李彥宏三次預(yù)言兌現(xiàn)，DAA將成為下一個行業(yè)共識？

■百度Create2026大會提出一個新概念DAA

■預(yù)測未來全球DAA可能超過100億

■李彥宏稱不應(yīng)看燒多少Token，而是Agent交付結(jié)果

作者|謝涵

編輯|陳秋

另鏡ID：DMS-012

AI產(chǎn)業(yè)的價值坐標(biāo)正在經(jīng)歷第三次躍遷。

2020年，OpenAI發(fā)表標(biāo)志性論文《Scaling Laws for Neural Language Models》，發(fā)現(xiàn)模型性能與參數(shù)量、數(shù)據(jù)集和計算量之間存在穩(wěn)定的正相關(guān)。

自此，行業(yè)陷入了模型參數(shù)“大就是好”的競賽里，主流模型的參數(shù)量幾乎每隔幾個月就翻一倍。

直到兩年后，DeepMind發(fā)現(xiàn)，很多大模型雖然參數(shù)多，但因訓(xùn)練數(shù)據(jù)不夠，其實處于“營養(yǎng)不良”狀態(tài)，產(chǎn)業(yè)重心隨即從堆參數(shù)轉(zhuǎn)向堆Token和上下文長度。

這一時期的標(biāo)志性事件是，模型廠商瘋狂降價。

2024年，GPT-4o mini每百萬Token輸入僅需0.15美元，比前代便宜60%以上，性能卻直逼GPT-4。國內(nèi)廠商也果斷加入，僅2024年5月，DeepSeek、字節(jié)跳動、阿里云等大模型廠商就有5次降價，字節(jié)跳動的豆包大模型，起步價降了99.3%，至0.0008元/千Token。

激烈價格戰(zhàn)下，第一批企業(yè)級用戶開始大規(guī)模接入AI。加上今年的“養(yǎng)龍蝦”熱潮，中國日均Token消耗量從2024年的1000億直線拉升到了現(xiàn)在的180萬億。

繁榮之下，外媒《The Information》卻爆料，Meta內(nèi)部存在嚴(yán)重的“Tokenmaxxing”（刷流量）行為。

大量API調(diào)用不產(chǎn)生任何實際價值，開發(fā)者反復(fù)調(diào)用無用接口在排行榜上刷量。Token泡沫，正在稀釋度量衡本身。

與此同時，AI Agent開始爆發(fā)，2026年全球市場規(guī)模預(yù)計將突破620億美元。

圖片：百度創(chuàng)始人李彥宏在Create2026現(xiàn)場圖

新趨勢誕生，市場亟待一個新度量衡之時，百度創(chuàng)始人李彥宏在剛剛舉辦的百度Create 2026大會上提出了一個新概念——DAA（日活智能體數(shù)），并預(yù)測未來全球DAA可能會超過100億。

他認(rèn)為，智能體時代的繁榮，不應(yīng)看燒了多少Token，而應(yīng)看有多少Agent在給人類干活并交付結(jié)果。“當(dāng)一個人擁有多個智能體，一個企業(yè)擁有成百上千個智能體，一個龐大的智能體協(xié)作網(wǎng)絡(luò)就會形成。”這比無謂的Token消耗更接近價值本質(zhì)。

回顧李彥宏的每一次超前判斷會發(fā)現(xiàn)，他當(dāng)初的小眾判斷如今皆成現(xiàn)實。作為李彥宏“AI進(jìn)化論”的最新觀點，DAA的出現(xiàn)，不僅是AI產(chǎn)業(yè)的新度量衡，更將成為AI大航海時代下半場唯一確定性的錨點。

“非共識”的兌現(xiàn)

今天，有很多科學(xué)家、工程師或者投資人，都在對AI進(jìn)行預(yù)言。但縱觀整個產(chǎn)業(yè)，每一次都能把自己的“非共識判斷”轉(zhuǎn)化為行業(yè)共識的人，李彥宏是為數(shù)不多的一個。

他判斷，首先體現(xiàn)在對個體價值的重新定義上。

2024年4月的Create 大會，全行業(yè)還在卷模型參數(shù)，李彥宏率先拋出“人人都是開發(fā)者”的判斷。

彼時，中國開發(fā)者數(shù)量約為940 萬，AI只是用來補(bǔ)全代碼、調(diào)試BUG等。然而僅一年后，中國開發(fā)者數(shù)量激增300萬，大量非技術(shù)背景人員涌入，驗證了門檻的坍塌。

