Na firmowym livestreamie poświęconym adopcji AI w przedsiębiorstwach Sam Altman rzucił liczbę, która robi wrażenie: największy użytkownik tokenów wewnątrz OpenAI zużywa ich 100 miliardów miesięcznie. Dla porównania, sześć i pół roku temu rekordzista firmy zużywał ich 100 tysięcy. To wzrost milion razy. Ale zaraz, bo Altman dorzucił jeszcze jedno zdanie, które brzmi jak wyznanie:
Kluczowe fakty:
- Największy użytkownik tokenów wewnątrz OpenAI zużywa 100 miliardów tokenów miesięcznie, co stanowi wzrost milion razy w porównaniu z rekordem sprzed sześciu i pół roku – wówczas wynosił on 100 tysięcy tokenów.
- Sam Altman przyznał publicznie, że wewnętrzny rekordzista OpenAI nie jest liderem światowym – firma odkryła zewnętrznego klienta zużywającego jeszcze więcej tokenów, choć nie ujawniono jego tożsamości.
- OpenAI przyznaje fizyczne tabliczki „Tokens of Appreciation" organizacjom przekraczającym progi 10 miliardów, 100 miliardów i 1 biliona tokenów przez API – nagrodę za próg 100 miliardów odebrała m.in. firma McKinsey.
„The token leader at OpenAI uses about 100 billion tokens a month. To my embarrassment, that’s not the token leader in the world. We found someone that used even more” / „Lider tokenów w OpenAI używa około 100 miliardów tokenów miesięcznie. Ku mojemu zażenowaniu, to nie jest lider świata. Znaleźliśmy kogoś, kto zużywał jeszcze więcej.”
Kim jest ten tajemniczy zewnętrzny klient? Altman nie podał nazwy. Ale sam fakt, że CEO największego gracza w branży AI przyznaje się publicznie do… zawstydzenia własną skalą, mówi sporo o tym, gdzie jesteśmy.
Tokeny to teraz poważne pieniądze
Jeden token to mniej więcej trzy czwarte słowa. 100 miliardów tokenów miesięcznie to odpowiednik około 75 miliardów słów wygenerowanych przez jedną organizację. Brzmi abstrakcyjnie. Ale przeliczmy to inaczej.
OpenAI wydaje fizyczne tabliczki, które nazywa „Tokens of Appreciation”, organizacjom, które osiągają konkretne progi zużycia: 10 miliardów, 100 miliardów i 1 bilion tokenów przez API. McKinsey właśnie odebrał swój egzemplarz za przekroczenie 100 miliardów. I nagle wiadomo, że tokeny to nie tylko jednostka techniczna. To KPI, waluta i miara prestiżu w jednym.
Jeden z pracowników OpenAI, Peter Steinberger, twórca projektu OpenClaw, wydał równowartość 1,3 miliona dolarów w tokenach w ciągu jednego miesiąca. Jego zrzut ekranu pokazał zużycie 603 miliardów tokenów w ciągu 30 dni.
To nie literówka. Sześćset trzy miliardy.
Prawie co drugi pracownik w Polsce używa AI za plecami swojego szefa. 71% polskich pracowników oszczędza dzięki AI od pół godziny do ponad dwóch godzin dziennie …
Tokenmaxxing, czyli nowy sport korporacyjny
Wiosną 2026 roku „The New York Times” ujawnił, że w firmach takich jak Meta i OpenAI pracownicy rywalizują na wewnętrznych tablicach wyników śledzących zużycie tokenów AI. Zjawisko szybko dostało własną nazwę: tokenmaxxing. Pożyczony z Gen Z slang (looksmaxxing, moggingmaxxing itd.) termin opisuje optimizację pod kątem liczby skonsumowanych tokenów, traktowanej jako dowód „bycia AI-native” i wydajności pracownika.
Meta zbudowała wewnętrzną tablicę wyników o nazwie „Claudeonomics” (tak, od Anthropic), śledzącą zużycie tokenów wśród ponad 85 000 pracowników. W ciągu jednego miesiąca zalogowano 60 bilionów tokenów łącznie. Tablica nagradzała pracowników tytułami takimi jak „Token Legend” i „Cache Wizard”.
Brzmi jak zabawa. Ale Meta zdjęła tę tablicę zaledwie dwa dni po tym, jak informacja wyciekła do mediów.
