李彦宏Create 2026定标：AI进入“DAA时代”

出品 | 何玺

排版 | 叶媛

5月13日，百度举办Create2026大会。李彦宏在会上抛出一个全新的价值术语：DAA——日活智能体数。

“Token只代表成本，不代表收益。”他说。

李彦宏这句话捅破了一层窗户纸。过去两年，全行业陷入算力竞赛：谁买的芯片多、谁烧的Token多，谁就是赢家。但字节净利润下滑、百度AI投入侵蚀利润、阿里云增速放缓——算力的“军备竞赛”正在透支财报。

如何摆脱当前困境？李彦宏给出了另一套标尺：别比谁烧的钱多，要比谁产的“智能体日活”高。

沈抖接过了这把标尺。他宣布百度智能云全面升级为面向智能体的新全栈AI云，从算力提供商变身“智能体工厂”的建造者。

DAA不是概念，而是百度对AI下半场竞争规则的重新定义。

下面，笔者就从这次“定标”说起，聊聊DAA为什么是AI时代的价值新尺度，以及百度凭什么用它来改写游戏规则。

为什么李彦宏说Token不代表收益？DAA和DAU是什么关系？沈抖的新全栈AI云，怎么让智能体从“玩具”变成“生产力”？

这三个问题，对应着DAA时代的三个核心维度。第一，为什么需要DAA——算力通胀倒逼价值尺度切换；第二，DAA靠什么落地——新全栈AI云的双Infra支撑；第三，DAA对行业意味着什么——定义权之争与百度的野心。

01

算力通胀倒逼：为什么Token不再是“硬通货”

先看DAA提出的行业背景——算力越烧越多，钱越赚越少。

Token思维是算力时代的遗产：它只衡量投入，不衡量产出。在2024到2025年，几乎所有AI公司都把“日均Token调用量”当作核心炫耀指标。谁家模型生成速度快、用户多、对话频繁，谁就是赢家。但到了2026年，这个逻辑开始崩塌。

原因在于，Token的边际成本不为零。传统互联网产品，用户增长十倍，服务器成本可能只增加两倍；而大模型产品，用户增长十倍，算力成本几乎同比例增长。字节跳动的豆包，日均Token使用量从2024年5月发布时的1200亿，飙升到2026年3月的120万亿，两年增长1000倍。同期，字节在AI算力上的资本开支超过1500亿元，净利润却遭遇大幅下滑。

这不是字节一家的问题。百度智能云虽然AI收入增速上调至200%，但仍无法覆盖巨额研发与算力投入。阿里云同样面临AI算力投入产出比的拷问。整个行业都在思考同一个问题：算力烧了那么多，钱去哪了？

李彦宏的洞察正在于此。他指出，Token只是成本中心，不是利润中心。用户用Token聊天、生成内容，这些行为本身并不直接创造商业价值。真正创造价值的是智能体完成了多少任务、交付了多少结果——比如，一个智能体帮企业自动处理了1000张发票，另一个智能体在工厂产线上完成了500次质检。

日活智能体数（DAA）正是衡量这种“产出”的指标。类比移动互联网时代的DAU，它直接对应商业变现能力——广告主为日活付费，资本为日活估值。李彦宏预测，未来全球DAA可能超过100亿，这意味着智能体会像当年的App一样，渗透到每一个产业环节。

这个判断并非空想。百度智能云已经在多个行业积累了智能体落地的真实数据：2000万辆智驾汽车、1000家AI硬件厂商、800家金融机构、80%的央企……这些场景中的智能体每天都在“干活”，DAA不是概念，而是正在发生的现实。

Token思维，是算力时代的遗产；DAA思维，是智能体时代的门票。

02

新全栈AI云：DAA的“发电厂”

聊完度量衡切换的必要性，接下来我们看看DAA靠什么落地——百度的新全栈AI云，就是DAA的“发电厂”。

沈抖在会散宣布，将百度智能云全面升级为面向智能体的新全栈AI云，构建起Agent Infra和AI Infra双基础设施。前者降低智能体的“单位智能成本”，后者提供高性价比算力。两者协同，让DAA规模化成为可能。

