文：王智远 | ID:Z201440

5月13号，我在百度Create 2026现场学习了一整天，听完最大的感受就三个字：换尺子。

这事说出来你可能觉得我在故弄玄虚，但这两年 AI 行业有个现象，我是越琢磨越觉得不对劲。

所有人都在卷 DAU，日活高就是赢家，用户增长快就是第一；投资人看 DAU，媒体写 DAU，创业者的融资 PPT 第一页还是 DAU。

除了 DAU，还有一拨人盯 Token 消耗量，模型调得多、Token 花得大，就觉得生态繁荣了。

两个指标，一个从移动互联网时代遗留下来的，一个大模型时代新冒出来的产品。放两年前，这套评判标准没人会觉得有问题。

但你静下来仔细想想：DAU 这玩意儿，说白了，就是统计「有多少人点开过产品」。

点开就算一个活跃用户。点开之后干了什么、有没有解决问题、创造了什么价值，这些 DAU 一概不关心。

移动互联网时代好使，因为那时候大家靠广告吃饭；流量够多就有广告曝光，DAU 越高营收越高，逻辑是顺的。

到 AI 时代，这套逻辑彻底崩了。用户来了得消耗算力，多一个活跃用户就多一份推理成本。DAU 涨了不代表你赚钱了，搞不好你亏得更惨。

那 Token 呢？

统计资源消耗，纯投入类数据，只能看出你花了多少算力钱，完全看不出产出了什么效果。

打个比方。两个智能体干一模一样的活，一个花了十万 Token，一个花了一万；按 Token 消耗量来打分，反而是那个更费资源的前者得分更高。荒谬不荒谬？

有个案例能说明问题：

Anthropic 旗下 Claude 全家桶的 DAU，只有 ChatGPT 的 2% 左右。单看日活，Anthropic 跟 OpenAI 根本不在一个量级。

但看实际的商业成绩呢？

Anthropic 的年化收入从 2024 年的 10 亿美金，一路干到了将近 37 亿美金。增速甚至超过了 OpenAI，这家公司从头到尾没跟风追过 DAU，

它就干一件事：对接付费企业客户，把模型塞进人家的业务流程里，让 AI 落地干正事。

用户体量不大，但每个用户创造的价值极高，用 DAU 这把旧尺子量，Anthropic 就是行业里的小众玩家。用商业价值量，它已经是全球 AI 行业最能赚钱的公司之一。

所以，坐在台下，听李彦宏说行业需要一把新尺子，我说句实在的，这真不是场面话，确实就这么回事。

李彦宏在现场甩了个新词：DAA，Daily Active Agents，日活智能体数。

乍一看就是把 DAU 里的 U 换成了 A，改了一个字母，但背后的逻辑，完全是两个物种。

DAU 统计的是「多少人来用」，DAA 盯的是「多少智能体在干活，干出了多少结果」，简单说，一个数人头流量，一个数「实际产出」。

另外我觉得，DAA 也不是要把 Token 这个指标一棍子打死。它在 Token 的基础上往前推了一步，更成熟的玩法。

Token 只算投入，消耗了多少算力、跑了多少次推理。DAA 跳出投入这个维度，开始看产出了；算力投进去，到底干了多少活，交了多少「结果」。

图释：李彦宏在 Create 2026 现场提出 DAA（日活智能体数）概念

打个通俗的比方。

Token 像工厂的电费单，只能看出你用了多少电，DAA 是工厂的实际出货量，是实打实做出来的东西，电费花得多不代表产能强，出货数量和出货质量，才是真本事。

这道理放到商业上也一样，你跟投资人汇报，不会说你上个月花了多少电钱吧？大家看的都是产出、营收、实际成果。

现场有个细节我印象很深；李彦宏说，未来全球日活智能体数量，有可能突破 100 亿。

100 亿是什么概念？

目前Meta全系产品的DAU也就三十多亿，已经是全球体量顶尖的用户平台了；100亿的智能体日活，意味着未来线上干活的智能体数量，会远远超过人类活跃用户的数量。

这个数字听着挺猛，但我更关注它背后的行业变化。

等到智能体成了主流、数量远超人类用户，再用传统数人头的 DAU 标准给 AI 行业排座次，基本没意义了。

所以，智远认为，DAA 这个东西最大的价值，不是造了个新词；它把整个 AI 行业的评判逻辑拧了过来，从过去比拼「使用流量、消耗规模」，变成了比拼「落地效果、实际价值」。

用得多，是流量思维，干得好，是生产力思维，这两个思维之间的差距，就是下一轮竞争的分水岭。

新概念谁都能提，能不能立住才是本事，我回头翻了翻李彦宏这几年在公开场合说的东西，发现一件有意思的事。

2024 年 4 月的 Create 大会，他就说别死磕模型了，深耕应用；当时整个行业什么风气？所有人都在扎堆训大模型，比参数量、刷测评分数，争先恐后要干翻 GPT-4。

