过去一年，“用户数”几乎成了大模型公司最常公布的增长指标。
ChatGPT不断刷新周活，国内千问、元宝等C端AI应用也相继公布亿级月活。智谱披露的则是MaaS平台用户，截至今年8月底超过740万，较年初增长144%，主要对应开发者和企业侧的使用者。
产品和统计口径虽然不同，但回答的都是同一个问题：有多少人开始使用AI？
不过，今年开始有另一组数字冒出来。
比如智谱这次中报，除了披露了用户数以外，还说了Token调用量增长超过40倍，付费日活增长603%，收入排名前十的客户，日均调用量增长了98倍。
用户没有多40倍。变化发生在另一端。
两年前，调用一次大模型，通常是问一个问题、生成一段文字。到了Coding，一项任务可能从读取代码库开始，接着拆解需求、写代码、调用工具；跑不通，再定位问题、修改、重新执行。
一个Bug修完之前，模型可能已经来回跑了很多轮。程序能不能运行、Bug有没有消失、工程最终能不能交付，又让这类任务天然有一个相对明确的终点。一次“大模型使用”，开始从一次对话，被拉长成一段连续的过程。
这也是为什么Coding越来越重要。2025年以来，智谱明显加码Coding；到了GLM-5，目标已经从“写代码”进一步走向“写工程”，GLM-5.2、5.3则继续向长程任务和可验证交付推进。
这种变化正在重新解释大模型的增长。
截至8月底，智谱API平均售价较年初提高约101%，但Token调用量依然增长超过40倍。换句话说，这轮增长并不是单纯依赖更便宜的Token，而是模型开始承接更复杂、更长、也更高价值的任务。
但工作量要真正成为规模生意，还需要另一半条件，完成工作的成本必须持续下降。
智谱目前已形成10万级国产芯片规模化推理能力，单位Token推理成本较年初下降80%，端到端服务性能提升3倍。GLM-5.2发布时，也已经完成昇腾、平头哥、摩尔线程、寒武纪等国产平台的Day 0适配。
国产算力在这里的意义，也就不只是“替代”。当模型架构、推理系统、底层算子与硬件开始协同优化，国产芯片已经进入大模型公司的生产系统，直接影响MaaS的成本、吞吐和供给能力。
最终，这些变化汇集到财务结果上：2026年上半年，智谱开放平台及API收入达到8.25亿元，同比增长2736%，占总收入86.5%。
所以，用户数仍然重要，但它越来越难单独解释一家大模型公司的增长。至少从今年开始，“有多少人用了AI”之外，另一组数字也值得被放在旁边看：大家到底用了多少AI。
文案、制图｜华思雨
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