從Token到DAA，百度給AI生產力劃上了刻度

大望財訊/文

“第一次AI的主角不是模型，而是應用?！?/p>

5月13日，Create2026百度AI開發者大會開幕式上，百度創始人李彥宏用這句話概括了大模型行業正在發生的轉向。

大模型作為技術“奇觀”被頂禮膜拜的階段已經過去，AI敘事的主軸正式易位。在百度看來，一場波瀾壯闊的“自我進化”正在發生，而進化的方向，正是從實驗室的參數競賽奔向真實的生產力賽場。

對百度而言，這不僅是一句技術判斷，也是一道商業命題。AI能否進入企業流程？能否成為數字員工？能否把Token消耗轉化為業務價值？能否讓個體變成“一個人加一支智能體編隊”的超級個體？

范式轉移：Chatbox不再是終點

李彥宏：從“卷模型”到“卷應用”

過去兩年，全球AI行業陷入了一場近乎偏執的“智力”軍備競賽。各家大廠在模型參數、榜單跑分和API價格戰上貼身肉搏。大家都在卷規模、卷誰的模型更聰明、誰更會寫代碼、誰的推理邏輯更強。然而，在長達數千小時的技術狂歡后，企業客戶與開發者開始回歸商業本質。競爭的核心正在從純粹的“智力”轉向硬核的“執行力”。

百度敏銳地察覺到，用戶買單的邏輯變了。李彥宏直言，用戶真正關心的不是AI“會不會”，而是“你能不能幫我把事做完”。這種從單純“對話”到“交付結果”的位移，標志著AI正從一種新奇的聊天工具開始轉變為數字員工和行動代理人。

在這種背景下，曾經被視為AI終極入口的Chatbox（對話框）正失去光環。李彥宏指出，聊天機器人（Chatbot）只是AI進化的第一代入口，它主要解決的是信息獲取問題，本質上是搜索的某種延伸。而真正開啟AI下一幕的，是通用智能體（General Agent）。這是第二代入口，其核心使命是任務完成。

兩者之間的價值鴻溝顯而易見。聊天機器人提供的是答案，而通用智能體交付的是成果。無論是幫你處理一批復雜的法律合同，還是獨立完成一份深度的金融研究報告，每一個任務都有著清晰的價值交付。任務越復雜，商業價值就越高。這意味著通用智能體的價值天花板，將遠高于第一代的聊天機器人。

從Token到DAA（日活智能體數）

李彥宏提出AI時代的度量衡

長期以來，業界習慣用“Token”消耗量來衡量一個模型的繁榮度。甚至出現了“Token億萬富翁”這類充滿虛假繁榮色彩的說法。李彥宏認為，Token代表的是成本和投入，它衡量的是支出而不是收益。Token消耗得再多，如果無法回答其產生了什么價值，這種消耗就是無效率的。

于是，李彥宏拋出了一個可能重塑AI云服務估值邏輯的指標：DAA（Daily Active Agents，日活智能體數）。DAA之于AI時代，正如DAU（日活用戶數）之于移動互聯網時代。它關注的是究竟有多少個智能體在給人類干活，并最終交付了確定的結果。這比無謂的Token消耗更接近商業本質。李彥宏表示，未來全球日活智能體數（DAA）將很容易超過100億。這意味著數字員工的無限供給已成定局，企業需要思考的不再是如何調優模型，而是如何構建自己的智能體優先策略。

為了匹配這一戰略轉變，Create2026大會在組織架構上進行了前所未有的變陣。今年，百度首次將“Create開發者大會”與“云智大會”深度整合，打造出一個面向企業、合作伙伴與開發者的全景界面。大會啟用了全新的雙主論壇架構：技術與產品主論壇聚焦企業級AI落地，助力產業邁向Agent時代；超級個體主論壇則關乎每一個人的生產力釋放。

在這一套敘事中，Create2026給出的關鍵詞，是“自我進化”。李彥宏在開幕式上將其解釋為三層含義，涵蓋了三個層面的深刻變革：首先是智能體的自我進化，從被動響應到主動吸取環境養分并執行任務；其次是人類個體的自我進化，即通過一人加一支智能體編隊，實現從普通人向“超級個體”的躍遷；最后是企業組織的自我進化，通過人與智能體的混合編隊，將傳統組織重塑為高效率的“超級組織”。

