Штучний інтелект виявився ненажерливим споживачем контенту: інтернет змінює свого головного користувача
AI-агенти вже споживають приблизно вп’ятеро більше токенів, ніж запити, що безпосередньо ініціюють люди. За пів року використання токенів агентами на OpenRouter зросло приблизно в 14 разів. Це може бути одним із перших кількісних сигналів фундаментальної зміни інтернету: дедалі більшу частину цифрової активності створюватимуть не люди, а програми, які працюють від їхнього імені.
За даними OpenRouter, одного з найбільших майданчиків для доступу до різних AI-моделей через єдиний API, станом на 10 серпня 2026 року AI-агенти споживали близько 7,3 трлн токенів, якщо рахувати за семиденним ковзним середнім. Для трафіку, безпосередньо ініційованого людьми, показник становив близько 1,4 трлн токенів.
Таким чином, агенти вже генерують приблизно вп’ятеро більше використання LLM за токенами, ніж люди.
Причому різниця стрімко збільшується.
AI почав використовувати AI
Ще цікавіша динаміка спостерігається, якщо порівняти дані з початком року.
За даними OpenRouter, приблизно 6 лютого 2026 року агентне та людське використання токенів зрівнялося. Відтоді споживання агентами збільшилося приблизно в 14 разів, тоді як використання людьми — приблизно у 2,8 раза.
OpenRouter ще в червні звертав увагу на те, що вибухове зростання agentic-трафіку фактично стало феноменом саме 2026 року. За даними компанії, один агентний запит у середньому може використовувати приблизно в 15 разів більше токенів, ніж звичайна взаємодія людини з AI.
Причина криється в тому, як працюють агенти.
Людина зазвичай робить приблизно так:
запит → відповідь.
AI-агент може виконувати значно довший цикл:
завдання → планування → запит до моделі → використання інструмента → перевірка результату → новий запит → виправлення → повторна перевірка → результат.
Одна команда користувача таким чином може перетворитися на десятки внутрішніх звернень до моделей.
Чому це важливо для бізнесу
На перший погляд, кількість використаних токенів — технічний показник, цікавий передусім AI-розробникам.
Але за ним може ховатися значно масштабніша економічна зміна.
До появи генеративного AI більшість цифрових сервісів створювалися навколо людини. Людина відкривала Google, заходила на сайт, переглядала товари, порівнювала ціни, читала відгуки та натискала кнопку «Купити».
AI-агенти поступово можуть забирати частину цих операцій на себе.
Наприклад, замість:
людина → Google → сайт → каталог → порівняння → покупка
ланцюжок може виглядати так:
людина → AI-агент → десятки сайтів/API → порівняння → рекомендація → транзакція.
У такій моделі один користувач може породжувати сотні машинних взаємодій, яких він навіть не бачить.
Токени можуть стати новою статтею витрат компаній
Для бізнесу це означає ще одну зміну: важливо буде рахувати не тільки кількість працівників або підписок на AI-сервіси.
З’являється новий ресурс — вартість роботи автономних агентів.
Якщо AI-агент постійно аналізує рекламні кампанії, перевіряє конкурентів, обробляє CRM, генерує контент, працює з базами даних або спілкується з іншими агентами, він може використовувати мільйони токенів без безпосередньої участі людини.
Тому разом із класичними SaaS-витратами компаніям доведеться дедалі уважніше рахувати:
- вартість токенів;
- кількість агентних операцій;
- вартість виконання одного завдання;
- використання дорогих і дешевших моделей;
- кешування контексту;
- кількість повторних запитів і перевірок;
- реальний ROI автоматизації.
При цьому сирий обсяг токенів не дорівнює витратам один до одного: значна частина агентного навантаження припадає на кешовані промпти, які можуть тарифікуватися значно дешевше. Тому для бізнесу важливішим показником буде не просто кількість токенів, а вартість успішно виконаного агентом завдання.
Що це змінює для маркетингу
Найцікавіші наслідки можуть бути навіть не у вартості AI.
