DAU ist tot, TPD lebt für immer.

Verfasst von | Hua Hua

Zu Beginn des Jahres 2026, als viele Menschen sich in den Daten des Roten-Einleger-Stritts vertieften, war die Silicon Valley Tech-Szene von einer Gerüchten erschüttert:

OpenAI gibt im Geheimen einen Kernindikator auf, der 20 Jahre lang das Internet beherrscht hat: DAU (Tägliche Aktive Nutzer).

Die erste Reaktion aller war Unglauben.

Denken Sie daran, dass die wöchentlichen aktiven Nutzer von ChatGPT gerade die 800 Millionen Marke überschritten haben, was es zum am schnellsten wachsenden Verbraucherprodukt in der Menschheitsgeschichte macht.

Nach der herkömmlichen Logik des Internets sollte dies die beeindruckendsten Daten sein.

Aber laut ausländischen Medienberichten sagte der Produktverantwortliche von OpenAI in einer Sitzung: Der DAU sagt uns, wie viele Menschen ChatGPT geöffnet haben, aber er kann uns nicht sagen, wie viel Wert diese Menschen geschaffen haben.

OpenAI hat sich auf einen neuen Indikator fokussiert:

TPD, also Token Per Day, der tägliche Token-Verbrauch.

Denn sie haben festgestellt, dass ein Nutzer, der ChatGPT nur einmal am Tag öffnet, aber 20 Agenten automatisch arbeiten lässt, wertvoller ist als 100 Nutzer, die täglich 10 Sätze schreiben.

Dies ist kein Zahlen-Spiel, sondern die zugrunde liegende Logik der AI-Zeit ändert sich grundlegend.

1. Warum ist der 20 Jahre lang beherrschende Indikator nicht mehr gültig?

Was misst der DAU? Die Aufmerksamkeit der Menschen.

In den letzten zwanzig Jahren war das Internet im Wesentlichen eine Aufmerksamkeitswirtschaft.

Wer mehr Zeit der Nutzer eroberte, konnte mehr Werbung verkaufen, mehr Produkte vermarkten und mehr Mitgliedsgebühren einnehmen. Daher lauten die KPIs von Produktmanagern immer die gleichen Begriffe: DAU, Nutzungsdauer, Retentionsrate.

WeChat war erfolgreich, denn alle sozialen Interaktionen der Nutzer finden hier statt. TikTok war erfolgreich, denn jeder Nutzer verbringt dort ununterbrochen viel Zeit. Auch Doubao ist heute erfolgreich, da täglich mehr als 100 Millionen Menschen AI-Interaktionsgespräche führen.

Hinter dieser Logik liegt eine implizite Prämisse: Die Zeit der Menschen ist begrenzt, und die Aufmerksamkeit ist eine knappe Ressource. Wer mehr Zeit einfangen kann, gewinnt.

Aber diese Prämisse wird von AI-Agenten durchbrochen.

Stellen Sie sich mal folgende Situation vor.

Um 9 Uhr morgens sagen Sie zu Ihrem Smartphone: Ordne mir die Protokolle der drei heutigen Meetings, analysiere die Aktivitäten der Wettbewerber in der vergangenen Woche und generiere einen Entwurf für eine Wochenbericht.

Dann gehen Sie zu Meetings, trinken Kaffee, machen eine Mittagspause und gehen Joggen. Wenn Sie abends nach Hause kommen, sind alle Aufgaben erledigt. Der Agent hat im Hintergrund 500.000 Token verbraucht und die Arbeit erledigt, die Sie früher den ganzen Tag am Computer verbringen mussten.

Wie hoch war Ihr DAU-Beitrag an diesem Tag? Vielleicht war es nur die Zeit, die Sie für den Morgen-Satz gebraucht haben, also eine Öffnung. Aber die Produktivität, die Sie angetrieben haben, betrug 500.000 Token.

Welcher Indikator misst Ihren Wert besser? Die Antwort ist klar.

2. Wenn die Benutzeroberfläche verschwindet

Das Wesen traditioneller Software ist die Mensch-Maschine-Interaktionsoberfläche.