從“卷模型”到“卷應用”，從關注“成本Token”到關注“價值DAA”，從“回答問題”到“交付結果”，AI云服務的價值錨點已經被徹底改寫。接下來的競爭，將不再是誰的邏輯更像人，而是誰能在大規模智能體應用的浪潮中，率先實現從技術紅利到生產力奇跡的驚跳。

技術底座——“新全?！比绾螕纹鹑f億級智能體

如果說大模型的爆發是為AI時代準備好了“引擎”，那么如何將這臺引擎裝入各行各業的生產流程，則需要一整套精密的“動力系統”。

在Create2026百度AI開發者大會上，李彥宏指出，AI不僅僅是模型，它是系統，是新一代的計算機。這意味著，單點模型能力的突破已無法支撐智能體時代的野心。百度此次提出的“新全棧AI云”，本質上是試圖通過芯片、AI云、模型、智能體的端到端協同，重構AI時代的工業標準。

1、從“資源租賃”到“系統供給”

過去十年，云計算的敘事主軸是“資源”。企業需要算力、網絡、存儲，云廠商便提供彈性的虛擬化資源。在這種模式下，客戶拿到的是一堆“零件”，需要自己動手組裝成業務系統。

但進入2026年，需求側發生了劇變。百度集團執行副總裁沈抖在大會發言中指出，今天的客戶需要的不再是離散的計算接口，而是高活躍、高價值、規模化的智能體應用。開發者不再僅僅視AI為一種計算資源，而將其視為一種“流動的邏輯”。

這種變化倒逼云服務必須重新定義。百度方面認為，AI云正從“拼圖”模式向“有機體”進化。新全棧不再是技術的簡單堆疊，而是要解決智能體在真實業務中面臨的五大挑戰：成本、速度、穩定性、可控性和交付能力。正如iPhone對手機產業鏈的重構，這種全棧整合能力正成為大模型進入“深水區”落地的核心競爭力。

2.Agent Infra：讓AI從“一問一答”走向“能干重活”

智能體要進入生產環境，首先面臨的是效能瓶頸。沈抖指出，智能體處理的上下文往往是傳統聊天機器人（Chatbot）的上千倍，且隨著任務輪次增加，動輒消耗上百萬Token。如果成本和延遲降不下來，智能體就只能停留在實驗室。

為此，百度智能云宣布將MaaS（模型即服務）全面升級為Token Factory（詞元工廠）。沈抖表示，通過“Agent-first”理念重構產品，盡量減少Token的重復計算，使推理速度較市場平均水平提升了約25%。這種升級意味著云廠商的競爭焦點從“誰有API”轉向了“誰能低成本、高效率地生產Token”。

與此同時，百度發布了Harness Engineering（駕馭工程）。沈抖強調，模型決定了智能體能力的上限，而周邊的系統（即駕馭工程）決定了智能體的下限。這套工程體系集成了長上下文管理、持久記憶、子智能體調度和評估反饋等核心能力。

據大會現場披露的數據顯示，這套優化方案使得比如百度搭子DuMate在瀏覽器、Office等典型辦公場景中的任務成功率已達到95%。得益于百度在長上下文管理上的優化，同樣的任務，相比市場同類open claw，百度版Harness最高可節省23%以上的Token消耗。實現了在商業效率上讓AI從單純的“應答者”進化為能處理長鏈路、復雜任務的“重勞動力”。

3.AI Infra：把每一瓦電力轉化為極致的Token效能

在智能體大規模應用的背后，是底層的算力經濟學。當下的競爭已不再是單純比拼“誰有更多卡”，而是比拼“誰能讓每一度電產生更大價值”。

針對長鏈路Agent推理中高頻出現的“超長且重復前綴”，百度在AI Infra層面實現了KV Cache從顯存（HBM）、內存到SSD的分層池化。百度方面稱，這項技術將KV Cache的命中率做到了90%以上，長鏈路推理性能提升了1到3倍。這解決的是AI規模化落地后“用不起”的痛點。

