DAU退场，Token也非终局，百度想用DAA重写AI时代的价值度量衡晓曦·2026年05月13日 17:41DAA——成为一把更优的尺子。 过去一年，大模型行业的温差，被越来越多的人感受到了。 一方面，是大模型技术的“通缩”狂欢。随着底层算力架构的国产化闭环与算法效率的指数级跃升，Token价格已经大幅降低，模型参数的军备竞赛也已步入边际效应递减的深水区。 但另一方面，在经历了三年的技术洗礼后，行业依然面临灵魂拷问：虽然都用AI了，但怎么衡量AI到底帮我干成了多少活？ 这种迷茫的根源，在于度量衡的错位。在过去的移动互联网时代，很多人迷信DAU（日活用户数），因为它代表着注意力的收割与二次分配。 但在2026年的智能体（Agent）时代，人与AI的关系，用互联网时期的“围观”好像已经不足够形容，“协同”被提及的频率则越来越高。一个用户停留一小时听AI聊天，其价值可能远不如一个Agent独立运行五分钟并交付了一个复杂的业务结果。 旧的尺子，已经量不出新世界的深度。 在刚刚开幕的百度Create 2026大会上，百度抛出了一个极具冲击力的“非共识”指标：DAA（Daily Active Agents，日活智能体数）。这不只是一个新名词的诞生，更是百度试图通过重构价值坐标，敲开Agent爆发大门的定音鼓。 “当人类进入智能体时代，衡量一个平台和生态的繁荣，更应该看的是DAA这个指标，关注有多少Agent在给人类干活，并且交付结果。这比无谓的Token消耗，更接近价值，也更接近本质。”百度创始人李彦宏在大会上这样形容DAA。 DAU代表着过去，是眼球的狂欢；Token代表着过渡期的探索。长期来看，它只意味着电力的消耗；DAA或许代表着未来，是生产力的闭环。 01 为什么DAU必须退场 为什么Token不代表终局？ 在旧的范式里，我们有一套极为成熟的成功公式。但在2026年，这套公式正在失效。 长期以来，DAU被视为互联网产品的生命线。但在Agent时代，流量逻辑正在经历一场剧烈的崩塌。 最典型的案例莫过于Anthropic与OpenAI的“营收奇点”。 Claude的整体用户规模虽然远低于ChatGPT，但Anthropic的商业化增长速度却异常迅猛。2026年初，其run-rate revenue已达到约140亿美元。过去，没有人相信会有软件能让用户心甘情愿地每月掏出200美元，直到Claude把不可能变成了常态。 Agent时代，高价值任务交付能力，开始比单纯的用户规模更重要。在消费互联网时代，免费圈地意味着网络效应；但在AI时代，用户规模越大，往往意味着推理成本越高。如果无法产生真实的任务交付，DAU就不再是资产，而是沉重的负债。 大部分人意识到了DAU失效了，“Token”似乎成了AI行业新建立起的共识，模型能力、推理成本、训练规模、上下文长度，几乎都围绕Token展开。 但实际上，Token只能用来暂时过渡。Token实际上是大模型处理信息时的基础性指标，类似于电力时代的“用电量”。在AI发展早期，它具备参考价值，但消耗不等同于产出。代码写得越多，不代表软件质量越高；Token消耗越多，更不代表任务已经完成。 对于回归ROI（投资回报率）的企业和个人而言，他们已经意识到，按照Token测算，无法评价业务的实际价值。关注点正在发生根本性偏移——从“我消耗了多少资源”转向“我搞定了多少问题”。 正如李彦宏在大会现场分享的：“Token不一定代表终局，Token代表的是成本，代表的不是收益；它衡量的是投入，而不是产出。Token的消耗有没有效率、产出了什么价值，Token本身无法回答。” 正是基于对前两者的反思，百度提出的DAA——Daily Active Agents——成为一把更优的尺子。 DAA衡量的是，每天有多少个智能体在真实场景中完成一次“任务闭环”。这背后的核心变化，是将衡量标准从“交互”转向“交付”，从“过程消耗”转向“结果产出”。 