Wenn Sie ein Flugticket buchen möchten, ist der Weg in der Regel folgender:

Öffnen Sie die Ctrip-App → Geben Sie den Start- und Zielort ein → Wählen Sie das Datum → Filtern Sie die Flüge → Vergleichen Sie die Preise → Füllen Sie die Passagierinformationen aus → Bezahlen Sie → Warten Sie auf die Bestätigung.

Bei diesem Prozess wird Ihre Aufmerksamkeit bei jedem Schritt beansprucht. Produktmanager haben unzählige Zeit in die Optimierung der Benutzeroberfläche investiert, um Sie länger zu halten.

Aber in der Agenten-Zeit sind diese Schritte nicht mehr erforderlich.

Sie müssen nur sagen: Buche mir ein Flugticket nach Shanghai morgen, Economy Class, Abflug vor 8 Uhr morgens, Budget unter 1.000 Yuan.

Der Agent ruft die Ctrip-API auf, vergleicht die Preise, platziert die Bestellung und sendet eine Bestätigungs-E-Mail, verbraucht 100.000 Token und die Aufgabe ist erledigt.

Sie haben keine App geöffnet.

Peter Steinberger, der Gründer von OpenClaw, hat einmal einen noch radikaleren Satz gesagt: Agenten könnten 80 % der Anwendungen töten.

80 % ist keine Übertreibung.

Seine Logik ist, dass wenn die AI Aufgaben anstelle der Menschen erledigen kann, die meisten Apps, die manuell bedient werden müssen, verschwinden werden. Sie müssen nicht mehr 50 Apps öffnen, sondern können 50 Agenten ansteuern.

Heute ist dies bereits Realität.

Was musste das Marketing-Team früher tun?

Öffnen Sie die E-Mail-Marketing-Tool, entwerfen Sie ein Template, importieren Sie die Nutzerliste, setzen Sie die Sendezeit und klicken Sie auf Senden. In Zukunft wird möglicherweise nur ein Satz benötigt: Sende eine Rückruf-E-Mail an die Nutzer, die im vergangenen Monat registriert, aber nicht bezahlt haben. Das Thema ist das Frühlingsangebot, und der Ton sollte warm, aber nicht aufdringlich sein.

Der Agent generiert automatisch den Text, filtert die Nutzer und sendet die E-Mails in Batches, verbraucht 300.000 Token. Ihr DAU-Beitrag könnte 0 sein, da Sie keine Marketing-Tools geöffnet haben.

Das Gleiche gilt für die Datenanalyse. Was musste der Produktmanager früher jeden Morgen tun? Öffnen Sie das Daten-Dashboard, aktualisieren Sie die Daten vom Vortag, machen Sie einen Screenshot, schreiben Sie eine Analyse und senden Sie sie in die Arbeitsgruppe. Wie ist es jetzt? Sie müssen nur den Agenten anweisen, die Daten jeden Morgen automatisch zu sammeln, einen Bericht zu generieren und ihn an Feishu zu senden, was 50.000 Token verbraucht. Der Mensch muss nicht einmal das BI-System öffnen.

Wenn Aufgaben von Agenten automatisch erledigt werden können, ist die Software-Oberfläche nicht mehr erforderlich.

Wenn die Oberfläche verschwindet, verliert der DAU seine Bedeutung.

3. TPD, ein neuer Indikator für die Hebelwirkung

TPD, Token Per Day, also der tägliche Token-Verbrauch.

Es misst nicht, wie oft Sie eine App geöffnet haben, sondern wie viel Rechenleistung Sie angesteuert haben.

Eine präzisere Definition ist, wie viele Rechenressourcen ein Nutzer pro Tag über die AI mobilisiert, um Aufgaben zu erledigen.

Die zugrunde liegende Logik dieses Indikators ist, dass in der AI-Zeit der Wert eines Menschen nicht mehr davon abhängt, wie viel Arbeit er leisten kann, sondern wie viele Agenten er ansteuern kann.

Ein Vergleich macht das klar.

