DAU已死，Token無(wú)用：李彥宏用DAA終結(jié)了AI的度量衡之爭(zhēng)

今年4月，AI行業(yè)出現(xiàn)了一組讓投資人坐立難安的數(shù)據(jù)：Anthropic年化營(yíng)收突破300億美元，正式超過(guò)OpenAI的約250億美元。

但反常的是，據(jù)第三方機(jī)構(gòu)估算，Claude的月活用戶(hù)僅約為ChatGPT的2.44%。以及，Anthropic的模型訓(xùn)練投入只有OpenAI的四分之一。

更低的投入、更少的月活，卻做到了更高的收入。

按移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的DAU（日活用戶(hù)數(shù)）鐵律：用戶(hù)規(guī)模越大、網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)越強(qiáng)、商業(yè)化效率越高。然而，這套曾催生微信、抖音、拼多多的邏輯，已無(wú)法解釋當(dāng)下的現(xiàn)實(shí)。

Anthropic 80%的收入來(lái)自企業(yè)端，超千家企業(yè)年付費(fèi)超百萬(wàn)美元；OpenAI雖坐擁9億周活用戶(hù)，多為寫(xiě)作業(yè)、寫(xiě)周報(bào)、閑聊的免費(fèi)用戶(hù)，維護(hù)流量需要天價(jià)的推理成本。C端流量漏斗和B端訂閱引擎的真實(shí)差距，說(shuō)明DAU不再適合作為AI時(shí)代用以度量?jī)r(jià)值的尺子了。

今年4月底，百度發(fā)布通用智能體GenFlow 4.0時(shí)，披露了一個(gè)新的計(jì)量數(shù)據(jù)：一年四輪迭代的GenFlow月任務(wù)交付量高達(dá)2億次。不是普通的對(duì)話(huà)、點(diǎn)擊量，而是PPT生成、數(shù)據(jù)報(bào)表、文檔處理這類(lèi)實(shí)際落地任務(wù)的完成量。

“任務(wù)交付”突然就成了房間里的大象，它直接把那個(gè)本應(yīng)該被所有人看見(jiàn)的問(wèn)題推到臺(tái)前：當(dāng)AI開(kāi)始干活了，你該用什么尺子來(lái)量？

DAA（Daily Active Agents，日活智能體數(shù)），是李彥宏在Create 2026大會(huì)上提出的一個(gè)新的度量單位。

DAA的規(guī)則很樸素：每天有多少個(gè)智能體在真實(shí)場(chǎng)景中完成了至少一次任務(wù)閉環(huán)。所謂任務(wù)閉環(huán)，是指智能體不僅完成了與用戶(hù)的交互，還切實(shí)產(chǎn)出了一個(gè)可交付的結(jié)果，比如自動(dòng)完成了報(bào)銷(xiāo)流程、生成了可用的數(shù)據(jù)分析報(bào)告、獨(dú)立處理了一個(gè)客服工單。

簡(jiǎn)言之，這把新尺子，量的是“干了多少活”，而不是“來(lái)了多少人”或“燒了多少電”。它試圖回答一個(gè)更本質(zhì)的問(wèn)題：AI到底創(chuàng)造了多少真實(shí)價(jià)值？

這不是一次簡(jiǎn)單的指標(biāo)更換。它背后反映的，是一種不可逆轉(zhuǎn)的變化。

Token：成本單位，不是價(jià)值尺度

有人會(huì)問(wèn)那Token呢？這不是大模型時(shí)代最熱門(mén)的指標(biāo)嗎？

Sam Altman在2025年OpenAI開(kāi)發(fā)者大會(huì)上提出“萬(wàn)億Token俱樂(lè)部”，一時(shí)風(fēng)頭無(wú)兩，“Token消耗量”被硅谷視為衡量AI需求的黃金標(biāo)準(zhǔn)。邏輯很簡(jiǎn)單：模型按Token計(jì)費(fèi)，Token用得越多，收入越高。

可以明確的是，Token是當(dāng)下最接近“共識(shí)”的基本單位。大概沒(méi)有人能否認(rèn)，一個(gè)日均消耗140萬(wàn)億Token的行業(yè)，和一個(gè)日均消耗1000億Token的行業(yè)，處在完全不同的發(fā)展階段。“Token消耗量”可以看作是大模型高速發(fā)展階段大力出奇跡故事的一個(gè)注腳。

可到了AI Agent的階段，“Token消耗量”就不那么因地制宜了。打個(gè)比方，大模型是水壩，Token是開(kāi)閘放出去的水，衡量水量之后是不是應(yīng)該度量一下，這些水究竟灌溉了多少良田、起到了多少作用。

正如全球權(quán)威咨詢(xún)機(jī)構(gòu)Gartner分析文章稱(chēng)：Token消耗正在被越來(lái)越多的AI廠(chǎng)商視作反映AI規(guī)模、采用度和市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)力的信號(hào)，但這一指標(biāo)并不能有效體現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值、效率或可持續(xù)性。

無(wú)論企業(yè)還是個(gè)人，必然要回歸一個(gè)樸素的追問(wèn)：

燒了這么多Token，到底有多少轉(zhuǎn)化成了真實(shí)的生產(chǎn)力和業(yè)務(wù)價(jià)值？

這就是DAA的切入點(diǎn)。

DAA這套新度量衡的底層邏輯不是另起爐灶，而是往Token這座地基上再搭一層樓。當(dāng)Token消耗指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，當(dāng)企業(yè)的賬越算越細(xì)，從業(yè)者們需要記錄的就不再只是流水，而是每一筆流水對(duì)應(yīng)的交付。

