我在百度Create邊聽邊逛：AI從模型秀走向智能體集市

我走進百度 Create2026 的時候，第一感受不是“又一場AI發布會來了”。

而是，這次終于能逛了。

過去幾年，參加AI大會很容易陷入一種熟悉的節奏：大屏幕上是參數、跑分、模型名字、上下文長度、推理能力；臺下的人一邊鼓掌，一邊打開手機查“這個榜單到底含金量幾何”。

但這次百度 Create 不太一樣。

它當然也講模型、講算力、講云、講基礎設施，但你進到展區，會明顯感覺到百度做了個AI集市：這里有通用智能體，有代碼智能體，有數字人，有能做業務決策的智能體，有機器狗，有文心3D手辦，有AI世界的漫游車，還有蘿卜快跑和機器人。

換句話說，這不是一場只給技術圈看的“模型肌肉秀”，更像是一次把百度AI家底攤開來給你看的展覽。

而李彥宏這次開幕演講里，最值得咂摸的，其實是一句話：

AI的主角，第一次不是模型，而是應用。

這句話聽起來像發布會金句，但它背后，其實是整個AI產業敘事的一次換擋。

過去兩三年，AI行業的主線非常清楚：誰的模型更強，誰的參數更大，誰的推理更準，誰的多模態更穩，誰的上下文更長。

這當然重要。

沒有模型能力，后面的一切都沒有地基。

但問題在于，普通用戶并不會每天打開一個模型排行榜，企業客戶也不會因為某個模型在某個Benchmark上高了幾分，就立刻改造自己的業務流程。

用戶真正關心的，從來不是“你會不會”，而是“你能不能幫我把事做完”。

能不能幫我寫完一份報告？

能不能幫我處理一批合同？

能不能幫我搭一個應用？

能不能幫我做一輪分析，并且告訴我結論可靠嗎？

能不能在復雜業務里，不只是給建議，而是給出可執行方案，并且在執行后自我校驗？

這就是李彥宏這次反復強調的變化：AI競爭正在從“智力”轉向“執行力”。

也正是在這個語境下，他提出了一個新指標：DAA，Daily Active Agents，日活智能體數。

如果說移動互聯網時代，大家看的是DAU——有多少人在你的平臺上活躍；那么AI時代，李彥宏認為更該看的，是DAA——有多少Agent每天在給人類干活，并且交付結果。

我覺得這個提法有意思。

它不是簡單造一個新詞，而是把AI行業的“算盤”換了一把。

今天很多人討論AI，喜歡盯著Token。

Token消耗了多少，成本降了多少，推理價格打到多低。

但Token本質上更像電費、水費、油耗，是成本項，不是價值項。

你不能因為一家公司燒了很多電，就說它一定創造了很多價值。你也不能因為一個AI應用消耗了很多Token，就說它真的解決了用戶問題。

真正關鍵的問題是：這些Token最后有沒有變成一次交付？有沒有完成一個任務？有沒有減少一次人工反復？有沒有讓一個人、一個團隊、一個組織的產出上一個臺階？

這就是DAA這個概念的價值。

它試圖把AI行業從“消耗了多少算力”，拉回到“交付了多少結果”。

這也是我理解百度當前AI思路的一個核心：百度不想只做一個模型供應商，也不想只做一個聊天框，它想做的是一個智能體時代的平臺型公司。

所以你看這次百度的產品排布，會發現它不是單點出擊，而是圍繞“智能體”搭了一套體系。

DuMate，中文名“百度搭子”，是通用智能體入口。它要解決的是過去AI工具太分散的問題：搜索在一個地方，寫代碼在一個地方，深度研究在一個地方，數據分析又在另一個地方。百度的想法是，把搜索AI API、秒噠、伐謀等能力合到一個入口里，讓用戶不用在一堆工具之間反復橫跳。

秒噠，是代碼智能體。它對應的是另一個變化：軟件開發的門檻和成本正在被打穿。過去，只有足夠大的需求才值得被開發成軟件。現在，如果一個人用自然語言就能生成一個應用，那“日拋型軟件”“一次性軟件”就開始變得合理。

這件事對內容創業者、個體創業者、小公司都很重要。

以前你有一個很小的業務想法，大概率會死在“找誰開發、花多少錢、維護怎么辦”這三道坎上。未來如果開發成本繼續下降，很多小需求、小流程、小場景，都可能長出自己的小軟件。

軟件會從“重資產工程”，變成更接近“快消品”的東西。

百度一鏡，是數字人智能體。

這個方向過去很容易被理解成“直播帶貨工具”，但百度這次給它的定位更大：數字人是AI時代“看得見”的智能體。

這個判斷其實挺現實。因為大量普通用戶并不天然喜歡和一個空白聊天框打交道。人類對人臉、聲音、表情、動作有天然信任感。未來在客服、直播、培訓、營銷、政企服務這些場景里，智能體未必總是以文字框出現，它可能就是一個能聽、能說、能反饋、有表情的數字人。

