幣界網報導：
外媒認為，OpenAI 推出 GPT-6 Astra 後，AI 的競爭邏輯已發生變化。重點不再只是「誰更會用 AI」，而是「誰更早部署並駕馭 AI Agent」。文章將 Astra 視為一個從回答問題走向執行任務的節點。
從回答到執行
Astra 被描述為能夠操作電腦、瀏覽網頁、使用軟體、編寫和運行代碼，並完成更長鏈條的工作流。文章認為，這意味著 AI 正從「人提問、模型回答」轉向「人交給 Agent、Agent 完成任務」。
在作者看來，Astra 的關鍵不僅在於能力更強，而在於更接近可被「僱用」的數位勞動力。它不再只是生成答案，而是開始承擔持續性的工作任務。
滲透率不再按人頭計算
文章以 OSWorld 2.0 的測試結果說明，Astra 在長程任務上的表現更佳，完成時間也明顯縮短。作者據此認為，AI 滲透率的計算方式也需改變，不能再簡單按「使用 AI 的人數」來估算。
更重要的變量變成了：有多少 Agent 在運行、每個 Agent 執行多少任務、每個任務消耗多少 Token。文章認為，一個人可以同時部署多個 Agent，企業也可能同時運行成百上千個 Agent。
Token 需求會被放大
作者進一步指出，Agent 時代的 Token 需求不僅會隨著用戶數增長，還會隨著任務複雜度和運行時長同步上升。一個持續運行的 Agent，會不斷進行規劃、搜索、執行、驗證和修正，帶來更多調用和更高的 Token 消耗。
文章還提到，模型參與訓練本身也會形成飛輪：更強的模型帶來更強的 Agent，更強的 Agent 產生更多高質量數據，再反過來推動模型繼續提升。作者認為，這會讓算力和 Token 需求進入更強的自我放大階段。