李彦宏：别盯着token了，AI时代要看日活智能体数

智东西
作者 江宇
编辑 心缘

百度放大招，Agent成主角！

智东西5月13日报道，今日，百度集中更新智能体产品矩阵，一口气推出通用智能体DuMate移动端App、应用生成工具秒哒3.0、数字人智能体百度一镜和面向企业业务的决策智能体百度伐谋2.0。

围绕智能体、Token和软件行业，百度创始人李彦宏也在现场抛出多项关键判断。

▲百度创始人李彦宏

这是AI爆发以来，百度连续第三年举办AI开发者大会。相比前两年围绕模型与应用，今年，百度All in智能体。李彦宏一上台便回顾了近几年春节前后出圈的AI技术：2023年是ChatGPT，2024年是Sora，2025年是DeepSeek，2026年则是“龙虾”。

他直言，这标志着AI的主角已经从模型变成了智能体（Agent）。

在李彦宏看来，“龙虾”的特殊之处在于，它不是因为某一款模型出圈，而是在模型之上做出了真正能让用户信任、能记住指令、永远在线并完成任务的智能体。

在此背景下，李彦宏还抛出另一重磅观点：Token不一定代表终局，DAA（日活智能体数）是AI时代新的度量衡。

李彦宏称，目前较接近业界共识的度量衡是Token消耗，但Token不一定代表终局，它代表成本，并不代表收益，衡量的是投入，而不是产出。

“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。”他说。

对此，他预判未来全球日活的智能体数很容易超过100亿。

此外，李彦宏在内部讲话后首次对外明确了“芯云模体”的全栈架构，即以昆仑芯为底座、智能云为平台、文心大模型为支撑、Agent为应用落地的四层生态闭环。

而在具体产品上，百度今日密集发布了支持PC与移动端无缝互通的DuMateApp、秒哒3.0及独立的秒哒App、全场景数字人平台“百度一镜”（同步上线海外版），以及面向业务专家自我演化的决策智能体“百度伐谋2.0”。

谈及秒哒这类代码Agent的冲击时，李彦宏认为软件行业正被重新定义，“一次性软件”或者说“日抛型软件”变得合理，软件变成了快消品，而这个市场很可能会被放大10倍。

在李彦宏之后，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖则把重点放在了AI Infra上。

他提到，百度从2025年至今已持续交付多个万卡级别的昆仑芯集群，并在昆仑芯上完成了文心5.1旗舰模型的训练。基于昆仑芯的天池256卡超节点也已点亮，将于6月正式上市。

同时，百度智能云宣布全面升级Agent基础设施，将MaaS模型服务升级为Token Factory（词元工厂），并发布Harness Engineering（驾驭工程）。

一、百度把Agent塞进手机里，DuMate成统一入口

李彦宏在演讲中多次提到，智能体出圈代表AI从模型阶段进入应用阶段。

这也是百度推出DuMate的背景。李彦宏提到，今天的智能体产品已经分散在不同场景里：有的运行在个人PC里，有的运行在云端，也有的被放在云端虚拟手机里执行任务；深度研究、应用创建、编程工具等产品，也各自形成了独立入口。

百度对DuMate的定位，是一个通用智能体入口。

DuMate将百度搜索AI API、秒哒、伐谋、百科等能力集成到同一系统中，在统一记忆、统一权限、统一调度下，完成搜索、编码、深度研究、数据分析、应用创建等任务。

此次大会上，DuMate推出移动端App，实现与PC端远程实时互通。用户在电脑端发起的任务，可以在手机端继续查看进展和管理结果；手机端发起的任务，也可以同步到PC端继续处理。

2026年5月8日，DuMate登顶智能体评测基准PinchBench，并在前5位中占据3席；在DeepResearchBench中，DuMate也位列第一。

二、软件变成快消品，秒哒3.0盯上App生成

在谈到代码智能体时，李彦宏提出，代码能力越来越重要，但代码本身正在变得越来越便宜。他提到，甚至有观点认为代码会是免费的，而这首先冲击的就是软件行业。

李彦宏认为，过去软件行业有两道高墙：一是开发门槛高，二是开发成本高。代码智能体改变的正是这两点。它让不懂代码的人也可以直接生成应用，同时把开发成本压到很低。由此带来的结果是，“一次性软件”或者“日抛型软件”开始变得合理。

李彦宏称，当人人都可以随时随地生成软件，并且用完即走，软件行业会被重新定义。他认为，这并不是软件行业的坏消息，而可能带来一个更大的市场。

大会现场，百度正式发布秒哒3.0，新增App生成能力。用户通过自然语言描述，即可生成iOS和Android应用，支持Android打包、在线调试和热更新。

百度上线了独立的秒哒App，覆盖iOS和Android双端。用户可以在移动端通过语音或文字描述需求，完成应用生成、开发、调试和发布流程。

面向企业使用，百度发布秒哒3.0的企业版本，提供企业、团队、成员三级权限与资源管控，支持多团队管理、资源配额和数据隔离。应用协作可以按创建人、管理员、团队指定成员或全团队开放。