再看伐謀。

這是我覺得更能體現百度B端野心的產品。

因為企業級AI最難的地方，從來不是“生成一個答案”，而是“這個答案能不能進入真實流程”。

工業排程、物流規劃、制造工藝優化、零售銷量預測，這些場景都不是寫一首詩、畫一張圖那么簡單。這里面有約束、有成本、有風險、有責任鏈條。

所以李彥宏說，AI能做事只是第一步，更關鍵的是它能不能判斷自己有沒有把事情做好。

這句話其實很重要。

如果一個AI做完事不知道對錯，它就是一個效率工具，甚至只是一個高級實習生。

但如果它能驗證、能閉環、能自我修正，它才開始接近一個真正的“數字員工”。

這也是“自我進化”的底層含義：不是AI看起來更聰明，而是AI能在任務、反饋、驗證、再執行的循環里，不斷把事情做得更好。

從這個角度看，百度這次講的“自我進化”，不是一個單純的大會主題，而是它對AI產業演進的判斷。

第一層，是智能體的自我進化。

AI不再只是被動回答，而是開始理解任務、規劃路徑、調用工具、執行動作、反饋結果。

第二層，是個體的自我進化。

李彥宏說，未來每個人都可能成為“超級個體”。這句話如果翻譯成更樸素的內容創業者語言，就是：一個人背后，可以站著一支智能體小隊。

寫作有智能體，剪輯有智能體，數據分析有智能體，做應用有智能體，做數字人有智能體。

以前一個人做賬號，最大的瓶頸是體力、時間和技能棧。

未來真正的瓶頸會變成：你能不能提出好任務，拆解好問題，判斷好結果。

也就是說，人不再只是執行者，而更像是指揮官。

第三層，是組織的自我進化。

這可能是最難的。

因為AI改變個人效率，相對容易；改變組織結構，才是真正的硬仗。

一個企業如果還用過去的層級、流程、審批、匯報方式去管理AI時代的生產力，很可能會出現一種很尷尬的情況：工具很先進，組織很落后。

李彥宏提到更多授權、更少管控；更快對齊、更少層級；更高人才密度、更少人海戰術；更多任務、更少分工。

這幾句話聽起來像管理學，但放在AI時代，確實有現實意義。

因為當AI能承擔越來越多執行動作之后，企業的核心競爭力就不再是“堆多少人”，而是“少數高密度人才，能不能調動足夠強的智能體系統，完成足夠復雜的任務”。

這也是為什么百度這次不只是發布幾個應用，而是把“芯云模體”作為整體AI架構講出來。

芯，是昆侖芯。

云，是百度智能云。

模，是文心大模型。

體，是智能體應用。

這四個字背后的邏輯是：AI時代不是單點競爭，而是全棧競爭。

只做模型，容易被基礎設施卡住；只做云，容易停留在資源層；只做應用，又會受制于底層能力和成本結構。

百度現在的思路，是把芯片、云、模型、智能體串成一條鏈：底層支撐算力和訓練推理，中間承接模型服務和Agent Infra，上層長出DuMate、秒噠、一鏡、伐謀這樣的應用。

這套邏輯當然很重，也很百度。

但它有一個好處：一旦智能體真的爆發，平臺型公司需要的不是一個孤立爆款，而是一套能持續生產智能體、調度智能體、優化智能體、承載智能體大規模運行的系統。

百度智能云這次升級為面向大規模智能體應用的新全棧AI云，也是這個邏輯的延伸。

以前云廠商主要賣計算、存儲、網絡。

AI時代，尤其是Agent時代，云要賣的不只是資源，而是“讓智能體穩定干活”的能力。

比如怎么減少Token重復計算，怎么管理長上下文，怎么做持久記憶，怎么調度子智能體，怎么評估反饋，怎么讓Agent調用瀏覽器、Office等工具完成復雜任務。

這就是百度說的Agent Infra和AI Infra。

它背后有一個很現實的問題：如果DAA真的成為AI時代的新度量衡，那么誰能支撐更多Agent每天穩定工作，誰就可能擁有新的平臺優勢。

所以回頭看這次Create，現場最有意思的地方恰恰在于，它沒有把AI講成一個抽象概念。

你可以去看DuMate怎么跨應用完成任務，可以看秒噠怎么讓普通人做應用，可以看百度一鏡怎么生成數字人，可以看機器狗怎么聽懂指令、規劃動作，可以去玩文心3D手辦，也可以從B端視角看伐謀、擎舵、商家智能體、百度地圖、蘿卜快跑這些場景。

這也是我說它“好逛”的原因。

很多AI大會是聽完一堆名詞，離場時腦袋里只剩下幾個模型縮寫。

但Create這次更像一個AI應用集市。你可以從宏觀產業路線去看“chatbot到通用智能體”，也可以從企業落地路線去看“AI怎么改造組織和業務”，還可以從普通用戶路線去看“一個人如何被AI放大”。

它既有發布會的密度，也有展會的可感知。

當然，DAA這個指標要真正成立，還需要被進一步定義。

比如，什么算一個活躍智能體？

是被調用一次，還是完成一次任務？

一個任務被拆成十個子智能體，會不會造成DAA虛高？

DAA最后要不要和任務完成率、付費轉化、用戶留存、業務ROI一起看？

這些都需要行業慢慢補齊。

但方向上，我認同李彥宏這次的判斷：AI行業不能永遠只盯著模型和Token。

模型是發動機，Token是油耗，真正決定商業價值的，是車有沒有跑起來，有沒有把人送到目的地。

從這個意義上說，百度Create2026真正釋放的信號是：AI行業正在從“誰更會說”，進入“誰更會做”。

而百度想搶的位置，也很清楚。

它要從搜索時代的信息入口，走向AI時代的任務入口；從大模型公司，走向智能體平臺；從賣云資源，走向支撐大規模智能體運行的新全棧AI云。

這條路當然不輕松。

AI應用能不能真正高頻，智能體能不能穩定交付，用戶愿不愿意為結果付費，企業敢不敢把流程交給AI，這些問題都還沒有完全回答。

但至少這次Create讓我感受到一點：百度不再只是講“我有模型”，而是在講“我能讓AI干活”。

這可能才是AI進入下半場最重要的變化。

上半場，我們問的是：AI到底有多聰明？

下半場，我們要問的是：AI到底干成了多少事？

從DAU到DAA，這把尺子一換，很多公司的位置，可能都要重新量一遍。