那时候谁提应用谁没追求，好像不训个千亿参数的模型，都不好意思跟人打招呼。

结果一年后回头看，各家模型能力差距越缩越小，真正拉开差距的，恰恰是那些落地应用。

2024 年 7 月 WAIC，他明确看好智能体，说这是 AI 应用的核心方向。那时，市面上全是聊天机器人，大家都默认对话就是 AI 的最终形态。

现在呢？全行业都在做 Agent。

2025 年百度世界大会，他提「内化AI能力」，强调 AI 要交付结果，当时很多人觉得这说法太朴素了，不够性感，到今年，「AI 要落地干活」已经是行业共识，没人再争了。

把这几个节点串起来，你会发现一条很清晰的线：

每次他抛出一个判断，行业里的主流声音都是反着来的；每次回头看，他说的方向都成了大家正在走的路。

说实话，在科技创新这条赛道上，精准的行业洞察力太稀缺了。

大部分人踩不准节奏，要么看对了方向动作太慢，要么入场很早但选错了赛道；能连续几年在关键节点持续输出精准判断，这份「成绩单」本身，就是最硬的实力证明。

所以，这次他提DAA，我认为，是同一条判断链上的最新一环；而且，今天大会上百度的动作也很有意思，一口气更新了好几款新产品，本质上都是在为 DAA 这套新标准铺路。

挑几个核心产品说说：

DuMate，百度自研的通用智能体；现场演示里，一位电商创始人同时下了三条任务，DuMate 并行处理：客诉、数据统计、营销页面搭建，一口气全干了。

秒哒 3.0。一个八岁小孩，用自然语言搭了一套操作系统出来，还迭代了两个版本；普通用户靠秒哒的自然语言编程，从想法到开发到变现，一条龙走完。有人靠这路子做到了千万级营收。

伐谋 2.0，已经落地到真实现场。在青岛港自动化码头跑起来之后，整体运营效率直接提升了将近 10%，数据摆在这，不是画饼。

这些产品有一个共同点：它们都交付结果。

还有一件事我觉得值得单独拎出来说。沈抖在现场讲了个概念叫「新全栈」。

意思大概是：当高活跃、高价值、规模化的智能体开始进到客户的业务场景里，底下的基础设施也得跟着重来。

百度智能云这次直接升级成了新全栈 AI 云，从 Agent Infra 到 AI Infra 全面重构了一遍。

这个动作跟 DAA 是一条线上的事，你提出新标准，说要关注智能体的产出，那底下的基础设施就得是为智能体大规模运行建的。

度量标准在变，底座也在跟着变，两件事是配套的。

所以，我的结论是，提 DAA 本身不难，怎么接住才是关键；芯片、云、模型、智能体，从底层到应用的全栈能力，才是李彦宏敢在这个时间点说「换尺子」的底气。

如果这把新尺子真能立住，整个 AI 行业的格局都得跟着变，回来路上我一直在琢磨这个问题；最先感受到变化的，大概是三类人。

第一类，企业老板。

李彦宏在台上说了一句话：企业 CEO 都需要思考你的「智能体优先策略」。

听起来像口号，仔细想想，挺扎心的。说白了就是一件事：你组织里哪些活应该交给智能体干？

这个问题你不去想，你的竞争对手会替你想，人家一个人加一组智能体就能跑完的事，你还在靠三个部门来回协调，成本和效率的差距，只会越拉越大。

现场沈抖讲了一个义乌的案例，挺有意思。

义乌做外贸的「前店后厂」模式大家都知道，前面接单跑客户，后面盯生产管质量。

以前工厂做生产管理，厂长得针对不同问题分别训练模型，把识别规则一条条配到每个摄像头上。

现在基于百度的视觉智能体，直接搭了一个「AI 厂长」，安全生产、质量管理、人员管理，全覆盖；前面的店铺也上了「AI 店长」，能做导购、能看销售数据、能结合库存给出调货建议。

一前一后两个智能体，一家小企业就这么跑起来了，这就是「智能体优先策略」落到最小单元的样子。

图释：李彦宏分享智能体自我进化带来的三个方向性改变

第二类，普通人。

这块我自己感受特别深，说个小例子，以前做一套视觉方案，从找参考、出初稿到反复改稿，至少得拉上设计师配合好几天。

现在我拿 AI 工具加上 Web Coding，自己一个下午就能从零搞定，质量还不差，省下来的时间干嘛？想下一件事。

李彦宏管这个叫「超级个体」，一个人加一支智能体编队，干出以前一个团队才能干的活，现场展示的那些案例也证明了，这是正在发生的事。

以前没团队、没资源，很多事想都不用想，现在门槛在往下掉，能不能抓住，就看你自己愿不愿意跟智能体学着配合。

第三类，投资人。

我跟几个做投资的朋友聊过，他们看 AI 项目，第一眼还是先翻 DAU 和融资额，这个习惯短期内可能改不了。

但如果 DAA 慢慢变成行业共识，他们的估值模型迟早得跟着调，得看平台上跑着多少智能体、每个智能体完成了多少任务、每个任务创造了多少实际价值。

从数人头变成数成果，这套逻辑一旦落地，今天排名靠前的公司，未来的位置不一定还在前面。

有意思的是，我聊的时候，有个朋友嘴上说「还是得看 DAU」，聊着聊着自己也犹豫了。他原话是：你这个 DAU 这么高，付费效果如何？

客观讲，DAA 已经是共识了，只是还没被捅破，这次李彦宏说该换尺子了。不管你信不信，至少值得认真想一想。