。
对ARR增长的含义： 当收入来自API或用量计费时，获得一个前1%客户可能相当于数百个中位客户；当收入来自固定席位时，客户价值主要由席位规模决定，用量深度若不触发Premium、Credits或超额计费，首先表现为成本压力。因而“客户数增长”必须进一步拆成新增普通客户、扩容客户和头部用量客户。
USERS VS USAGE DEPTH
Gemini 的每用户参与度已上升；Claude Code 的高价值用户正在加深。
Gemini 用户增长137.5%400M → 950M
Gemini 日活指数200.0%日活同比约3倍的方向性代理
Gemini 每用户参与度26.3%日活指数 ÷ MAU；时间窗近似
Claude Code 周活指数2.0×2026年初至2月
| 用量桥 | 用户变化 | 总参与度变化 | 每用户变化 | 判断 |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 2025-05→2026-07 | 2.38× | 3.00× | 1.26× | 用户扩张仍大，日活/MAU方向性抬升；窗口不完全同期 |
| Claude Code 2026-01→2026-02 | 2.00×（指数） | — | 约1.00× | ARR翻倍主要来自用户/企业用量规模，不是价格上调 |
商业化密度代理
用户增长 × 单用户增长四象限
经济含义： 低价消费者订阅需要海量用户才能形成大ARR；企业席位和Coding/API则可能由少量高频用户贡献不成比例的收入。随着模型价格下降，厂商必须依靠更高请求量、更多工作流嵌入和更深的企业席位渗透来抵消单位价格下降。
BUSINESS MODEL MATRIX
三种模式的主导变量不同。
| 模式 | 主要收入公式 | 当前主导变量 | 第二变量 | 主要风险 |
|---|---|---|---|---|
| 消费者AI | MAU × 付费转化 × 订阅价格 | 用户规模 | 免费→付费转化、套餐升级 | WAU很大但付费率低；模型价格下行 |
| 企业席位 | 付费席位 × 合同单价 × 模块扩展 | 席位数 | 跨部门扩张、续费、捆绑 | 试点到正式部署转化；折扣与预算周期 |
| API/Coding | 活跃开发者 × 请求/Token × 单位价格 | 用量深度 | 高价值客户数、工作流嵌入 | 价格战、缓存/小模型替代、客户集中度 |
用户/席位价格/转化用量/Token
SCENARIOS / SENSITIVITY
基准情景仍是用户扩张主导，但用量深度是未来弹性最大的变量。
情景把用户增长、付费转化、ARPU、使用强度和单位价格分别变化，计算复合ARR增速与用户/用量贡献占比。它不是预测，而是帮助识别最敏感的经营变量。
| 情景 | 复合ARR增速 | 用户贡献占比 | 用量贡献占比 | ARPU变化 | 主导判断 |
|---|---|---|---|---|---|
| 熊市 | 15.2% | 70.1% | 29.9% | -5.0% | 用户扩张主导 |
| 基准 | 106.0% | 52.4% | 38.8% | 5.0% | 用户扩张主导 |
| 牛市 | 269.5% | 45.0% | 40.6% | 15.0% | 用户扩张主导 |
用户增长 × 用量增长敏感性
看多条件
企业席位从试点进入全员部署；Coding/Agent任务从补全扩展到测试、部署和运维；使用强度增长快于模型单位价格下降。
看空条件
免费用户增长停滞，企业试点不转正式合同；开源模型和小模型导致API价格下降速度快于请求量增长；ARR运行率包含一次性合同或渠道重复计算。
COUNTERARGUMENTS / LIMITS
最重要的限制不是公式，而是分母与收入口径。
口径差异
WAU、MAU、累计用户、付费席位和企业客户不是同一分母。
数据缺口
OpenAI、Anthropic未公开完整的分产品收入、付费转化率和Token用量。
模型假设
理论席位ARR按公开标价计算，未扣除折扣、捆绑和渠道分成。
待验证
Google披露Gemini日活同比约3倍，但未公开完整绝对DAU与请求量序列。
低置信度
ChatGPT早期100M用户与2025年ARR时间点并不完全同步，分解结果仅作方向性参考。
内容冲突
媒体对私营公司运行率的报道可能把季度收入年化、订单、合同额和ARR混用，报告保留原始口径。
数据缺口
Claude与Gemini均未公开可与ChatGPT 25.7条/WAU/周直接对比的绝对消息/活跃用户序列。
口径差异
Similarweb网页会话指标不包含App内完整使用，适合比较单次网页会话，不代表全平台Token或计算量。
模型假设
单次网页会话深度指数为会话时长、页数和非跳出率的几何平均，以ChatGPT=100；该指数只用于同源相对比较。
失效条件： 若未来披露显示用户指标主要是累计注册/试用而非活跃用户，或ARR数字包含未履约合同、云厂代销和一次性预付，则本报告的“用户 vs 单用户”分解需要重新估计。报告因此保留原始口径、证据等级和待验证项。
SOURCE REGISTER
来源、日期与证据强度可检索。
证据等级分布
S02
How people are using ChatGPT ↗
OpenAI · 2025-09-15 · OpenAI披露截至2025年中ChatGPT每周活跃用户约7亿。
A级
S03
OpenAI raises $122 billion to accelerate the next phase of AI ↗
OpenAI · 2026-03-31 · OpenAI披露ChatGPT超过9亿周活、超过5000万订阅用户。
A级
S04
More than 1 billion people are using the Gemini app every month ↗