Якщо агенти почнуть виконувати дедалі більше операцій замість людей, маркетологам доведеться працювати з новим типом аудиторії — машинними посередниками.
Сьогодні бренд намагається бути помітним для людини в Google, Instagram, TikTok, YouTube чи медіа.
Завтра між брендом і людиною дедалі частіше може з’являтися AI:
бренд → AI → людина.
Наприклад, користувач не обов’язково сам переглядатиме 20 CRM-систем. Він може сказати агенту:
Знайди CRM для української компанії на 20 співробітників, яка інтегрується з Gmail, має API та коштує не більше $300 на місяць.
Далі агент самостійно шукатиме інформацію, порівнюватиме пропозиції та формуватиме shortlist.
У такій ситуації маркетологу потрібно буде думати не тільки про те, «чи переконує наш сайт людину?», а й про те, «чи може AI правильно зрозуміти нашу пропозицію?»
Нове SEO може бути оптимізацією вже не для пошуковика
Звідси виникає ще один важливий тренд. Сайти традиційно оптимізували під пошукових роботів Google, але кінцевим споживачем інформації залишалася людина.
В агентному інтернеті ситуація може змінитися: інформацію знаходить машина, аналізує машина, порівнює машина — і лише фінальний результат отримує людина.
Тому дедалі важливішими можуть ставати:
структуровані дані → зрозумілі характеристики продукту → API → актуальні ціни → каталоги → рейтинги → відгуки → згадки в авторитетних джерелах → чітко сформульована інформація про бренд.
AI повинен не просто знайти компанію. Він має зрозуміти, що вона робить, для кого, скільки це коштує і чому їй можна довіряти.
Від human traffic до agent traffic
Для вебаналітики це також створює нову проблему. Протягом десятиліть головними метриками інтернет-бізнесу були:
users → sessions → pageviews → conversions.
В агентному інтернеті частина реальної взаємодії з бізнесом може відбуватися взагалі без традиційного відвідування сайту людиною.
AI може прочитати сторінку, отримати дані через API, використати інформацію у відповіді або порекомендувати товар користувачу.
Тому поряд із людським трафіком поступово може сформуватися окрема категорія — agent traffic.
І бізнесу доведеться навчитися відрізняти корисних AI-агентів від звичайних ботів, вимірювати їхню активність та зрозуміти, коли машинний запит у підсумку приводить реального клієнта.
Marketer пояснює: що робити маркетологам уже зараз
Поки що рано перебудовувати всю маркетингову стратегію під AI-агентів. Але кілька речей уже стають актуальними.
- Структурувати інформацію про продукт. Ціни, характеристики, умови, географія роботи та обмеження повинні бути максимально однозначними.
- Стежити за присутністю бренду поза власним сайтом. AI може формувати уявлення про компанію на основі багатьох незалежних джерел.
- Розвивати API та структуровані дані. Машинам значно простіше працювати з інформацією, яку можна однозначно прочитати й інтерпретувати.
- Вимірювати AI-трафік окремо. Частка машинних звернень до сайтів і сервісів, імовірно, продовжить збільшуватися.
- Рахувати економіку агентів. Для компаній, які активно впроваджують AI-автоматизацію, показник «вартість виконаного завдання» може виявитися кориснішим за кількість використаних токенів.
Інтернет отримує нового користувача
Дані OpenRouter не означають, що AI вже створює більше всього інтернет-трафіку, ніж люди. Це статистика конкретної великої AI-платформи, а не всього інтернету.
Проте тренд показовий: OpenRouter сьогодні обслуговує понад 250 тисяч застосунків, а його статистика використання моделей оновлюється на основі реального API-трафіку.
Головна зміна полягає навіть не в тому, що люди більше користуються штучним інтелектом.
AI дедалі частіше сам користується AI
Якщо ця тенденція продовжиться, наступним великим етапом розвитку інтернету може стати мережа, де значна частина пошуку, аналізу інформації, порівняння товарів, переговорів і транзакцій відбуватиметься між програмними агентами.
А людина дедалі частіше бачитиме лише кінцевий результат їхньої роботи.