在硬件層，百度自研的國產算力底座已完成規?；炞C。沈抖表示，昆侖芯P800自2025年至今已交付多個萬卡集群。據大會披露，在昆侖芯全國產集群上，已成功完成了文心5.1重要版本的訓練，集群有效訓練率達到97%，萬卡規模集群線性擴展度超過85%。這組數據證明，國產算力已具備承載前沿大模型長周期訓練的硬性能力。

此外，百度宣布基于昆侖芯的天池256卡超節點將于6月上市，其吞吐性能提升了25%，推理效率提升50%，端到端時延優化了50%。而在物理基礎設施層面，百度提出了吉瓦級AIDC概念，采用“網絡向心布局”和“風液兼容架構”。據稱，這些極致工程能力將數據中心整體建設周期縮短了約30%。

“電網心臟”、“智駕中樞”、“具身大腦”

百度AI進入產業深水區

在AI技術的演進曲線上，真正的“驚跳時刻”并不發生在聊天框的對話中，而是在那些高門檻、高壁壘的產業“深水區”。

百度集團執行副總裁沈抖在大會上指出，AI云的價值不再由模型參數定義，而是由其在復雜產業流程中的滲透率決定。當下的百度，正試圖通過一套名為“新全?！钡南到y，將AI從云端實驗室推向金融風控的后臺、電網巡檢的現場以及人形機器人的大腦中，完成從“單點應用”到“產業智能化底座”的蛻變。

1. 金融：國產算力底座挺進核心業務“心臟”

對于金融行業而言，AI化的首要命題不是“酷炫”，而是“安全”與“自主可控”。由于金融業務對服務的專業性、穩定性有著近乎苛刻的要求，過去大模型往往只能停留在客服、營銷等邊緣輔助環節。

針對這一痛點，百度智能云提供了以昆侖芯P800為主的國產算力規?；涞胤桨?。據大會披露，招商銀行已基于昆侖芯P800打造起國產算力底座，其上線的AI應用已超過800個，廣泛覆蓋風控、營銷、研發和辦公等核心場景。沈抖稱，在這800多個應用中，有超過50%已穩定運行在昆侖芯P800之上。

另一家頭部銀行浦發銀行，則利用這一全棧能力微調出了財務分析專精模型。通過端到端的軟硬件協同優化，浦發銀行將這一過程壓縮到了“分鐘級”。目前，全國100%的系統重要性銀行以及800余家金融機構已選擇百度智能云，這意味著國產AI系統已具備支撐金融這一國民經濟血脈的硬核實力。

2. 國家電網：十年磨一劍，守護11億人的供電安全

如果說金融看重的是安全，那么能源電力行業則對基礎設施的高穩定性有著極致追求。百度與國家電網的合作已有十年之久，其歷程正是AI從“邊緣”走向“心臟”的縮影。

據大會介紹，雙方的合作始于2016年的智能客服。而到了2024年，隨著千億級“光明電力大模型”的上線，AI已深度參與電網負載診斷、配網調度等關鍵環節。針對傳統巡檢場景中AI識別準確率僅五六成、誤報過高的痛點，百度通過Agent Infra重新設計了業務流：采用“小模型現場初判，大模型云端復判”的融合架構。

據沈抖披露，這一創新使巡檢準確率提升至85%以上，將原本2.5小時的巡視時間大幅壓縮至45分鐘。目前，該方案已覆蓋全國800多座變電站。放眼更廣闊的產業圖景，據官方數據顯示，已有80%以上的央企正在使用百度智能云，推動能源、鋼鐵等行業實現持續進化。

3. 汽車：從數據仿真到2000萬輛L2量產交付的“后臺推手”

在汽車產業鏈中，智能駕駛的拐點已經到來，但大規模落地的背后是數據管理、模型訓練與仿真測試的“重資產”競爭。

百度智能云的AI Infra正在成為這一產業鏈的隱形支撐。沈抖稱，百度智能云去年成功支持了超過2000萬輛L2級輔助駕駛新車的交付。沈抖介紹，百度智能云通過芯云模體新全棧AI云，目前支持涵蓋主機廠、電池、芯片、無人車等產業鏈領軍企業的研發、訓練、仿真、測試和量產交付多個環節，客戶包括吉利、理想、長安、蔚來、地平線、新石器、寧德時代等。

