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把AI搬上工位的百度搭子,站到WAIC智能体C位

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AI进化到2026年,风向正在起变化。

这一年,全球AI行业经历了一场猝不及防的“Token成本教育”:Uber仅4个月就烧完了全年AI预算,Meta员工在30天内消耗60.2万亿Token,账单超过1亿美元。

国内大厂也在紧急调整员工Token额度。

像流量时代从“大水漫灌”过渡到“精耕细作”,AI时代Token消耗也开始讲ROI。

AI进入“精耕细作”时代,该怎么去优化ROI?

2026世界人工智能大会(WAIC)上,智能体被推到台前,而最先站上C位的,是百度搭子。

它入选WAIC十大“镇馆之宝”,并且是其中唯一的通用智能体产品。这个位置说明,今年行业真正关注的,不再只是模型有多大、Token消耗有多少,而是AI能不能进入真实场景,把任务交付出来。

为什么是百度搭子站上C位?

百度搭子能站上这个位置,第一张牌是增长。

7月10日百度AI Day上,百度搭子披露自上线以来日均提问次数增长20倍,成为增长最快的通用智能体。

百度搭子增长背后反映出的逻辑是,市场对AI的需求在变。

过去市场对AI的需求是,“能不能干活”,而现在是,能不能“接住完整任务、稳定跑完流程、交出可用结果”,市场需要的不再是“能聊的AI”,而是“能干的AI”。

百度搭子的增长,正是踩中了这个需求切换的节点。

2026年世界杯期间,总台央视频《超级绿茵场》就引入百度搭子,固定推出“AI战术分析时刻”。

在《超级绿茵场》中,关键进球、任意球、防守漏洞、跑位变化——实时画面和数据被AI拆解成可视化战术板,百度搭子成了亿万球迷的“看球搭子”。



赛场内百度搭子是“懂球帝”,赛场外百度搭子也能整理资料、分析信息、生成PPT、输出方案。

从赛场到工位,百度搭子正在进入更广泛的内容生产场景。AI也从回答问题,进化到了交付结果。

百度没有停在把AI造出来,而是把它搬到了工位上。

这背后,不只是单一的智能体能力,更多的是靠百度在AI领域多年积累。

实际上,百度智能云这些年一直都在做一件事:就是把复杂AI能力封装成可用的生产力。百度搭子作为百度旗下通用智能体,是这套能力的一次集中呈现。

百度的搜索、AI云、模型、工具和Skill生态,企业版、安全治理和智能体全家桶等能力,构成了百度搭子落地的各种能力。

从理解任务、调用工具、推进流程,到最终的结果交付,依靠的底层模型、芯片算力,云与AI的基础设施,再加上百度千帆平台和Agent工程能力,整个百度的AI生态能力体系,被封装在了百度搭子这个智能体产品中。

也就是说,百度搭子的“交付能力”,其实是百度全栈能力共同作用的结果。

都说AI是“水电煤”是基础设施,但其实水电煤也有不同的价值。在不同的体系化能力下,有的水,最终成了瓶装水,有的则是功能饮料,最终产生的价值也不相同。

AI也是如此。

现如今,市面上有特色的智能体不少,但真正能做到结果交付的凤毛麟角,其中百度搭子则是真正能读懂市场真实需求的。

百度搭子企业版,有个非常牛X的能力,就是能够把个人的AI工作经验沉淀为组织资产。

传统的企业组织,一个员工离职会带走很多东西,岗位上留下的文档也很难被接任者充分消化,最终导致资源浪费。

AI时代也是如此。

百度搭子企业版,能够让企业内部的Skill被共享和复用,比如在提升AI产出效率上,员工A为了解决某个问题沉淀出一套Skill,员工B、C可以直接调用。



也就是说,这些无形的组织资产,会被不断累积起来。解决了人员流动带来的不稳定因素,那么团队AI协作的效率,自然就变高了。这其实就是一个先进的AI智能体应该有的体系化能力。

一个真正先进的智能体,不是代表某个单点AI能力,而是一整套AI时代的工作流。

AI工作流,是怎样的?

不是大模型的“一问一答”,也不是一次需求解决一个特定的问题。是AI能够独立交付一系列复杂方案的结果。

前腾讯产品经理栗噔噔,用实践验证了这一点。

栗噔噔做全职运营自媒体一年,虽然月收入增长了五倍。但瓶颈也很明显:一个商业化账号需要内容、策划、脚本、设计、商务等多岗位协同,单人模式下,产能被体力锁死。

AI带来了关键转折。

栗噔噔用百度搭子搭建了一条内容生产流水线:连接本地知识库学习个人风格→AI仿写完成初稿→自动适配排版并生成封面图→同步后台待发。一份产出、多端分发,过去数小时的工作,现在5分钟就能完成。