Ein traditioneller Programmierer schreibt 200 Zeilen Code pro Tag, DAU = 1 (Öffnen der IDE), Produktivität = 200 Zeilen Code.

Ein AI-Programmierer lässt Cursor und GitHub Copilot 2.000 Zeilen Code pro Tag schreiben und übernimmt nur die Überprüfung und Anpassung. DAU = 1 (Öffnen der IDE), aber er verbraucht 500.000 Token, und die Produktivität beträgt 2.000 Zeilen Code.

Wer ist wertvoller? Offensichtlich der Letzte.

Schauen wir uns noch ein Unternehmensexempel an.

Midjourney hat 80 Mitarbeiter und einen Schätzwert von 10 Milliarden US-Dollar.

Warum?

Weil ihr TPD extrem hoch ist. Einige wenige Ingenieure steuern eine riesige Anzahl von Bildgenerierungsaufgaben an. Millionen von Nutzern weltweit verbrauchen täglich Milliarden von Tokens und schaffen eine Leistung, die früher von Tausenden von Designern erbracht werden musste.

Mit anderen Worten, 80 Personen leisten die Arbeit von Tausenden früherer Mitarbeiter.

Das Gleiche gilt für Cursor. 250 Mitarbeiter, ein Schätzwert von 29,3 Milliarden US-Dollar und ein Jahresumsatz von 500 Millionen US-Dollar.

Nutzer verbrauchen täglich Milliarden von Tokens und steuern die Codierungsarbeiten von Millionen von Entwicklern weltweit an. Wenn man die Logik traditioneller Software anwendet, wie viele Support-Mitarbeiter, wie viel Betriebspersonal und wie viele Server wären dafür erforderlich?

Aber in der AI-Zeit können wenige Personen mit einem hohen TPD ein Unicorn-Unternehmen aufbauen.

Die Gesamtzahl der Nutzer von GitHub Copilot hat ebenfalls die 20 Millionen Marke überschritten, und es ist zum unverzichtbaren Programmierungshilfsmittel für Entwickler weltweit geworden.

Das ist der Wert des TPD: Er misst die Hebelwirkung, nicht die Zeit.

4. Drei Regeln für die neue Welt

Wenn der TPD zum neuen Maßstab wird, werden viele Dinge sich ändern.

Und zwar radikal.

Auf individueller Ebene ändert sich die Definition der Wettbewerbsfähigkeit.

Früher war Ihr Wert = Ihre Zeit × Ihre Effizienz. An einem Tag mit 24 Stunden hängt es von Ihrer Anstrengung und Intelligenz ab, wie viel Arbeit Sie leisten können.

Jetzt ist Ihr Wert = Ihre Urteilsfähigkeit × Die Rechenleistung, die Sie ansteuern. Ein Mensch, der Agenten nutzen kann, kann in einem Tag die Arbeit eines ganzen Teams in einer Woche erledigen.

Das ist bei Programmierern am offensichtlichsten. Ein traditioneller Programmierer schreibt 200 Zeilen Code pro Tag per Hand. Ein AI-Programmierer schreibt 2.000 Zeilen Code pro Tag mit Cursor und Copilot. Der TPD des ersteren ist nahezu 0, während der des letzteren 500.000 beträgt.

In zehn Jahren könnten Programmierer, die nicht mit AI programmieren können, wie Buchhalter heute, die nicht mit Computern umgehen können, aus der Konkurrenz fallen.

Das Gleiche gilt für Produktmanager. Früher mussten sie die Wettbewerberanalyse manuell durchführen, indem sie mehr als ein Dutzend Apps öffneten, Screenshots machten, Notizen machten und die Informationen zusammenführten. Wie ist es jetzt? Der Agent sammelt automatisch die Update-Logfiles, die Nutzerbewertungen und die Funktionsänderungen der Wettbewerber und generiert in einer halben Stunde einen vollständigen Bericht, was 100.000 Token verbraucht.

Ihre Aufgabe ändert sich von der Informationssammlung zur Informationsbewertung.

Auf Unternehmensebene ändert sich die Wachstumsformel.

