DAA，百度找到智能體時代的價值標尺

撰文| 郝 鑫 吳先之

編輯| 王 潘

2026年，是AI價值急劇翻涌的一年。

產業最直觀的變化，首先體現在商業化與定價邏輯上。

國內，AI應用來到商業化的分水嶺。專業化和大眾化需求分層明顯，在算力賬單和商業化雙重壓力之下，C端AI助手開始試水訂閱付費。B端的AI工具也難逃漲價。例如多款AI視頻工具，無論是訂閱制還是按量計費，整體價格都在上行。

背后一個顯性的原因在于：AI從對話進入任務執行，全球Token用量爆發式增長，高昂算力成本開始成為模型廠商無法回避的現實。

事實上，自2023年以來，AI行業已經歷卷參數、卷流量、拼價格的多輪洗牌，再疊加當下算力成本約束，市場的評價體系從DAU暫時轉向Token。但智能體時代，如何衡量AI產生的真實價值，需要一把新標尺。

在今天的百度Create大會上，百度創始人李彥宏提出了一個新的概念“DAA”（Daily Active Agents），即日活智能體數，用“每天有多少個智能體在干活并交付結果”，作為Agent時代的度量衡。

新標尺：DAA

在互聯網時代，流量的單位是Byte（字節），為了考察用戶使用應用，完成一次動作，我們用DAU（日活）、MAU（月活）等標準進行評估。

底層原因在于，DAU刻畫的是移動互聯網時代的流量邏輯與網絡效應，用戶規模與產品的增長、商業化效率正相關。

而在AI Agent時代，當智能體完成一次動作時，我們突然發現互聯網時代的“舊尺子”DAU，無法標定新時代了。

一個典型案例是Anthropic全產品DAU總和僅為OpenAI的2%，但Anthropic的年化營收（ARR）卻完成了對OpenAI的反超。市場消息稱，OpenAI內部正在弱化DAU指標。消費互聯網先圈用戶再變現的路徑在Agent時代不再走得通，因為創造高價值的任務交付似乎比用戶規模更關鍵。

AI Agent時代，這把價值尺子還是半成品。目前，僅有衡量成本的指標Token，類似電力時代的用電量，Token只能衡量消耗，無法衡量產出，也不體現效率與收益。最典型的場景就是：用戶和智能體反復閑聊、無效多輪對話，全程消耗大量Token，但并未落地實質性任務、也沒有產生任何業務價值，出現了高消耗、低產出的錯配現象。

這也正是企業管理者在使用龍蝦時，都會思考燒了這么多Token，到底產生了多少實實在在的價值。

李彥宏提出的DAA，通過衡量每天有多少智能體真正投入場景并完成有效任務，構建起智能體落地價值的標準。

對行業來說，DAA是去泡沫的真實價值過濾器，把Agent能否被反復使用，并持續產出結果，變成可預測和可比較的硬標準。

對企業而言，DAA倒逼內部打破成本邏輯，把對AI采購的決策鏈從追求Token的消耗，扭轉為業務產出的確定性。

而對個體，DAA則是一張生產力資產負債表。普通人面對AI，往往兩極分化，要么焦慮要么極度樂觀。DAA框架給個體提供了一張極簡的自檢表，提升效率和產出即為正，反之則為負。

從單純Token消耗轉向智能體任務效果、從模型參數內卷轉向智能體交付價值，回顧AI三年發展浪潮，就不難理解李彥宏此時提出DAA的底層邏輯——并非創造新的名詞，而是對產業趨勢的精準預判與體系化總結。

早在2024年行業還在熱衷于大模型參數、扎堆比拼榜單分數時，李彥宏就曾跳出模型敘事，提出了“要卷應用而非卷模型”；在AI還處于被動問答、初級交互的萌芽階段，他又率先提出“智能體是AI應用最主流形態，即將迎來爆發點”。

產業演進正一步步印證李彥宏的超前判斷。今年年初，以OpenClaw為代表的智能體爆火出圈，智能體正式從專業人員走向普通大眾、從被動對話進化到自主操控設備、串聯長周期任務的全新階段。

行業范式切換之下，AI產業的價值評判邏輯也隨之重構。要衡量一個AI時代的企業價值，正是DAA回答的兩個根本問題：有多少智能體在創造價值？它們創造了多大的價值？

而對于百度這樣的平臺公司而言，核心命題更進一步：如何在智能體規模化爆發的新階段，支撐更多智能體穩定運行、持續完成高價值任務。

新路徑：基礎設施重構

從大會的發布來看，百度正在以“芯—云—模—體”新全棧布局，升級搭建智能體的原生基礎設施，讓智能體、人類個體和企業組織都能在AI時代自我進化。

圍繞智能體應用爆發，百度集中發布和升級通用智能體DuMate、代碼智能體秒噠、數字人智能體百度一鏡、自我演化決策智能體伐謀等系列產品，百度智能云也升級為面向大規模智能體應用的新全棧AI云。