Agent Infra：让每个Token更“聪明”

Agent Infra的核心是“Token Factory”（词元工厂）和“Harness Engineering”（驾驭工程）。

Token Factory是对原有MaaS（模型即服务）的彻底重构。传统MaaS只是把模型包装成API，按Token调用量计费。但Token Factory采用Agent-first理念，从底层架构上减少重复计算。举个例子，一个智能体在处理连续对话时，往往需要反复理解相同的上下文。Token Factory通过智能缓存和上下文复用，让推理生成速度较市场平均水平提升25%。这意味着同样一个Token，能产出更多的“智能”。

Harness Engineering则是一套面向复杂智能体任务的能力模块。它覆盖了长上下文管理、持久记忆、工具调用、子智能体调度、评估反馈及运行时环境等关键环节。这些模块并非简单堆砌，而是经过深度协同优化。在使用浏览器、Office等工具处理办公场景任务时，Harness Engineering的成功率可以达到95%。更重要的是，得益于更优的上下文管理和任务编排，完成同样的任务所需的对话轮次更少、Token消耗更少——相比OpenClaw等方案，可以减少23%的Token消耗。

对于开发者而言，这意味着两件事：一是智能体的开发门槛大幅降低，不需要从零搭建复杂的记忆和工具调用系统；二是运行成本显著下降，同样的预算可以支撑更多的日活智能体。

AI Infra：让算力更“便宜”

AI Infra层面，百度智能云在模型训推、集群和数据中心建设上实现了多项突破。

先看昆仑芯。这是百度自研的AI芯片，目前P800型号已完成规模化验证，2025年至今交付了多个万卡集群。所谓万卡集群，就是由一万张AI加速卡组成的大规模计算集群，用于训练超大模型。在昆仑芯全国产集群上，文心大模型5.1重要版本成功完成训练，有效训练率达到97%，万卡规模集群线性扩展度超过85%。这意味着，当集群规模从千卡扩展到万卡时，计算效率的损耗控制在15%以内，已经可以满足前沿大模型大规模训练对计算精度、算子稳定性、框架适配和长周期运行的要求。

即将于6月上市的天池256卡超节点，进一步提升了推理效率。与上一代相比，吞吐性能提升25%，推理效率提升50%。这个超节点已经完成了对文心、DeepSeek、GLM、MiniMax等主流模型的适配，端到端时延优化50%。

在数据中心层面，百度智能云公布了吉瓦级AIDC（人工智能数据中心）的升级方案。通过“网络向心布局”设计理念，让计算节点与网络节点之间的距离最短，最大限度提升计算效率。规模化落地的风液兼容架构，让数据中心整体建设周期缩短约30%。这意味着，百度可以在更短的时间内交付更多的算力资源。

双Infra协同的逻辑很简单：用更少的Token干更多的活，用更低的成本跑更多的智能体。这是DAA规模化的数学基础。类比电力时代，Token Factory相当于提高发电机效率，Harness Engineering相当于优化输电网络，昆仑芯和AIDC相当于降低燃煤成本。三管齐下，智能体的“电价”才能降到大规模普及的临界点。

百度不是在升级云，而是在建造智能体的“发电厂”——Token是煤，DAA是电。

03

定义权之战：DAA如何改写AI竞争规则

聊完DAA的底座支撑，接下来我们说这场“定标”对行业意味着什么——定义权之战。

定义权是最高维度的竞争。移动互联网时代，Google用“搜索量”、Facebook用“日活用户”定义了平台价值。谁定义了KPI，谁就掌握了资本和资源的流向。在PC时代，微软用“装机量”定义了软件行业的价值标准；在移动时代，苹果用“App Store下载量”定义了生态繁荣程度。