以地平線為例，雙方構建了超過5500個節點的超大規模異構算力集群。地平線創始人兼CEO余凱表示，這一基礎設施支撐了萬卡級的穩定大模型訓練，并實現了對幾千PB級海量數據的存儲與高效管理，極大加速了智駕版本的迭代速度。

由此可見，百度的系統供給能力正讓自動駕駛從實驗室技術轉化為數千萬消費者的出行日常。

4. AI終端：手機與智能硬件長出“超級助理”

當AI進入手機、穿戴設備等終端，硬件正成為新的“超級入口”。對于終端廠商而言，挑戰在于如何讓AI穩定地執行任務，而非僅僅是對話。

據大會披露，全球前十的手機廠商均已使用百度智能云Agent Infra相關能力。以榮耀為例，其個人助手YOYO已深度集成文心大模型與AI搜索能力。沈抖稱，截至今年4月，榮耀YOYO的用戶規模已超過1億。通過開放操作系統層級的技能，AI助手能夠自主規劃行程、預訂酒店并自動創建日程鬧鐘，真正展現出“端云一體化”的執行力。除此之外，百度智能云還服務了超過1000家AI硬件公司，幫助掃地機器人、智能家電等產品長出“大腦”。

5. 具身智能：將自動駕駛經驗遷移至Physical AI

具身智能被視為萬億級的賽道，但落地面臨著數據、模型、本體這“三座大山”。在這一前沿領域，百度展現出了深厚的先發優勢。據第三方機構Omdia報告顯示，百度智能云在中國具身智能AI云市場份額達35%，超過第二、第三名總和。

沈抖認為，具身智能的數據稀缺問題比自動駕駛更突出，而百度正將過去十年在自動駕駛上積累的數據服務能力全面遷移至具身場景。星海圖CEO高繼揚在發言中強調，具身智能是一場“沒有短板的游戲”，需要從電機（Motor）到模型（Model）的軟硬結合。據大會披露，依托百度AI Infra的積累，典型VLA模型訓練已實現超過70%的加速，世界模型推理時延降低近50%，使原本按周計的訓練周期縮短至按天迭代。百度正在通過提供從算力到閉環評測的全棧系統，幫助具身企業構建物理世界的Scaling能力。

正如沈抖所言，云服務的定義已經因智能體而改變，必須進化為一套支撐大規模運行、持續迭代的全棧AI基礎設施。這種深入產業深水區的“硬核交付”，正是百度證明其AI價值的最佳注腳。AI已然告別了模型能力的單邊突進，正式進入了以“生產力交付”為核心的下半場。

超級個體與應用市場

一個人加一支智能體編隊

1.生產力單元的重構：從“兩張披薩團隊”到“超級個體”

李彥宏在大會上提到，科技界曾流行“兩張披薩團隊”的說法，即一個公司的最小生產力單元應當是規模小到兩張披薩就能喂飽的團隊。但在今天，這一邏輯正在被打破。李彥宏認為，最小生產力單元正演變為一個“超級個體”，即“一個人加上一支智能體編隊”。

這種轉變意味著，過去需要一整個專業團隊協同才能完成的任務，現在正向個體傾斜。在今天的浪潮下，Builder（開發者）、Founder（創業者）、Creator（創造者）正在實現“三位一體”，每一個開發者同時也是創業者和創造者。這種“一人公司”形態的崛起，正是百度設置超級個體論壇的核心邏輯——為那些不再依賴傳統組織、而是依賴 AI 驅動的個體提供全新的基礎設施。

2. 技術平權：代碼智能體打穿行業“高墻”

要讓超級個體成立，第一步是降低技術門檻。李彥宏在發言中提到一個悖論：AI原生應用越來越依賴代碼能力，但代碼本身正在變得“不值錢”。過去，軟件開發有兩道高墻：高門檻和高成本。專業團隊、漫長周期和維護費用，決定了只有足夠通用、足夠大的需求才值得被開發。

而現在，秒噠這樣的代碼智能體，讓不懂代碼的人也能通過自然語言生成應用。百度此前介紹，秒噠具備無代碼編程、多智能體協作、多工具調用等特點，用戶只需描述需求，就能構建應用。與此同時，開發成本被壓縮到極低甚至接近于零。這種技術平權不僅是個體的福音，更是對軟件行業的一次重新定義。