数据库测试与生产环境隔离能力目前处于邀测Beta阶段。

此外，秒哒还扩展了Agent能力，集成信息调研、深度讨论、数据分析、文档生成、PPT制作等Skill，并支持用户接入自定义Skill。

三、数字人是“看得见的智能体”，百度一镜盯上长视频与实时互动

除了通用智能体和代码智能体，李彦宏将数字人放进了智能体框架中。他提出，数字人是AI时代的通用交互界面。进入智能体时代后，数字人可以被理解为“看得见的智能体”。

基于这一判断，百度将慧播星升级为百度一镜。慧播星原本主要应用于直播带货场景，而百度一镜则被定位为全场景数字人平台，覆盖直播、视频、实时互动等多种形态。

李彦宏也将百度一镜和一般视频生成模型做了区分。他说，一般的视频生成模型通常只能生成10到15秒内容，而一镜可以生成几分钟甚至几小时的内容，并且具备较强互动性。

他举了几个典型场景：十万粉丝博主如果需要每天发视频但没有精力拍摄，可以使用一镜；跨境电商卖家如果需要用12种语言发布产品视频，也可以使用一镜；市场营销人员如果要为新品制作视频内容，同样可以使用一镜。

百度一镜海外版也同步推出，这一版本面向中国企业出海和全球创作者，主要用于多语言内容生产、跨境营销和数字人互动等场景。

四、伐谋2.0进化：不只是“AI助手”，而是产业决策Agent

面向企业场景中，百度重点发布了自我演化决策智能体伐谋。与DuMate、秒哒更多面向通用任务和应用创建不同，伐谋面向的是产业决策优化。

百度伐谋2.0进一步面向业务专家，聚焦生产排程、物流规划、工艺优化三类场景。

伐谋2.0可以让业务用户通过对话和数据上传，持续推演更优决策。业务人员不需要理解模型、算法或运筹学，只需要懂现场、懂生产、懂业务约束。

除此以外，伐谋2.0还强化了跨学科知识融合建模能力，尝试在科学计算模型基础上理解材料、化工、生物等原理。

伐谋Agent 2.0已登顶机器学习基准MLE-Bench，在15道最难题目中拿下9项第一，超过搭载Claude-Opus-4.6等主流大模型的同类智能体。

五、智能体跑起来之后，算力优化变成另一场竞争

百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖随后从智能体基础设施和算力优化角度展开。在沈抖看来，AI下半场的竞争，不是比谁消耗更多Token，而是比谁能把每一个Token用得更好。

围绕这一判断，百度智能云宣布全面升级Agent基础设施，将MaaS模型服务升级为Token Factory（词元工厂），并发布Harness Engineering（驾驭工程）。

其中，Token Factory主要解决Token消耗和推理效率问题。百度称，其基于Agent-first理念减少Token重复计算，推理速度较市场平均水平提升约25%。Harness Engineering则更偏向智能体协同和任务执行，集成长上下文管理、持久记忆、工具调用、子智能体调度等能力。

在浏览器、Office等办公场景中，其相关方案任务成功率达到95%；相比同类产品，Token消耗最高可降低23%。

沈抖还提到，企业搭建出来的Agent会沉淀出Skills，而这些Skills又会反过来训练更强的智能体；智能体运行过程中的数据和轨迹，也会继续回流优化模型。

在AI Infra层面，百度智能云则重点更新了芯片、网络和数据中心。

沈抖披露，目前昆仑芯P800已完成规模化验证。百度从2025年至今已持续交付多个万卡级别的昆仑芯集群，并在昆仑芯全国产集群上完成文心5.1旗舰模型训练。

基于昆仑芯的天池256卡超节点已经在上个月点亮，将于6月正式上市。相比上一代，其吞吐性能提升25%，并完成文心、DeepSeek、GLM、MiniMax等主流模型适配，推理效率提升50%。

在网络层面，百度智能云将网络架构升级至HPN5.0，通过更高接入速率、多平面架构和组网优化，实现端到端时延优化50%，并支持按需搭建数十万卡乃至百万卡超大集群。

同时，百度智能云还公布吉瓦级AIDC升级，采用“网络向心布局”设计理念，并规模化落地风液兼容架构，使数据中心整体建设周期缩短约30%。

沈抖总结称，AI Infra的竞争不是简单堆更多算力，而是让每一张卡、每一次计算产生更大价值。

结语：AI下半场，Agent成主线

从这场百度AI开发者大会来看，百度今年把主线转向了Agent交付。

DuMate对应统一入口，秒哒对应应用生成，一镜对应数字人交互，伐谋对应产业决策，基础设施上的Token Factory、Harness Engineering与昆仑芯集群，则指向Agent大规模运行后的成本和效率问题。

眼下，无论是百度，还是国内外其他大厂，都在探索Agent生态背后的终局。

而百度这套从Agent到AI Infra的全栈AI布局，后续能否在真实场景中高效跑通，也值得继续观察。