而百度，正试图让DAA成为AI时代的“DAU”。

为什么百度敢定定这个标？因为它已经在多个行业积累了可验证的DAA基础。

汽车行业：百度智能云累计支持2000万辆L2级智驾新车交付，客户覆盖吉利、理想、长安、蔚来等主机厂，以及地平线、新石器等芯片与方案商。与长安汽车共建的智算中心，基于百度百舸·AI异构计算平台持续优化，支持长安开展大模型、智能网联与自动驾驶研发。100%的主流中国车企选择了百度智能云，使其持续领跑中国自动驾驶研发解决方案市场。

AI硬件与具身智能：百度智能云服务超1000家AI硬件厂商，覆盖智能手机、AI眼镜、扫地机器人、智能家电等领域。在具身智能AI云市场，百度的市场份额超过第二、第三名之和。这意味着，大量物理世界的智能体——从扫地机器人到工业机械臂——正在调用百度的云端智能。

金融行业：昆仑芯助力招商银行建立起自身AI应用的国产算力底座；支持浦发银行精调金融分析专精模型，提升对公贷款尽调效率。百度智能云服务超800家金融机构，覆盖投研风控、办公、尽调等场景。

央企与出海：百度智能云服务超80%的央企，包括国家电网等大型集团。在国货出海领域，百度首次公开亮相的企业级智能营销解决方案Hogee，以及专为企业打造专属视觉智能体的“一见Claw”，正在帮助义乌的“前店后厂”商家迭代为一个个“AI工厂”和“AI店长”。通过一见视觉智能体，可以将海量规则自动配置到每个摄像头上，通过自然语言一句话识别规则、完成流程处置；Hogee则通过内置的营销Skill，帮助商家完成从销售导购、销售数据到库存调货、促销建议等营销全链路工作。

这些不是PPT，而是DAA的现实验证。每一辆智驾汽车、每一台AI硬件、每一个金融机构的智能体、每一个义乌商家的数字店长，都在贡献DAA。

李彦宏说，“AI的主角不是模型，而是应用。”这句话背后，是百度从“模型公司”向“智能体平台公司”的身份跃迁。DAA就是这个新身份的价值标尺。

当然，DAA目前仍是百度自创的指标。要成为行业标准，百度需要开放生态，让第三方智能体也在其平台上跑，并让数据可验证。如果DAA只是百度内部KPI，就没有度量衡的意义。沈抖在演讲中也提到，百度智能云支持文心、DeepSeek、GLM、MiniMax等国产主流模型的调用，这种开放的姿态正是DAA成为行业共识的基础。

但不可否认，百度已经在这场定义权之争中抢占了先机。阿里云、腾讯云若等继续用“算力规模”叙事，可能被百度用“智能体日活”降维打击。当投资人开始问“你的平台有多少日活智能体”而不是“你的模型有多少参数”时，游戏规则就彻底变了。

度量衡之争，本质是定义权之争。谁定了标尺，谁就定了天下。

结语

李彦宏定标，沈抖筑基。

DAA不是文字游戏，而是百度对AI下半场竞争规则的重新书写。当行业还在比拼算力规模、模型参数时，百度已经把目光投向了智能体的“日活”——有多少Agent在给人类干活、交付结果。

这是一个从“成本思维”到“价值思维”的升维。它承认算力通胀的现实，但拒绝被困在算力竞赛的死胡同里。它用“产出”重新定义“投入”的意义，用“智能体日活”重新定义“平台价值”。

DAA能否成为AI时代的新标尺，取决于百度能否用新全栈AI云撑起一个开放的智能体生态。沈抖的Token Factory和Harness Engineering，昆仑芯的天池超节点和吉瓦级AIDC，2000万辆智驾和1000家AI硬件厂商的产业渗透——这些都在为DAA的规模化铺路。

这场“定标”，才刚刚开始。但至少，百度已经迈出了第一步，而且这一步踩在了行业最痛的地方。

接下来，就看其他玩家如何接招了。