在Chatbot时代，AI解决的是人类信息获取的问题，Agent时代，人们期待AI直接完成任务。李彦宏在现场分享了他的观察：“聊天机器人Chatbot和通用智能体将会变成两类入口：以ChatGPT为代表的Chatbot，是第一代入口，TA主要解决的是信息获取问题；第二代入口是通用智能体，TA解决的是任务完成问题。通用智能体的价值天花板比聊天机器人更高。” DAA锚定的就是通用智能体完成任务的终局。 DAA的提出，本质上是为AI时代的生产力提供了一个坐标系，进而引发了生产关系的重构： 对行业而言，它在校准AI落地的真实水位。只有当DAA成为度量衡，才能防止行业陷入“PPT智能”或“对话框幻觉”，推动资源流向那些真正产生价值的高频率、高难度任务场景。 对企业而言：从单纯的“降本”转向“求优”。组织形态正在发生变革，未来每一家公司都会成为“智能体公司”。DAA能让企业看清数字劳动力带来的真实增量——比如青岛港自动化码头，依靠“伐谋”智能体的调度，将A-TOS系统效率提升了10.21%，这就是DAA带来的实打实的利润。 对个体而言：它是超级个体的“工时表”。一个关于代码智能体“秒哒”的案例让不少从业者印象深刻，8岁小学生用秒哒生成校园互助打伞小程序“哒哒打伞”。相比传统开发工具关注“写了多少代码”，秒哒更强调是否真正完成了任务交付。DAA成为判断AI是否真正提效的关键。 当价值不再虚标，AI时代的增长逻辑也就此从用户驱动，彻底拉回到了结果驱动。 02 穿透周期的非共识：为什么百度总能“提前看见”？ 在技术演进的洪流中，真正能穿越周期的玩家，往往不是跑得最快的那一个，而是敢于在“非共识”丛林中持续深耕的人。 回看百度AI的历程，几乎是一部“非共识”被逐一验证的历史。 早在2010年，当中国移动互联网刚刚进入高速增长阶段，整个行业仍沉浸在流量扩张与平台竞争之中时，百度已经是中国最大的搜索引擎公司之一，也是PC互联网时代最核心的流量入口。但相比继续沉浸在既有流量优势里，百度却选择了一条更重、更慢的路径——成立自然语言处理部，开启系统性AI投入。 2013年，百度成立了国内最早一批系统化投入深度学习的研究机构之一——深度学习研究院（IDL），李彦宏亲自任院长。这种在当时看来近乎偏执的技术执念，为百度埋下了第一批火种。直到2017年，Apollo自动驾驶平台与DuerOS对话式AI系统相继发布，外界才开始逐渐意识到：相对于只是把AI当成一项技术能力，百度正在试图把AI当成下一代基础设施。 随后的四年，百度进入了全栈架构的成型期。在那个大模型尚未出圈的年代，百度已经开始构建“芯、云、模”的全栈版图。从2019年发布文心ERNIE 1.0，到2021年自研芯片“昆仑芯 2”实现量产，百度完成了一项极具前瞻性的工程，百度逐渐形成了从芯片、框架到模型与云服务的完整AI基础设施能力，建立了自主可控的AI底座。 战略上的未雨绸缪——在此时，李彦宏已经预判到，AI将跨越实验阶段，走向大规模应用。 当2023年大模型热潮席卷全球，整个行业迅速进入围绕模型参数、推理能力与Token消耗展开的竞争时，百度开始更强调一条“应用驱动”的路径。在发布文心一言后，李彦宏公开提出：“模型的价值在于应用。”放在当时，这并不是行业最主流的观点。因为彼时整个AI行业更关注的，仍然是谁的模型更强。 到了2024年，李彦宏又进一步提出“超级能干比超级DAU更重要”，并开始持续讨论Agent方向，认为智能体将成为下一阶段最重要的应用形态。当时，这些判断多少显得有些超前。但拉长时间轴看，随着OpenAI、Google、微软、Anthropic等全球科技公司开始集体押注Agent，这些观点也开始逐渐被行业验证。 进入2026年后，随着文心模型进一步走向原生全模态统一、搜索全面AI化，AI行业也开始逐渐跨越从“智能涌现”走向“效果涌现”的临界点。行业开始越来越关注AI是否真正创造了结果。 