Google · 2026-08-11 · Google披露Gemini应用月活超过10亿；63%用户使用语音、约20%的Gemini Live互动调用摄像头或屏幕、学生请求中38%含附件、每日生成约1.5亿张图片。
A级
S05
Google’s Gemini nears billion-user milestone ↗
TechCrunch / Alphabet earnings · 2026-07-23 · Alphabet Q2 2026口径：Gemini月活超过9.5亿。
B级
S06
FY2026 Q4 earnings release ↗
Microsoft · 2026-07-29 · Microsoft管理层披露Microsoft 365 Copilot付费席位约3000万、GitHub Copilot用户约5000万。
A级
S07
Microsoft says it has over 20M paid Copilot users ↗
TechCrunch / Microsoft earnings · 2026-04-29 · Microsoft Q3 FY2026披露付费席位超过2000万。
B级
S08
Anthropic raises $30 billion in Series G funding ↗
Anthropic · 2026-02-12 · Anthropic披露Claude Code年化收入超过25亿美元，自2026年初超过翻倍，周活跃用户也翻倍。
A级
S09
Claude Code annualized revenue reaches $2.5B ↗
Industry press cross-check · 2026-02-18 · 对Anthropic官方披露的行业媒体交叉复核；用户数量为指数代理而非绝对值。
B级
S10
Microsoft 365 Copilot pricing ↗
Microsoft · 2026-08-19 · 商业版Copilot公开标价约30美元/用户/月，用于理论ARR上限，不等同实际收入。
A级
S11
GitHub Copilot plans and pricing ↗
GitHub · 2026-08-19 · GitHub Copilot公开个人与企业价格，用于席位收入敏感性。
A级
S12
ChatGPT pricing ↗
OpenAI · 2026-08-19 · ChatGPT订阅价格锚点；企业/API收入仍需单独处理。
A级
S13
Q2 2026 earnings release ↗
Alphabet · 2026-07-24 · Google Cloud与AI商业化桥接数据。
A级
S14
Anthropic total annualized revenue around $14B ↗
Press reports · 2026-02-18 · 私营公司运行率报道，未纳入核心公式，仅作行业规模交叉参考。
B级
S15
ChatGPT usage and adoption patterns at work ↗
OpenAI · 2026-01-22 · OpenAI回顾ChatGPT在早期达到1亿周活，并披露当前超过7亿周活，用于历史用户锚点。
A级
S16
Improving Your Recommendations on Our Apps With AI at Meta ↗
Meta · 2025-10-01 · Meta披露Meta AI月活超过10亿；未单列ARR，主要通过广告和生态间接变现。
A级
S17
Series C and Scale ↗
Cursor · 2025-06-06 · Cursor披露ARR超过5亿美元，并被超过一半的Fortune 500采用。
A级
S18
Series A and Magic ↗
Cursor · 2024-08-22 · Cursor披露客户数超过4万，用于观察AI Coding从客户扩张到高ARPU企业渗透。
A级
S19
Our vision for accelerating creativity and productivity with agentic AI ↗
Adobe · 2025-04-09 · Adobe披露Firefly累计生成资产超过200亿、每月生成超过10亿，且多数嵌入Creative Cloud工作流。
A级
S20
How People Use ChatGPT ↗
OpenAI / NBER · 2025-09-15 · 基于约150万用户、约18亿条消息的隐私保护样本；2025年7月全平台约180亿条消息/周、7亿WAU，早期用户日消息量在约两年后增加40%。
A级
S21
The state of enterprise AI 2025 report ↗
OpenAI · 2025-12-17 · 企业周消息总量增长约8倍，平均员工消息量增长30%；头部5%员工消息量为中位数6倍，Coding消息量17倍，前沿企业每席位消息量约为中位企业2倍；20%企业消息进入GPTs/Projects，推理Token/组织约320倍。
A级
S22
How Organizations Use AI: Evidence from ChatGPT ↗
OpenAI · 2026-08-11 · 研究覆盖约17.2万员工、5万家组织和超过1700万条企业消息，用于验证企业采用、扩散与用户异质性。
A级
S24
Anthropic Economic Index report: Economic primitives ↗
Anthropic · 2026-01-15 · Claude.ai编码任务占比约34%，API编码任务约46%；Claude.ai指令式自动化占比从2025年1月27%升至2025年8月39%，11月回落至32%。
A级
S25
Anthropic Economic Index report: Learning curves ↗
