告别流量崇拜，百度用DAA接管AI叙事

作者｜李越

编辑｜重点君

大模型技术历经三年多的资本竞赛后，逐渐回归理性。

企业不再过度关注模型评测榜单，而是转而集体思考：拥有庞大参数和对话能力的大模型，在消耗海量的算力资源后，如何衡量在商业生态中的价值？

今天，百度创始人李彦宏在Create2026大会上抛出一个极具参考的锚点：DAA（Daily Active Agents），日活智能体数。

当下，互联网策略在全新的Agent时代也开始失灵。流量不再排在战略首位，用户体验与实际交付结果被推向台前。规模与效率也不再对等，庞大的用户基数如果一直停留在闲聊与低效交互层面，高昂的推理成本只会拖垮增长飞轮。

当旧的评估体系无法丈量新世界，科技行业迫切需要为AI寻找新的度量衡。有人习惯性地将目光投向DAU的增减，有人紧盯大模型底层算力消耗的Token数。

“当人类进入智能体时代，衡量一个平台和生态的繁荣，更应该关注DAA这个指标，关注有多少Agents在给人类干活，并交付结果。这比无谓的Token消耗，更接近价值，也更接近本质。”李彦宏表示。

百度正在试图将整个AI行业的叙事重心拉回到最朴素的商业常识：价值的创造与交付。

抛弃成本指标，寻找交付价值

移动互联网的黄金十年，DAU是通用的商业度量衡，互联网公司高度依赖边际成本趋零的规模效应。简单来说就是用户规模越大，网络效应越强，商业化效率随之呈指数级提升。

但在Agent时代，大模型的运行成本与用户规模高度正相关。每一次点击、提问和多轮交互，背后都是芯片算力的燃烧。这意味着，如果没有高价值业务，DAU往往会演变成成本黑洞，不断吞噬企业现金流。

当DAU不再能承载共识，行业暂时将希望寄托于Token消耗量。作为大模型处理信息的基本单位，Token如同工业时代的煤炭与电力。但Token消耗更像一个成本指标，代表了大量发生的计算，却无法等同于输出高价值的业务结果。

在技术爆发的早期，用Token衡量技术渗透率尚且具有参考意义，但随着产业进入深水区，企业与个体最终都会回归严苛的ROI（投资回报率）。

面对旧尺子的失效，李彦宏提出的DAA，摒弃对流量和消耗的执迷，关注的唯一核心是：每天究竟有多少个Agent在真实场景中替人类工作，并且完成了闭环的任务交付。

对于企业而言，DAA能够客观地衡量Agent是否真正落地并创造了业务价值。将企业的增长逻辑从过往虚假的流量繁荣中拉回，重新聚焦业务结果与效率提升。

投资视角的观察同步得到印证。随着全球AI产业的发展重心从优化模型向优化交付转移，聪明资金也在抛弃单纯的DAU倍数估值法，转而基于DAA规模、任务完成率以及单任务价值三个核心维度，构建全新的AI公司估值框架。

近期，Anthropic在年化营收（ARR）上突破300亿美元，反超OpenAI，前者旗下Claude全线产品DAU总和仅为ChatGPT的2%。

这一关键节点的出现是长期差异化路线造就的结果。用“淘金热”来帮助理解经营理念差异，OpenAI选择的是为所有淘金者铺路并提供基础工具，承担了庞大引流成本；而Anthropic则直接面向专业采矿公司，提供具有明确ROI的高精尖挖掘设备，赚取生产力提升的溢价。

大模型下半场竞争，通往AGI的宏大叙事正在向可验证的商业闭环让步。谁能以更低的代价，在企业场景中实现生产力的提升，谁就能重新定义规则。

自我进化，AI掀起的另一场深层变革

AI的发展，改变的不仅仅是行业通用的准则评价标准，还有智能体、个人乃至企业组织的自我进化路径。

智能体自身的进化是这场技术浪潮的潮头。从早期被动响应的对话式机器人，到具备任务编排能力的助手，再到如今能够自主拆解、规划并完成复杂任务的通用实体，智能体的能力边界被不断拓宽。

今年年初，龙虾智能体OpenClaw走红，自进化智能体展现出普惠潜力；4月，开源智能体框架AutoAgent在基准测试中超越人工调优Agent，再度验证自优化的可行性。

李彦宏在大会现场用一个颇为形象的比喻来形容这种迭代速度：“今天是龙虾，明天可能就是螃蟹”。

这种跃迁标志着智能体正在摆脱执行指令的被动属性，真正具备了自主发现任务、自主优化策略的进阶能力。以百度最新发布的通用智能体DuMate为例，它能够同时并行处理未读客诉邮件，调用百度搜索分析销售数据并结合伐谋平台输出备货报告，还能调用秒哒搭建秒杀页面，实现从理解到执行的完整闭环。