Obserwuję ten trend od kilku miesięcy i szczerze nie wiem, czy bardziej mnie bawi, czy niepokoi. Tokenmaxxing to klasyczny przykład sytuacji, gdy narzędzie pomiaru staje się celem samym w sobie. Historia zna to z linii kodu, z „billable hours” w konsultingu, z kliknięciami w mediach. Za każdym razem kończy się tak samo: ludzie optymalizują pod metrykę, nie pod wynik. Z drugiej strony, jest w tym ziarno sensu. Jeśli AI rzeczywiście zmienia sposób pracy, to firmy potrzebują jakiegoś wskaźnika adopcji. Problem polega na tym, że token jest wskaźnikiem wejścia, nie wyjścia. Tak jak pisanie powieści mierzone liczbą naciśnięć klawiszy. Ciekawe, ile firm to rozumie, a ile po prostu boi się przyznać, że jeszcze nie wie, jak mierzyć wartość AI w firmie.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Problem kosztów, który „nagle się pojawił”
Na początku 2026 roku kwestia kosztów w ogóle nie była podnoszona przez klientów, mówił Altman. Potem „nagle stała się ogromnym problemem”.
Koszty to drugi najczęstszy problem, o jakim słyszy od klientów, zaraz po upraszczaniu przepływów pracy z AI.
Dlaczego nagle? Bo agenty. Altman powiedział, że następną fazą będzie „constant running proactive AI” – AI działające ciągłe, bez wyraźnego polecenia ze strony użytkownika. „Jeśli jest jedna rzecz, na którą warto się przygotować jako na kolejną fazę w ciągu najbliższego roku, to właśnie ta” – ocenił. Autonomiczne systemy, które działają bez promptowania, mogą generować koszty w sposób całkowicie poza kontrolą.
Przykład nie z sufitu: jeden CFO przypadkowo nadzorował rachunek IT w wysokości 500 milionów dolarów w ciągu jednego miesiąca. Przypadkowo.
Uber przyznał, że spalił cały budżet tokenów na 2026 rok już w ciągu pierwszych czterech miesięcy, częściowo z powodu intensywnego użycia Claude Code.
Czy tokenmaxxing to już przeszłość?
Sygnały są mieszane. Część firm wyhamowuje:
- Microsoft anulował subskrypcje Claude Code pracownikom kilku kluczowych pionów produktowych
- Meta zdjęła wewnętrzną tablicę wyników
- Amazon, według „Financial Times”, miał pracowników uruchamiających agenty AI do wykonywania całkowicie bezsensownych zadań, tylko po to, żeby utrzymać swoje statystyki zużycia tokenów, które były używane przez menedżerów do oceny wyników
Ale jednocześnie:
- Anthropic więcej niż podwoił swoje prognozy przychodów w ciągu zaledwie dwóch miesięcy, przypisując to w dużej mierze dynamicznemu wzrostowi Claude Code
- OpenAI twierdzi, że liczba aktywnych użytkowników narzędzia Codex potroiła się od początku 2026 roku
Infrastruktura się nie zgadza
Sam wzrost popytu uwypukla „infrastrukturalne wyzwanie, które przed nami stoi” – przyznał Altman. Ograniczenia mocy obliczeniowej mogą uniemożliwić OpenAI obsługę całego napływającego popytu, co stawia sufit na potencjalnym wzroście przychodów.
Dane z platformy Ramp pokazują, że Anthropic wyprzedził OpenAI pod względem wydatków korporacyjnych. Akurat teraz, gdy obydwie firmy szykują się do debiutów giełdowych, ta statystyka nabiera szczególnego znaczenia.
Altman mówi, że OpenAI pracuje nad tym, żeby dostarczać klientom „więcej wartości za mniejsze wydatki”. Brzmi jak każdy pitch w historii SaaS. Ale tym razem stawki są inne. Jeśli koszt AI nie zejdzie, wiele firm zacznie szukać obejść, tańszych modeli albo po prostu ograniczy agentów do minimum.
Sto miliardów tokenów miesięcznie to imponująca liczba. Ale jeśli nikt nie potrafi powiedzieć, co konkretnie z niej wynika, to może po prostu jest bardzo drogi rachunek za coraz mniej kontrolowaną ekspansję.