Anthropic · 2026-03-10 · Claude.ai任务人机协作约15分钟、对应约3.1小时人工任务，成功率约67%；高使用年限用户成功率高4个百分点、工作用途高7个百分点，任务教育复杂度约高1年。
A级
S26
ChatGPT vs. Gemini vs. Claude vs. Perplexity ↗
Similarweb · 2026-07-15 · 2026年7月网页会话代理：ChatGPT 6:35/4.29页/29.51%跳出，Gemini 7:01/4.13页/27.80%，Claude 6:14/4.47页/25.54%；App日常黏性排序为ChatGPT、Claude、Gemini。
B级
S27
AI Search Stats 2026 ↗
Similarweb · 2026-07-29 · 2025年6月至2026年5月，全球生成式AI网页访问量同比增长70%，独立访客增长57%；推导每独立访客访问频率约增长8.3%。
B级
S28
The Growing Divide in AI Platform Usage ↗
Stanford / Harvard / Cornell researchers · 2026-07-20 · 美国1999名代表性用户调查：主要助手份额ChatGPT 58%、Gemini 25%、Claude 7%；Claude承担约三分之一编码任务，专业化商约4.7倍。
B级
S29
About ChatGPT Pro tiers ↗
OpenAI · 2026-08-20 · ChatGPT Plus为20美元/月；Pro 100美元档为Plus使用额度5倍，Pro 200美元档为Plus使用额度20倍。
A级
S30
Claude plans and pricing ↗
Anthropic · 2026-08-20 · Claude Pro为20美元/月；Max 5x为100美元/月、Max 20x为200美元/月；Team标准席位20美元/月（年付）或25美元（月付），Premium为100/125美元并提供5倍标准席位用量。
A级
S31
Google AI subscriptions ↗
Google · 2026-08-20 · Google AI Pro为19.99美元/月；Ultra 5x为99.99美元、Ultra 20x为199.99美元，对应Pro的5倍和20倍使用额度。
A级
S32
What is ChatGPT Business? ↗
OpenAI · 2026-08-20 · ChatGPT Business标准席位为20美元/用户/月（年付）或25美元（月付），至少2席。
A级
S33
Google Workspace pricing ↗
Google · 2026-08-20 · Google Workspace Business Standard年付价格14美元/用户/月并包含Gemini能力，用于企业席位收入等价参考。
A级
S34
How much does it cost to be AI-pilled? ↗
Ramp Economics Lab · 2026-06-26 · 基于7万多家美国企业的匿名支付数据：AI支出中位数为每员工每月11.38美元，前10%为611美元，前1%为7449美元；头部企业普遍使用多个模型与垂直AI产品。
A级
S35
1 million business customers: the fastest-growing business platform in history ↗
OpenAI · 2025-11-05 · OpenAI披露超过100万付费业务组织、700万ChatGPT for Work席位；Codex组织使用量自2025年8月增长10倍。业务客户同时包含席位和API组织。
A级
S36
Anthropic expands partnership with Google and Broadcom ↗
Anthropic · 2026-04-06 · Anthropic披露运行率收入超过300亿美元，年度支出超过100万美元的企业客户超过1000家，较两个月前超过500家翻倍。
A级
S37
Microsoft: AI in Action ↗
Microsoft · 2026-08-20 · Microsoft披露Accenture向超过74万员工部署Microsoft 365 Copilot，为其最大企业AI部署；Westpac向3.5万员工和承包商扩展。
A级
S38
Barclays to roll out Microsoft 365 Copilot to 100,000 colleagues ↗
Microsoft / Barclays · 2025-06-09 · Barclays宣布向全球10万名员工部署Microsoft 365 Copilot并接入内部生产力工具。
A级
S39
Vodafone to roll out Microsoft 365 Copilot to 68,000 employees ↗
Microsoft / Vodafone · 2024-09-16 · Vodafone从300人试点扩展到最多6.8万名员工，席位扩大约227倍。
A级
S40
Infosys, TCS and Wipro scale Microsoft 365 Copilot to over 300,000 employees ↗
Microsoft · 2026-06-03 · Infosys和TCS各自扩展至超过10万员工；Infosys披露月活率超过91%。
A级
S41
What's Next for Generative AI in the Enterprise ↗
Kong · 2025-06-18 · 550名工程师和IT决策者调查：73%的组织年度LLM支出超过5万美元，37%超过25万美元，72%预计下一年增加支出。
B级