但AI對開發(fā)者意味著什么，業(yè)界一直爭論不休。一部分聲音認(rèn)為，AI能提效；另一部分聲音認(rèn)為，AI會直接替代初級程序員。

對于這些討論，李彥宏在當(dāng)年WAIC上再次修正航向，提出“智能體是 AI 應(yīng)用的最主流形態(tài)”，明確了開發(fā)的終點不是一段代碼，而是具備自主性的智能體。

當(dāng)時，行業(yè)對普通人駕馭復(fù)雜模型仍存疑慮，但李彥宏堅持“智能體將迎來爆發(fā)點”，為后來的“Vibe Coding”預(yù)留了生態(tài)位。

2026年，他再次提出"Builder、Founder、Creator三位一體"、"人人都是超級個體"，正式確認(rèn)，Agent時代的個體價值不再受限于技能點，而是受限于想象力和創(chuàng)造力。

Create 2026大會上，一個8歲男孩分享了利用秒噠成為班里小英雄的真實體驗。撲滿，來自溫州，上二年級。

他們班發(fā)明了一個“噠噠打傘”游戲。下雨天誰沒帶傘就在走廊大喊求拼傘，但“喊破喉嚨別的班也聽不見”。

他想做一個全校的“滴滴打傘”大喇叭。不會寫代碼怎么辦？“我就請出秒噠，像跟好朋友聊天那樣告訴它玩法。”發(fā)單、接單、拼傘、攢積分升級，小程序就這樣長出來了。

這不是簡單的代碼補(bǔ)全，而是個體通過AI智能體，直接完成了從創(chuàng)意（Creator）到建設(shè)（Builder）再到商業(yè)起點（Founder）的跨越。

個體價值在重塑，應(yīng)用生態(tài)的度量尺也在同步換擋。這條線索上，李彥宏的預(yù)判同樣經(jīng)歷了從“糾偏”到“立新”的兩次跨越。

2024年，行業(yè)一度陷入“超級應(yīng)用陷阱”。大部分人都在用移動互聯(lián)網(wǎng)的舊地圖，追逐“10億DAU”。大洋彼岸的Rabbit R1和Humane AI Pin，概念片驚艷四方，發(fā)貨后卻因過熱、遲鈍、拍照模糊被罵得體無完膚，三個月內(nèi)退貨量竟比銷量還高。

就在這一年WAIC上，李彥宏提出警示：“AI時代不是要推出一個超級應(yīng)用，要打造數(shù)百萬‘超級有用’。”邏輯很樸素，AI作為新生產(chǎn)力，最大價值不是誰用戶多，而是誰讓工作提效10%、運營成本降低40%。而“超級有用”中最被看好的形態(tài)，就是智能體。

然而，2025年智能體爆發(fā)，全球市場規(guī)模達(dá)113億美元，斯坦福大學(xué)的一份報告卻指出，95%的企業(yè)AI投資回報為0。于是，同年的百度世界大會上，李彥宏再次修正方向：要從“智能涌現(xiàn)”走向“效果涌現(xiàn)”，AI必須交付結(jié)果。

今年，DAA的提出，就是對效果涌現(xiàn)的度量衡化。不問消耗多少Token，只問多少智能體在真實場景中創(chuàng)造價值。在本次大會正式亮相的百度通用智能體DuMate，就是這一邏輯的現(xiàn)實應(yīng)用。

一個電商服裝品牌的創(chuàng)始人，身兼客服、運營、市場三個角色。以前，光處理客訴、分析銷售數(shù)據(jù)、準(zhǔn)備新品預(yù)熱這三件事，就至少需要三個人協(xié)同。現(xiàn)在，她只對DuMate說了一句話，三條任務(wù)線便并行啟動。

第一路自動篩查郵件，從垃圾箱里撈回被誤判的投訴，道歉、安撫、補(bǔ)償一氣呵成。第二路同時清洗三份混亂的銷售報表，分鐘級生成備貨決策報告。第三路，理解產(chǎn)品圖片后自動生成模特上身效果圖，完善文案，調(diào)用秒噠搭建限時秒殺頁面——美工、運營、市場，它一個人全干了。

和傳統(tǒng)智能體區(qū)別在于，DuMate不是串行回答三個問題，而是像同時雇了三名專員，真正多任務(wù)并行執(zhí)行。這就是DAA在測量的東西。不是它聊了多少天，而是它做成了幾件事。