在这个Agent爆发的纪元，百度之所以能在这个节点抛出DAA，本质上是因为它在过去十几年间，完成了一场从技术播种到全栈迁徙的漫长远征。 最终，这种进化回到了人本身。在李彦宏对于“自我进化”的定义里，智能体的进化、组织的进化，最终都会指向人的能力边界被重新放大。 而支撑这一切的，是百度正在重新搭建的一整套“新全栈”基础设施，背后是“芯、云、模、体”协同进化的强大支撑。“当我们向客户、向开发者提供百度AI服务的时候，我们提供的是包括芯片、智能云、模型、智能体在内的一整套系统，也包括所有经过端到端优化的工具和能力。”李彦宏在大会上如是说。 在今年Create 2026上，百度集团执行副总裁沈抖宣布，百度智能云将全面升级为“面向大规模智能体应用的新全栈AI云”。 过去的AI基础设施，更多服务于模型训练与推理；而Agent时代，底层系统围绕“智能体”重新设计。因为未来主动调用API的，除了人，还有智能体；自主选择模型、查询数据、调用工具、调度其他Agent的，也都会是智能体。这意味着，AI基础设施的核心目标，也开始从“生成更多Token”，转向“让智能体更稳定地完成任务”。 于是，百度开始进一步重构Agent Infra与AI Infra。 在Agent Infra上，百度提出“驾驭工程（Harness Engineering）”概念。相比过去只关注模型能力本身，百度开始更强调如何通过长上下文管理、持久记忆、工具调用、子智能体调度与Runtime，让智能体用更少的Token、更少的对话轮次，完成更多复杂任务。 而在AI Infra上，百度则试图进一步把“Token效能”推向极致： 将MaaS升级为“Token Foundry（词元工厂）”； 通过KV Cache分层池化，将上下文复用率提升至更高水平； 优化长链路Agent推理性能； 用全模态训练框架与强化学习，加速智能体持续进化。 与此同时，百度也在继续向更底层延伸。从昆仑芯P800，到天池256卡超节点，再到吉瓦级AIDC，百度开始进一步重构整个AI时代的数据中心与超大规模集群架构。传统数据中心以供配电为核心，而Agent时代，网络与推理效率开始成为新的中心。 而在百度看来，中国完整的产业体系、海量真实场景，以及沉淀在企业里的知识、流程与经验，最终都会成为智能体可以承接和放大的能力。 从2024年那个“超级能干”的预判，到如今DAA与新全栈的交相辉映，百度用十几年的长跑，让非共识成为共识。 03 当Agent爆发…… DAA的提出，标志着AI叙事正式告别了以“消耗量”自嗨的青涩期，资源博弈成为过渡，价值交付才是成熟阶段应该关注的内容。 时间与真实的使用场景，终将滤掉那些只有对话没有交付的伪智能，让DAA这一非共识，沉淀为丈量未来社会生产力的“度量衡”。 在这场关于AI价值的重定向中，百度再次扮演了那个打破宁静的“预言家”。回看这一路，从卷模型不如卷应用的清醒，到去年世界大会上提出的AI产业价值倒金字塔结构——即底层大模型由于开源和降价终将趋向同质化，而顶层的应用与智能体才会长出繁茂的生态丛林。 这些当初被行业反复咀嚼，甚至一度质疑的判断，如今无一不被验证为产业深处的铁律。 当业界还在争论谁的模型能做出更难的数学题、写出更多代码的同时，百度已经通过DAA与新全栈的闭环，在为每一个企业、每一个个体构建一套可衡量、可持续的增量路径。 这种前瞻性，不仅是百度自身的战略定力，更是在为整个技术行业寻找创新而铺路。 在2026年这个新的周期下，价值坐标系已经重写。那些率先理解DAA逻辑，并从中看到“生产力交付”本质的先行者，将更有机会在由智能体构建的新世界里，抢占真正的增长先机。 因为在AI的世界里，伟大的创新从不诞生于随大流的共识中，而往往萌发于那些被时间验证后的“非共识”里。 本文由「晓曦」原创出品， 转载或内容合作请点击 转载说明 ；违规转载必究。寻求报道本文图片来自：企业授权