Tokenowa inflacja: Dlaczego statystyki zużycia AI przestały być wiarygodne

Wykresy publikowane przez platformę OpenRouter, kluczowe narzędzie dla programistów integrujących sztuczną inteligencję, wyglądają na pierwszy rzut oka jak obraz bezprecedensowej eksplozji rynku. Dane te znajdują potwierdzenie w oficjalnych zestawieniach publikowanych przez platformę, w tym w raportach OpenRouter State of AI oraz OpenRouter Data. To właśnie te źródła wskazują, że od stycznia 2025 roku tygodniowe zużycie tokenów skoczyło tam z 0,5 biliona do oszałamiających 126,2 biliona. Ten gigantyczny wzrost o ponad 25 000 procent nie jest jednak prostym dowodem na gwałtowny przyrost realnych użytkowników, lecz efektem zmiany samej architektury AI.

Mechanizm myślowej inflacji

Tokeny, czyli podstawowe jednostki danych przetwarzanych przez modele, przestały być samodzielnym i wiarygodnym miernikiem adopcji technologii. Główną przyczyną tej zmiany jest upowszechnienie się tzw. modeli rozumujących (reasoning models). Zanim taki system udzieli końcowej odpowiedzi, generuje on ogromne ilości wewnętrznych tokenów „myślowych”, które służą mu do analizy problemu. W praktyce oznacza to, że jedno zapytanie od człowieka może wygenerować tyle samo danych, co kilkanaście zapytań w starszych systemach.

Sytuację dodatkowo zniekształcają systemy agentowe oraz boty. Niezoptymalizowane procesy działające w autonomicznych pętlach potrafią spalać miliony tokenów bez generowania proporcjonalnej wartości biznesowej. Najlepiej widać to na przykładzie modelu GPT-5.6 Luna od OpenAI. Choć dominuje on w statystykach zużycia na OpenRouter, co przy głębszej analizie raportu OpenRouter Discover okazuje się trendem napędzanym przez modele o wysokim udziale danych pomocniczych, nie oznacza to, że posiada największą bazę użytkowników. Może po prostu być najbardziej zasobożerny w swoich procesach wewnętrznych.

Rozdźwięk między zużyciem a przychodem

Finansowy obraz rynku weryfikuje sens samego śledzenia wolumenu tokenów. Pod względem generowanych przychodów liderem pozostaje model Astra (OpenAI), co pokazuje wyraźny rozdźwięk: model, który „spala” najwięcej zasobów, niekoniecznie zarabia najwięcej pieniędzy. To sygnał dla analityków, że tradycyjne metryki muszą zostać uzupełnione o wskaźniki takie jak liczba zakończonych odpowiedzi czy przychód na użytkownika.

Jednocześnie w statystykach OpenRouter coraz mocniej swoją obecność zaznaczają dostawcy z Chin. Modele takie jak Kimi, GLM czy DeepSeek notują w 2026 roku wielokrotne wzrosty miesięcznych wydatków. Skala zjawiska staje się jeszcze bardziej wyraźna, gdy przyjrzymy się konkretnym jednostkom. Według najnowszych statystyk, modele takie jak DeepSeek V4 Flash oraz GLM 5.3 generują obecnie tygodniowo dziesiątki miliardów tokenów. Tak potężne wolumeny potwierdzają, że w nowoczesnych architekturach AI to nie liczba zapytań użytkownika, lecz automatyczna aktywność modeli wewnątrz ekosystemu generuje lwią część ruchu danych. Choć dynamika firm z Azji imponuje, należy pamiętać, że startują one z bardzo niskiego poziomu wyjściowego, a ich realna skala wciąż ustępuje zachodnim gigantom.

Dzisiejszy rynek AI wchodzi w fazę, w której surowe dane o przetwarzanych informacjach mówią więcej o technicznych procesach modeli niż o faktycznym zainteresowaniu ze strony ludzi. Poleganie wyłącznie na „liczniku tokenów” staje się błędem analitycznym, który ignoruje fakt, że współczesna inteligencja po prostu „myśli” coraz głośniej.