個體價值和應(yīng)用生態(tài)回答了“誰來做”和“做成什么樣”。李彥宏的第三條預(yù)判，則直指AI與組織關(guān)系的底層重塑。

2025年，當(dāng)行業(yè)普遍把AI當(dāng)作“外掛插件”或“提效工具”時，李彥宏再次轉(zhuǎn)向，提出“AI內(nèi)化”，認(rèn)為當(dāng)AI被內(nèi)化為原生能力，智能就不再是成本而是生產(chǎn)力。為了證明這點，百度2025年發(fā)布了伐謀智能體——一個能自主做決策的企業(yè)級AI，上線至今已吸引數(shù)千家企業(yè)使用，覆蓋零售、金融、制造、能源、交通等國民經(jīng)濟(jì)核心領(lǐng)域。

2026年Create 大會，李彥宏將“內(nèi)化”推至更深處，提出“自我進(jìn)化”。他將其拆解為三重維度。

智能體進(jìn)化——從被動響應(yīng)到從環(huán)境中汲取營養(yǎng)、主動執(zhí)行。

個體進(jìn)化——從普通個體到“超級個體”，學(xué)會與AI共存。

組織進(jìn)化——從人與人的協(xié)作，到人與智能體的混合編隊，成為“超級組織”。

在他看來，“這是一次從未見過的大變革，也是一次從未有過的大機(jī)會。”

事實也如此。百度一鏡（原“百度慧播星”）幫助7000萬粉絲的健身博主帕梅拉生成了一條高蛋白能量棒的帶貨視頻。它沒有堆砌參數(shù)，而是設(shè)計了一個高能反轉(zhuǎn)的創(chuàng)意劇本——自律的健身達(dá)人竟被抓包偷吃披薩。三秒Hook鎖定獵奇心，15秒內(nèi)通過特寫、轉(zhuǎn)場呈現(xiàn)產(chǎn)品成分與低GI特性，用“減肥痛點+生活化場景”觸發(fā)共鳴。

生成的數(shù)字人皮膚質(zhì)感、發(fā)絲細(xì)節(jié)、眼神光與真人無異，連包裝被撕開的物理細(xì)節(jié)都高度還原。最終，它沒有讓用戶反感，而是讓用戶“真想嘗一嘗”，種草于無形。

從AI內(nèi)化到自我進(jìn)化，從單點提效到全要素協(xié)同，這條路線證明了一個根本問題，AI的價值不在于它本身有多聰明，而在于它能不能落地和生長，以及最終能不能把人解放出來。

認(rèn)知的“第一性原理”

個體價值、應(yīng)用生態(tài)、自我進(jìn)化，為什么大多數(shù)預(yù)言家在泡沫中迷失，而李彥宏卻能精準(zhǔn)勾勒出AI的航向？

背后有三層邏輯——

第一，回歸“第一性原理”的認(rèn)知領(lǐng)先。

大多數(shù)人對AI的預(yù)判基于“橫向觀察”，看硅谷在做什么，看大廠在卷什么。

當(dāng)摩根士丹利預(yù)測Meta、谷歌、微軟等巨頭今年的資本開支將飆升至8000億美元，用于瘋狂興建算力中心時，行業(yè)極易陷入“算力即唯一真理”的線性思維。

但李彥宏的思考始終扎根于AI 的第一性原理——AI 的終極價值不是聊天，而是完成任務(wù)。

從這個原點出發(fā)，邏輯就清晰了。因為要完成任務(wù)，所以模型參數(shù)不是唯一，Token只是耗材，唯有DAA（日活智能體數(shù)）才是真實存在的生產(chǎn)力。

百度一鏡為可口可樂生成的世界杯限定版TVC，就是“完成任務(wù)”的直觀樣本。它并未堆砌算力，而是深度學(xué)習(xí)了品牌百年TVC與人群洞察，提煉出“限定可樂=社交重啟按鈕”的核心創(chuàng)意，自主創(chuàng)作起承轉(zhuǎn)合的跨城劇本。

一個中國女生發(fā)微信，引發(fā)全球朋友響應(yīng)。6人6城運鏡風(fēng)格一致，從推拉搖移到構(gòu)圖層次，達(dá)到戛納創(chuàng)意節(jié)評審水準(zhǔn)。過去百萬預(yù)算的廣告大片，現(xiàn)在通過Prompt即可生成。

這種跨周期的穿透力，讓他能在全行業(yè)卷模型時強(qiáng)調(diào)應(yīng)用，在全行業(yè)卷應(yīng)用時著重效果，始終領(lǐng)先行業(yè)一步。