其中，通用智能體DuMate把百度的搜索AI API、秒噠、伐謀等能力，都無縫地集成在同一個入口。這樣一來，在一個系統里，就可以協同完成搜索、編碼、深度研究、數據分析、應用創建等各式各樣的任務。

代碼智能體“秒噠”，更是極大降低了創造新Agent的門檻。一方面推動Agent數量的指數級增長，為DAA大盤提供持續新增量。另一方面，秒噠讓“人人都是超級個體”和OPC成為可能。

大會上最讓人印象深刻的一個案例是，溫州8歲小孩兒哥撲滿和同學在秒噠平臺開發的“噠噠打傘”應用——下雨天沒帶傘的人“發單”，有傘的同學“接單”，一起拼傘出校門。

這讓人意識到，智能體真正被改變的，也許不只是開發效率，而是軟件的創造門檻：當一個二年級孩子，都能把生活里的小靈感變成實際應用，“超級個體”開始第一次擁有了真正可感知的模樣。

自我演化決策智能體伐謀也升級至2.0版本，進一步直接面向業務專家，聚焦生產排程、工藝優化、物流規劃三大場景。以物流規劃領域為例，在青島港自動化碼頭，伐謀幫助全球首套碼頭智能管控系統A-TOS，實現10.21%的絕對指標提升。

“芯云模”的進化則是智能體生態繁榮的地基工程。

百度智能云也完成面向大規模智能體的全棧升級，從Agent Infra與AI Infra兩大維度，同步優化DAA的運行成本與任務效能。升級后的Agent Infra側重讓智能體以更少Token消耗完成更高質量任務，提升任務完成率與單任務價值；AI Infra則依托更高能效比的算力底座，極致壓縮單位任務的算力與芯片成本。

模型方面，百度最新發布的新一代基礎大模型文心大模型5.1登上LMArena文本榜、搜索榜國內第一。這意味著，在復雜的業務場景中承擔信息整合與處理的角色的大模型，在內容生成、智能助手、企業知識管理以及Agent應用等方面，具備更大的應用潛力。

新趨勢：AI價值重估

為AI找尋新的價值坐標，是當下行業努力的一個方向，比如英偉達圍繞Token，提出了關于智能與Token規模的公式，試圖來證明其價值所在。

站在AI變革的十字路口，DAA能夠幫助我們打開新的投資視角，這里面有三個核心指標。

一是DAA規模，即每天有多少智能體在運行？這個指標類似移動互聯網的DAU，但衡量的是智能體的數量而不是用戶數量。

二是任務完成率，衡量智能體完成了多少任務，交付了多少結果。這項指標是AI時代的核心價值因素，因為它指向了AI的有效工作量。

三是單任務價值，為評估每項Agent任務，提供了可量化的標準。該指標與互聯網時代的ARPU，但評價重心從用戶收益轉向單次任務創造的實際商業與產業價值。

基于這三個維度，可以構建全新的AI公司估值框架。三者并非完全獨立，而是相互強化的飛輪。

如果一家AI公司的DAA價值越高，就會加速其數據回流與模型迭代速度。底座模型支撐能力越強大，帶動Agent任務完成率、單任務價值上升，吸引用戶部署更多的Agent，讓智能體生態更加繁榮。

這套框架的意義在于，跳出了互聯網時代單一依賴用戶日活、流量規模的評判慣性，把AI產業的評估重心，錨定在智能體任務執行與實際產出上，為市場研判AI企業成長潛力提供了全新分析視角。

李彥宏認為，在DAA新的標尺指引下，將誕生新的機會，比如智能體開發平臺、智能體評估與優化服務和DAA數據服務等。

一個容易令人忽視的數據，過去一年，百度港股漲幅70.82%，領跑中概大型科技股。在全球大型科技公司中位列第三，僅次于谷歌和英偉達。

推動這一漲幅的根本力量，是百度核心AI新業務，2025年全年收入突破400億元，同比增長48%。Q4AI收入占比達43%，逼近半壁江山。

而市場嚴重低估了這一轉型的速度和規模。

昆侖芯分拆上市，讓自研算力獨立定價，釋放被低估的硬科技資產價值，對于百度自身而言，自研算力也為直接降低單位DAA的算力成本，創造了可能。

百度核心AI業務收入占比逼近50%，多家券商預測下一季度將超過一半，市場估值錨點從搜索徹底切換為“AI基礎設施+智能體平臺”。

智能體生態全速擴張，以DuMate、秒噠、伐謀、百度一鏡為代表的智能體產品，已走向生產級規模，同時進行C端和B端的規模化滲透。隨著這些產品的DAA上升，有利于進一步將技術優勢轉化為持續增長的現金流。

DAA最大的行業價值，是讓智能體時代的技術價值、產業價值、商業價值變得可量化、可對標、可預判。

未來，智能體運行規模、任務完成質量、單任務價值為核心的評估維度，DAA有望成為市場觀察、衡量AI企業成長的通用共識，而這也將重新定義AI產業的估值邏輯與評價標準。

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