随着智能体能力的边界不断外扩，个体也迎来了前所未有的跃迁。传统的生产力单元是以团队为基础的协同作战，而在智能体生态繁荣的当下，一个人带领一支智能体编队，可以完成过去需要庞大团队才能支撑的复杂项目。Builder、Founder与Creator在超级个体身上实现了三位一体的融合，每一个开发者，同时也是创业者，更是创造者。

百度的生态中已经涌现出大量超级个体。8岁男孩扑满，借助无代码智能体平台秒哒，仅仅通过自然语言对话，就生成了校园互动打伞应用“哒哒打伞”，还开发出了极具个人风格的操作系统。另一位用户孙昱，与极少数团队成员一起，用秒哒在七天内搭建出智慧养老服务综合监管系统并创造了千万级的营收。

当个体和智能体都在极速进化时，承载两者的组织也将迎来重塑。这种组织形态的革命正在一些传统产业中悄然发生。青岛港自动化码头，百度决策智能体伐谋2.0结合实时路网数据，在无数种物流规划中推演最优解，助力码头智能管控系统实现10.21%的效率提升。在中信百信银行，伐谋7×24小时在海量数据中挖掘风险特征，大幅提升风控模型的准确率。

在这些场景中，AI不再是一个业务之外的辅助软件，而是像神经系统一样嵌入组织内核让人类员工的角色从执行者升级为决策者和规则制定者。

面向智能体时代，李彦宏进一步提出组织自我进化的四点建议：更多授权，更少管控；更快对齐，更少层级；更高人才密度，更少人海战术；更多任务，更少分工。

当组织管理模式发生根本性重构，敢于打破工业时代惯性、持续自我进化的企业，正在把AI转化为竞争力，并在新的浪潮中建立起绝对优势。

在“非共识”里寻找时代坐标

从DAA到自我进化，百度在今年大会Create2026上提出的这两个全新概念，似乎又是站在行业主流趋势另一端的“非共识”。

但如果将时间线拉长，你会发现，百度过去三年在AI战略上的演进，正是一次次的“非共识”走向“共识”的战略兑现。

2024年7月，当整个行业陷入“百模大战”的疯狂时，李彦宏主张卷应用而非卷模型；当硅谷和国内大厂都在押注ChatGPT式的超级应用时，他却最看好智能体发展方向：“AI时代，不是要推出一个超级应用，而是要打造数百万的超级有用”。

回看这两年，无论是AI Coding最先跑通商业闭环并突破85亿美元市场规模，还是Claude Code25亿美元年化营收的飙升，都是对当时少数派预言的验证。

2024年11月，当行业开始探讨AI如何落地，李彦宏又超前提出“智能体是AI应用最主流形态，即将迎来爆发点”。

今年，行业主流开始接受Agent是AI的下一幕，纷纷下场：OpenAI推出Operator接管浏览器；Claude像人类一样点击鼠标和敲击键盘；Meta将智能体植入社交与商业生态；Hermes Agent展示了自主思考与学习能力……

回顾李彦宏过去三年在AI领域的公开判断，一条清晰的"非共识到共识"轨迹已经浮现，从卷模型到卷应用，再到智能体爆发，今天，曾经的“非共识”已逐一被行业验证。

这种战略预判，正是李彦宏对AI技术本质的第一性原理思考。提出DAA，也是坚持AI的终极价值永远是高效地完成任务，而非毫无目的地聊天。

在科技产业的进化史中，盲目追随共识往往意味着机会窗口的悄然关闭，真正能够改变潮水方向的机遇，一直隐藏在早期的非共识中。

挣脱造车即组装的百年铁律，特斯拉在巨头的嘲讽中，以软硬全栈自研重塑全球汽车工业的底层逻辑；无视显卡仅供游戏的短期功利，英伟达在长达十年的冷板凳上，以对CUDA生态的死磕构建起AI时代的算力霸权；拒绝专有小模型的主流路线，OpenAI凭借对Scaling Law的极致信仰，推开通用人工智能的大门……

保护非共识，不仅是在保护技术创新的珍贵土壤，更是保护科技行业最稀缺的能力——在噪音和短期焦虑中，坚持对技术本质的长线判断。

如今，当行业集体追问“AI的价值该由谁来定义”时，百度提出的DAA，把AI的叙事从算力消耗的军备竞赛，拉回到价值交付的商业常识上来，为这个焦虑的时代提供了一把可落新的标尺。