第二，推翻別人需要知識，但推翻自己需要勇氣。

李彥宏的預(yù)判之所以能持續(xù)兌現(xiàn)，不僅因為他敢于挑戰(zhàn)行業(yè)共識，更因為他敢于推翻自己。伐謀的進(jìn)化就是明證。

最初的伐謀，是技術(shù)人員的算法優(yōu)化工具。到了伐謀2.0，它直接面向業(yè)務(wù)專家，企業(yè)無需花大量時間梳理業(yè)務(wù)邏輯，而是在使用過程中逐步沉淀可復(fù)用的決策資產(chǎn)，讓系統(tǒng)“越用越懂企業(yè)”。

進(jìn)化直擊中國產(chǎn)業(yè)最痛、最重的三大場景——

生產(chǎn)排程。中國數(shù)萬家制造企業(yè)仍依賴人工經(jīng)驗。每家企業(yè)都有說不清的隱性邏輯，很難標(biāo)準(zhǔn)化建模。但伐謀2.0強(qiáng)化了對話式推演能力，業(yè)務(wù)專家只需看方案、指問題，系統(tǒng)就能持續(xù)調(diào)整優(yōu)化。

工藝優(yōu)化。大量高附加值深加工產(chǎn)業(yè)至今依賴?yán)蠋煾到?jīng)驗。伐謀2.0融合跨學(xué)科知識建模，像一位懂化學(xué)、物理、算法和計算的交叉人才，能在科學(xué)計算保障下推薦更優(yōu)工藝方案。

物流規(guī)劃。中國是絕對的物流超級大國，大量運力在港口、干線、公路、城市配送網(wǎng)絡(luò)中持續(xù)流動，企業(yè)面臨“既要、又要、還要”的問題，每個目標(biāo)都不能差。但很多權(quán)衡是無法提前把重要性按照加權(quán)平均寫死，只有把方案擺在眼前，結(jié)合當(dāng)時的具體情況才能真正判斷。但伐謀2.0結(jié)合百度地圖實時路網(wǎng)數(shù)據(jù)，支持多方案推演對比，能為企業(yè)提供更及時、更全面的方案對比，讓決策不再憑感覺。

從輔助工具到全局決策智能體，李彥宏不斷修正AI與產(chǎn)業(yè)的關(guān)系。不間斷的自我刷新，讓他總能在99%的人尚未察覺時，已完成對下一個周期趨勢的占位。

第三，技術(shù)現(xiàn)實決定認(rèn)知上限。

每一條看似“出格”的非共識預(yù)判，背后其實都有扎實的技術(shù)底氣。李彥宏的航向感，源于百度多年深耕的“芯—云—模—體”全棧布局。

而當(dāng)智能體從輔助工具進(jìn)化為獨立勞動力，底層的運作系統(tǒng)也必須重新定義，百度集團(tuán)執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖將此概括為“新全棧”。

他認(rèn)為，過去，客戶需要的是業(yè)務(wù)彈性、可靠和降本增效，云服務(wù)提供的是計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲。今天，客戶需要的是高活躍、高價值、規(guī)模化的智能體應(yīng)用，云服務(wù)必須成為一套能支撐智能體大規(guī)模運行、持續(xù)進(jìn)化、安全可控的新全棧AI基礎(chǔ)設(shè)施。

這套“新全棧”已在真實商業(yè)中驗證。榮耀基于百度文心大模型和AI搜索等Agent Infra能力，打造了個人助手YOYO。今年五一，YOYO使用量明顯攀升，用戶用其生成游玩攻略、講解景點歷史、推薦美食、一鍵跳轉(zhuǎn)百度地圖導(dǎo)航，全程智能體交付。

目前，Agent Infra已服務(wù)全球Top 10手機(jī)廠商，百度智能云還在探索將智能體接入手機(jī)原生系統(tǒng)，幫助廠商基于Agent Harness框架靈活調(diào)用百度AI搜索等Skills，快速搭建可進(jìn)化的超級助理。

此外，沈抖介紹，新全棧也已在汽車產(chǎn)業(yè)鏈上完整跑通。從吉利、理想、長安、蔚來的整車智駕研發(fā)，到地平線的芯片、寧德時代的電池，再到新石器的無人配送車，百度智能云的服務(wù)貫穿了研發(fā)、訓(xùn)練、仿真、測試到量產(chǎn)交付的全環(huán)節(jié)。

正是基于全棧自研的掌控力，讓李彥宏能夠看清算力如何轉(zhuǎn)化為智能、智能又如何轉(zhuǎn)化為效果。預(yù)判的兌現(xiàn)，本質(zhì)上是技術(shù)儲備在商業(yè)世界中的一次次精準(zhǔn)著陸。