3. 軟件快消品化：滿足“日拋型”長尾需求

當門檻與成本雙雙消失，軟件的形態也將隨之改變。李彥宏判斷，“一次性軟件”或者說“日拋型軟件”正變得合理。在過去，海量用戶的個性化長尾需求因為“不劃算”而被忽略；而現在，用戶可以為了一個具體、瞬時的需求即時生成一款應用，用完即拋。

在這種邏輯下，軟件正在成為“快消品”。李彥宏在會上給出了一個極具吸引力的商業判斷：軟件行業正面臨重新定義，這個市場很可能因此被放大十倍。這種規?；膽帽l，意味著軟件不再是耐用資產，而是隨處可見、隨需隨得的服務。這為超級個體提供了前所未有的商業機會，讓他們能夠以極低的成本去捕獲過去被工業化軟件遺忘的市場縫隙。

為了支撐這些超級個體的多元化需求，百度推出了通用智能體入口——DuMate（百度搭子）。DuMate 不僅僅是一個聊天窗口，它被定義為用戶進入 Agent 世界的統一入口，旨在解決能力分散、用戶需要頻繁切換工具的痛苦，它整合了百度 AI 搜索、秒噠、伐謀、百科等核心能力。這意味著用戶在同一個入口內，就可以協同完成搜索、編碼、深度研究、數據分析和應用創建等復雜任務。這種“一句話真干活”的執行力，正是超級個體編隊中最重要的“參謀長”，讓復雜的邏輯流在統一記憶和調度下與用戶共同進化。

在超級個體的創作革命中，數字人扮演著至關重要的交互角色。李彥宏認為，數字人不僅是直播帶貨的工具，更是 AI 時代通用的交互界面，是“看得見的智能體”。相比于冷冰冰的聊天框，數字人擁有語音、表情、動作，具備更強的表現力，并能提供任務交付時的效率與“情緒價值”。

此次大會上，百度將“慧播星”正式升級為“百度一境”。它不再局限于直播場景，而是進化為一個包含直播、視頻、實時互動等多種形態的全場景數字云平臺。對于超級個體而言，百度一境的意義在于解放生產力：普通的視頻生成模型只能生成十幾秒的短片，而一境可以生成幾分鐘甚至幾小時的專業內容。一個人加一境，就能完成任何以人物形象為主體的視頻創作，這極大地降低了內容創業的成本。

從秒噠到DuMate，再到百度一鏡，百度在C端和創作者側的敘事已經比較清晰：它押注的不只是某一個爆款工具，而是個體生產力的全鏈條重構。一個人不再只是調用AI寫一段文案、做一張圖，而是可以通過一組智能體完成應用開發、資料研究、內容生成、營銷表達和視頻交付。超級個體的本質，不是“一個人替代一個團隊”，而是一個人開始擁有過去只有團隊才具備的生產系統。

“沒有行動，就沒有改變；

沒有改變，就沒有進化”

百度2025年財報顯示，AI Cloud Infra全年收入約200億元，同比增長34%；第四季度AI高性能計算基礎設施訂閱收入同比增長143%。根據百度內部戰略會定調，百度智能云已將2026年AI相關收入目標的增速指引從 100%大幅上調至200%。

賽迪顧問報告顯示，2025年上半年，百度智能云以 40.2%的市場份額位居中國 AI 云全棧服務市場第一；沙利文報告指出，在中國自研GPU云市場，百度智能云憑借“芯云一體”的閉環能力，以40.4%的份額位居榜首。同時，在汽車 GenAI和能源 GenAI兩個關鍵垂直領域，百度的市場滲透率均穩居行業第一。IDC報告顯示，百度智能云已連續六年、累計十次蟬聯中國AI公有云市場第一。

正如李彥宏在Create 2026大會上所言：“機會靠行動兌現。沒有行動，就沒有改變；沒有改變，就沒有進化?！?/p>

不難發現，在招投標市場的強勢收割、在高價值行業的深度滲透，以及通過Agent Infra將技術紅利系統化、資產化，正是百度將“行動”轉化為產業確定性的注腳。