Die Wachstumslogik traditioneller Unternehmen besteht darin, mehr Mitarbeiter einzustellen und die Mitarbeiterproduktivität zu steigern. Ein Unternehmen mit 100 Mitarbeitern, das verdreifachen möchte, muss entweder 200 Mitarbeiter einstellen oder die Leistung jedes Mitarbeiters verdoppeln.

Aber in der TPD-Zeit lautet die Wachstumsformel: Steigern Sie die Rechenleistung, die ein einzelner Mitarbeiter ansteuern kann × Die Agentendichte der Organisation.

Nehmen wir an, ein Unternehmen mit 100 Mitarbeitern lässt jeden Mitarbeiter täglich Agenten nutzen, die 1 Million Token verbrauchen. Die Gesamtleistung beträgt also 100 Millionen Token pro Tag. Was entspricht dies an Personen? Wenn ein Mensch, der keine AI nutzt, nur 1.000 Token an Arbeit pro Tag erledigen kann, entspricht dies der Produktivität von 100.000 Personen.

Heute sind diese Daten die realen Ergebnisse von Unternehmen wie Midjourney und Cursor. Wie können weniger als 100 Personen einen Schätzwert von Milliarden erreichen? Nicht durch eine große Anzahl von Mitarbeitern, sondern durch einen hohen TPD.

Auf Plattformebene ändern sich die Wettbewerbsregeln.

Frühere Superplattformen haben darum gekämpft, wer mehr Nutzer hat. WeChat hat 1,4 Milliarden Nutzer, TikTok fast 800 Millionen. Dies ist ihre Schutzmauer. Neue Anbieter haben um Downloads, Nutzerwachstum und die Platzierung im App-Store gekämpft.

Aber zukünftige Superplattformen werden darum kämpfen, wer die Nutzer dazu bringen kann, mehr Rechenleistung anzusteuern. OpenAI strebt nicht den DAU an, sondern die API-Aufrufe und den Token-Verbrauch. Denn sie wissen, dass ein Nutzer mit einem hohen TPD den Wert von 1.000 Nutzern mit einem niedrigen TPD hat.

Was bedeutet dies?

Das bedeutet, dass zukünftige Plattformkriege nicht mehr um die Eroberung von Nutzern, sondern um die Steigerung der Rechenleistung pro Person gehen werden. Wer die Nutzer effizienter dabei helfen kann, Agenten anzusteuern, wird gewinnen.

5. Die Zeit des Kopfzahlentarifs ist vorbei

Die Geschäftslogik in der DAU-Zeit war einfach: Kostenlose Kundengewinnung und Monetarisierung über Werbung oder Mitgliedschaften.

WeChat, TikTok und Xiaohongshu folgen diesem Modell. Je mehr Nutzer es gibt, desto höher ist das Werbeeinkommen. Selbst im Mitgliedsmodell wird pro Person berechnet. Ein Mitglied kostet 15 Yuan pro Monat, also 15 Millionen Yuan für 1 Million Mitglieder.

Aber in der TPD-Zeit ist das Geschäftsmodell völlig anders: Zahlung nach Verbrauch, Bezahlung nach Wert.

Laut offizieller Bekanntgabe von OpenAI und Berichten mehrerer Medien hat OpenAI im Jahr 2025 einen Jahresumsatz (ARR) von über 20 Milliarden US-Dollar (etwa 144 Milliarden Yuan) erreicht. Ein Großteil dieser Einnahmen wird nach Token-Verbrauch berechnet.

Unternehmenskunden verbrauchen jeden Monat Milliarden von Tokens und zahlen nach einem Preis von 0,01 US-Dollar pro 1.000 Tokens. Ein hochwertiger Kunde kann so monatlich mehrere hunderttausend US-Dollar erwirtschaften.

Das Gleiche gilt für Claude von Anthropic. Ihre Unternehmenskunden verbrauchen durchschnittlich monatlich mehrere Milliarden Tokens, was um Tausende Male höher ist als der Beitrag normaler Nutzer. Die DAU dieser Kunden können nur einige hundert Menschen sein, aber der TPD ist astronomisch hoch.

Schauen wir uns nun zuk