一文搞懂：从DAU到DAA，AI时代的价值计量方式正在改变

2026年5月13日，Create 2026百度AI开发者大会开幕。百度创始人李彦宏在开幕式上提出了一个新概念：DAA，日活智能体数（Daily Active Agents）。

他说：Token只代表成本，不代表收益；它衡量的是投入，而不是产出。AI时代真正应该看的度量衡，是有多少Agent在给人类干活，并交付结果。

这个概念一出，业内争议不断，有人说这是百度为自己的不足找补，有人说这是对整个行业的前瞻判断。

那么，DAA到底是什么，它真的比Token更接近AI的本质吗？

先搞懂Token是什么，有什么问题

Token，是AI模型处理文本的最小单元。你输入一段话，模型输出一段回复，这个过程消耗的Token数量，是当前AI服务最主要的计费和统计单位。

比如，字节跳动公布，豆包大模型日均Token使用量突破120万亿，OpenAI每月的Token调用量是…数万亿级别。

但Token的问题是，它是一个投入指标，而不是产出指标。

举个例子，你问AI帮我写一封邮件，消耗了1000个Token，产出了一封有用的邮件。你问AI把这首古诗默写100遍，也消耗了1000个Token，但产出的价值几乎为零。

Token统计的是模型运算量，而不是对用户的实际价值交付。

DAA是从DAU到DAA的演进

理解DAA，要先理解DAU（日活用户数）。

移动互联网时代，DAU是衡量一个平台繁荣程度的核心指标。百度AI开发者大会表示，Meta的DAU超过34亿，意味着每天有34亿人打开它的产品，这是真实的用户价值交付。

DAA的逻辑类似：每天有多少智能体（Agent）在工作，交付了多少任务结果。

DAU（日活用户数）：互联网时代，衡量多少用户在用

Token消耗量：AI第一阶段，衡量模型消耗了多少算力

DAA（日活智能体数）：AI第二阶段，衡量多少Agent在给人类干活并交付结果

李彦宏预测，未来全球日活智能体数很容易超过100亿。今天全球DAU最高的公司是Meta，约34亿，而未来的DAA规模可能是它的三倍以上，因为一个企业可以拥有成百上千个智能体同时工作。

DAA真的比Token更好吗

李彦宏提出DAA，当然有百度的商业逻辑在里面：百度在大模型的参数规模竞争上不占优势，但在Agent应用落地上布局较早。用DAA替代Token作为度量衡，是在换一套对百度更有利的评分体系。

但这不代表DAA这个概念本身没有道理。

从经济学逻辑看，DAA确实比Token更接近价值交付的本质：衡量Agent干了多少活、交付了多少结果，比衡量模型消耗了多少算力，更能反映AI的实际经济价值。

一个反例，如果一家AI公司的Token消耗量极高，但每个Token对应的任务完成质量很低，用户不断重试，那么高Token消耗反而是低效率的信号，而不是繁荣的标志。

从行业实践看，Agent应用的崛起，正在让DAA变得越来越可测量。当企业开始部署真正能自主完成任务的智能体，有多少Agent在工作就成了一个可以统计和对比的数字。

什么时候该用Token，什么时候该用DAA

不同的场景，适合不同的度量衡：

Token适合：评估模型的训练成本、推理效率、基础设施利用率。这是成本侧的指标，对算力采购方、云厂商、芯片公司有参考价值。

DAA适合：评估一个AI平台或生态的应用繁荣程度，以及对用户实际价值的交付规模。这是产出侧的指标，对AI应用公司的估值和竞争力评估更有参考价值。

两者并不对立，而是互补。就像移动互联网时代，MAU（月活用户数）和GMV（交易总额）同时存在、各有侧重，未来的AI行业，Token和DAA很可能会并行成为两套不同维度的衡量体系。

李彦宏提出DAA，更深的意义在于，它标志着AI产业的叙事正在从模型层竞争转向应用层竞争。谁的Agent数量更多，谁的任务完成质量更高，谁就在下一阶段的竞争中占据优势。这个逻辑，比谁的模型参数更多更接近真实的商业价值。

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作 者 | 时衍