这就是AI工作流搭建起来的能量:把过去10人团队才能建立的运转体系,浓缩到了一个人身上。

一个强大AI智能体,再加上一个完整的工作流,AI生产力的效率就能充分释放出来。

AI时代,这种生产力的释放是很惊人的。这很像当年PC诞生的时代,微软开发出了Office。

Office应用到工作中之后,人们文档修订时间减少了35%,重复性打字任务的时间更是减少了90%。当年Office搭建起了PC的工作流,如今百度搭子,则释放了AI的工作流能力。

从这个角度来看,百度搭子找到了AI生产力时代的效率问题的真正解法,AI通用生产力有了一条落地的新路径,整个AI时代的办公链路,也会因此被重新组织。

百度搭子跑出来,DAA有了产品样本

不管是大模型,还是AI智能体,整个AI行业,都还处在探索阶段。

目前,市面上的AI大致上有三种:

一种是“流量型”AI。

比如大部分主流的大模型应用,虽然也有生产力,但总体来说还是偏“流量式”,C端用户占大多数,行业关注的核心指标还是日活月活数据,商业化还是互联网的底层逻辑:分发流量。

商业化上,大家也都还在摸索,C端大模型付费之路,各家都是慎之又慎,探索电商变现的路,也还有很多不确定性。

生产力场景的商业化,仅限于文案之类的工作,落地又有很大的局限性。

另一种“效率型”AI。

比如,各种视频生成模型,核心指标是付费率和续费率,底是SaaS逻辑,商业化的关键是分发Token 。

从底层逻辑来看,分发Token,其实有点像“AI计划经济”,AI算力资源紧张,AI视频生成赛道,能够提供Token 供给的就那几家平台,所以Token本身是稀缺的。

这就导致了,只有模型能力更强,用户高价买到Token才更有性价比。

长远来看,AI要真正落地生产力,需要的是“AI市场经济”。

这样的趋势下,百度搭子,探索出了第三种AI:“生产力型”AI。

百度搭子这个智能体,就是其产品化形态。

这个形态下,AI的底层逻辑是分发DAA。

李彦宏用DAA重新定义了AI的价值——不是消耗了多少,而是干成了多少。这可以说是创造了AI时代的“按效果付费”。

不管是PC时代,还是移动互联网时代,按效果付费,才是真正的性价比。

这意味着企业更愿意为AI付费,AI商业变现路径短,容易商业化,这可能是目前大模型行业最有确定性的一条商业化路线。

对于整个百度而言,百度搭子一旦把这条路跑通,就意味着百度智能云更有性价比和竞争力,整个百度的动力模式切换更丝滑了,AI的增长飞轮可期。

同时,这也意味着AI生产力时代,整个AI行业的DAA底层增长逻辑,正在被逐步验证。

对百度而言,DAA不是口号,而是战略指导。

百度搭子,正是百度智能云在DAA战略思想下跑出来的。这届WAIC上,百度搭子能被市场和行业认可,也是整个AI领域对“用DAA重新定义AI的价值”的一次有效验证。这可能意味着,通用生产力大模型的商业化,可能将第一次出现率先跑通商业化闭环的玩家。



这几年,AI行业翻天覆地,“城头变换大王旗”是一个常态。

这说明,中国AI不缺创新的技术,创新的玩法。AI行业,真正缺的是有跑通闭环的能力的玩家。

你看,市面上的AI大模型很多,AI上市公司也很多,但有几个是能真正跑通商业化落地闭环的?

最近,海外AI巨头市值的波动幅度很大,表明市场对AI也是有顾虑的。

在市场眼中,AI的故事的确丰满,但问题也同样明显,算力稀缺,算力成本如何平衡?战略布局如何兑现为业务增长?

这些顾虑,都可以归结为商业落地前景不够清晰。

AI要商业化,归根到底,还是要回到落地到生产力的场景中去。

这也是百度搭子这样的智能体出现的重要意义之一:把整个AI行业推向落地真实生产力的轨道主线上。

为此,李彦宏在《人民日报》署名文章中直言:如果AI的价值标尺只停留在“投入了多少”……一哄而上搞“Token排行榜”,资源就可能更多流向技术自我循环,而不是流向产业一线。

某种意义上,百度搭子的出现,也是AI流向产业一线这个行业方向的第一声号角。

新技术流向产业一线这件事,非常重要。

从人类工业历史的角度看,技术不是被发明的那一刻改变世界的,而是它进入生产系统的那一刻。

你看,瓦特不是蒸汽机的发明者,但他让蒸汽机进入了工厂;电力不是爱迪生发明的,但爱迪生建了第一个电网;本茨造出第一辆汽车,但福特的流水线生产,让汽车改变了世界。

今天的AI,不缺惊艳的演示、不缺炫酷的参数、不缺一夜登顶的榜单。真正稀缺的,是能坐上工位,坐到生产力一线,交付可用结果。百度搭子这次站上WAIC智能体C位,靠的正是这套“把活干完”的能力。AI的下一阶段竞争,也从这里真正开始。

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