北京
Token数字，好像成了衡量AI产业热度最直观的指标。
模型跑一次消耗多少Token，调用一次API花多少Token，月度Token消耗量又涨了多少倍。
但问题来了：Token消耗得多，就等于AI真的在创造价值吗？
今年5月，百度创始人李彦宏在Create2026大会上提了一个不同的视角：DAA，也就是日活智能体数。
他的逻辑很清晰：Token代表的是成本，衡量的是投入而非产出。
真正应该被关注的，是有多少智能体在给人类干活，并且交付了结果。
就最近几个月，全球五家权威机构，IDC、高盛、Gartner、PwC、NBER，分别从不同角度发布报告，共同指向李彦宏的判断：AI行业不能再只看Token消耗了，得看产出。
先看IDC。今年7月，IDC在世界人工智能大会上发布了行业首份《DAA研究报告》，直接以DAA为核心指标。
全球活跃智能体数量预计2026年达到7940万个，2030年增长到22.16亿个。
更重要的是，IDC明确指出，DAA与模型参数、Token消耗等传统指标不同，它更关注每天有多少智能体真正进入业务流程、完成任务并创造价值。Token衡量智能消耗，DAA衡量智能生产力。
高盛《解码智能体经济学》的角度更偏经济学，报告预测到2030年全球Token消耗量将比2026年增长24倍。Token会继续疯涨，但不是所有Token都能创造同等价值。
DAA提供的恰恰就是这把尺子，筛掉那些只是贴了“Agent”标签的概念包装，留下那些真正在持续交付结果的智能体。
PwC的数据也挺扎心。只有33%的CEO表示AI带来了成本或收入方面的收益，56%的人说至今没看到显著的财务回报。
NBER对近750位企业高管做了调查，89%的企业认为AI对劳动生产率没有显著影响。很多企业声称拥抱AI，但AI并没有真正反映到生产力数据里。
能看到一个明朗的趋势：AI行业正在从“烧Token”转向“看DAA”。
Token还会继续增长，但更重要的是，有多少智能体在真实场景里持续完成任务、交付结果。
李彦宏在5月提出DAA的时候，很多人觉得这只是一个新概念。
但现在，很多全球领先的AI研究者，已经把它当作一个新的趋势。
从Token到DAA，你们公司用AI的效率，不知道怎么样呢？
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