DAA，下一個行業(yè)共識？

有了三次成功經(jīng)驗之后，李彥宏新提出的DAA，會不會成為下一個行業(yè)共識？

答案是肯定的。

這一判斷的底層邏輯，首先源于李彥宏思維體系的高度連貫性。

回顧過去三年的軌跡，李彥宏一直在為行業(yè)撥云見日。2024年他提出“卷應(yīng)用而非卷模型”，本質(zhì)是在爭奪入場券，告訴行業(yè)AI的終點不是參數(shù)規(guī)模，而是場景觸達(dá)。隨后他明確“智能體是AI應(yīng)用的最主流形態(tài)”，則是為這種觸達(dá)找到了物理承載。

那么，既然AI應(yīng)用的形式是智能體，目標(biāo)是交付結(jié)果，那么必然需要一套與之匹配的全新度量衡。

DAA正是這種思維的外化。它標(biāo)志著百度對AI的評價標(biāo)準(zhǔn)，從Token繁榮轉(zhuǎn)向了勞動效率。

此外，2024年他提出“人人都是開發(fā)者”時，外界將其看作是低代碼工具的升級。但在Create 2026現(xiàn)場，當(dāng)“秒噠”讓8歲孩子也能一句話起應(yīng)用時，個體的創(chuàng)造力被徹底釋放。

開發(fā)者變多了，接下來的問題就是“開發(fā)出來的東西有沒有用”。DAA恰恰是衡量這些“超級個體”社會價值的硬指標(biāo)——它不看你開發(fā)了多少個沉睡的App，而看你創(chuàng)造的智能體每天完成了多少次真實的業(yè)務(wù)閉環(huán)。

這種進(jìn)化進(jìn)一步催生了架構(gòu)的迭代。2025年，李彥宏提出“AI內(nèi)化”，強(qiáng)調(diào)的AI與業(yè)務(wù)的融合。而隨著“伐謀”等自我演化智能體的出現(xiàn)，AI開始具備自主決策能力。最終，自我進(jìn)化的結(jié)果，必然是智能體能夠在無人干預(yù)下處理更多復(fù)雜任務(wù)。

DAA的本質(zhì)，就是智能體任務(wù)處理能力的體現(xiàn)，用來衡量有多少AI正在像人一樣獨立干活。

其次，行業(yè)不得不跟進(jìn)DAA，也是因為李彥宏精準(zhǔn)抓住了AI投資回報率的痛點。

目前，中國的日均Token消耗量已飆升至180萬億級別，但大部分消耗只是在閑聊，或是在無意義的重復(fù)任務(wù)中空轉(zhuǎn)。

然而，行業(yè)正在經(jīng)歷從算力競賽向產(chǎn)出競賽的轉(zhuǎn)型，投資者開始強(qiáng)調(diào)回報率了。彭博社就爆料，由于實際回報率有限，有投資者直接拒絕了甲骨文的一筆140億美元的債務(wù)，甚至有投資者開始要求谷歌母公司出面做擔(dān)保，否則一分錢不投給AI企業(yè)。

此外，在海外市場，也有越來越多的AI公司正在從"優(yōu)化模型"轉(zhuǎn)向"優(yōu)化交付"。比如，Anthropic便憑借極低的DAU實現(xiàn)對GPT ARR（年化收入）的反超，這在資本市場釋放了一個強(qiáng)烈信號：一個能干活的智能體，價值遠(yuǎn)高于一千個只會聊天的用戶。

所以，隨著AI從消費級流量向產(chǎn)業(yè)級勞動力轉(zhuǎn)型，DAA必將成為行業(yè)下一個新共識。至于達(dá)成共識的速度，結(jié)合以往趨勢來看，12-24個月內(nèi)，DAA將超越傳統(tǒng)的流量指標(biāo)，成為衡量AI企業(yè)價值的核心權(quán)重。

這正是李彥宏在AI時代始終貫穿的進(jìn)化論——AI不是一種一成不變的工具，而是一個不斷內(nèi)化、自主演變、最終實現(xiàn)自我進(jìn)化的系統(tǒng)。

他的精準(zhǔn)預(yù)判也提醒行業(yè)，在AI領(lǐng)域，共識往往意味著窗口的關(guān)閉，而真正的機(jī)會始終潛藏在那些被他一一兌現(xiàn)的“非共識”之中。同時，也只有在非共識階段就看準(zhǔn)方向的人，才是開啟AI新周期的核心力量。