這件事在行業(yè)里已經(jīng)有人開(kāi)始做了。部分SaaS廠(chǎng)商開(kāi)始在年報(bào)里同時(shí)披露Token消耗和任務(wù)完成數(shù)，兩者的增速并不總是對(duì)齊。有的時(shí)候Token翻了三倍，任務(wù)完成數(shù)只漲了50%。

這中間的差值，就是AI落地到產(chǎn)業(yè)時(shí)最現(xiàn)實(shí)的效率損耗。而DAA要做的就是把這部分不可見(jiàn)的損耗，變成可見(jiàn)的指標(biāo)。

如果說(shuō)Token讓AI有了成本意識(shí)，DAA的意思很明確：是時(shí)候補(bǔ)上價(jià)值意識(shí)了。

DAA開(kāi)始衡量AI的“交付”

DAA的的核心視角轉(zhuǎn)換可以濃縮為三個(gè)對(duì)照：

DAU看的是“來(lái)了多少人”：登錄、打開(kāi)、瀏覽，就算有效行為；

Token看的是“消耗了多少”：模型推理了多少步，生成了多少字符；

DAA看的是“干了多少活”：從“使用”轉(zhuǎn)向“交付”，從“過(guò)程消耗”轉(zhuǎn)向“結(jié)果產(chǎn)出”。

這不是換個(gè)名詞的文字游戲。三種衡量方式的底層邏輯，分別對(duì)應(yīng)著三種不同的商業(yè)世界觀：DAU是流量邏輯，Token是成本邏輯，DAA是價(jià)值邏輯。

DAA之所以在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)被提出，背后是AI智能體正在從實(shí)驗(yàn)品走向生產(chǎn)力工具的質(zhì)變。

僅百度千帆平臺(tái)，目前就已累計(jì)服務(wù)超46萬(wàn)家企業(yè)客戶(hù)，支撐企業(yè)構(gòu)建超130萬(wàn)個(gè)Agents，覆蓋智能硬件、制造、交通、能源等主流行業(yè)。當(dāng)智能體數(shù)量以百萬(wàn)計(jì)、并行運(yùn)作時(shí)，交付量就是最直觀的產(chǎn)能指標(biāo)。

關(guān)鍵在于，DAA的價(jià)值并非停留在概念層面，它對(duì)于不同角色，有著各自精準(zhǔn)的錨定效應(yīng)。

對(duì)行業(yè)而言，DAA校準(zhǔn)了AI落地的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

過(guò)去判斷AI成不成功，往往看模型發(fā)布時(shí)的跑分和榜單排名，或者看產(chǎn)品覆蓋了多少用戶(hù)。但這些指標(biāo)距離實(shí)際的產(chǎn)業(yè)AI進(jìn)化，隔著一層厚厚的模糊地帶。

DAA直接錨定任務(wù)交付，讓行業(yè)有了一個(gè)統(tǒng)一、可比較的價(jià)值標(biāo)尺。它把討論從“誰(shuí)的模型更強(qiáng)”拉回到“誰(shuí)的AI真正在生產(chǎn)環(huán)境中跑通了閉環(huán)”，后者才是衡量技術(shù)落地程度的硬指標(biāo)。

對(duì)企業(yè)而言，DAA把增長(zhǎng)邏輯從規(guī)模驅(qū)動(dòng)拉回到結(jié)果驅(qū)動(dòng)。

中小企業(yè)和傳統(tǒng)行業(yè)客戶(hù)真正需要的是“把事做成的AI”，而不是一個(gè)Token消耗黑洞。DAA讓企業(yè)在采購(gòu)AI服務(wù)時(shí)有了更精準(zhǔn)的評(píng)估維度，不是模型參數(shù)大小，而是智能體實(shí)際任務(wù)交付情況。

更進(jìn)一步，DAA將推動(dòng)組織形態(tài)的演變：當(dāng)一家公司能夠清晰計(jì)量每個(gè)Agent的產(chǎn)出時(shí)，組織設(shè)計(jì)、崗位定義、績(jī)效考核都將被重構(gòu)。未來(lái)每一家公司，在某種意義上都將成為AI智能體公司。

對(duì)個(gè)體而言，DAA幫助判斷AI是否真正成為可依賴(lài)的生產(chǎn)力工具。

一個(gè)人一天里跟AI互動(dòng)了100次，但只有3次產(chǎn)出了有效結(jié)果，傳統(tǒng)DAU會(huì)把他算作一個(gè)活躍用戶(hù)，DAA則會(huì)揭示出AI對(duì)真實(shí)效率的提升不足。

這把尺子倒逼AI產(chǎn)品從“讓用戶(hù)上癮”轉(zhuǎn)向“讓用戶(hù)有結(jié)果”，也讓個(gè)體能夠更理性地評(píng)估自己的AI投入產(chǎn)出比，進(jìn)化為真正意義上的超級(jí)個(gè)體。

從更宏觀的視角看，DAA與AI普惠的命運(yùn)息息相關(guān)。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)之所以創(chuàng)造了巨大的社會(huì)價(jià)值，本質(zhì)上不是因?yàn)樗懈逥AU，而是因?yàn)殡娚套尳灰仔曙w升、社交讓信息流通加速、支付讓金融門(mén)檻降低。

AI時(shí)代同理，如果整個(gè)行業(yè)只盯著Token消耗量和用戶(hù)數(shù)狂歡，等泡沫退潮，留下的可能只是一地雞毛的推理賬單。必須從一開(kāi)始就錨定真實(shí)有效的生產(chǎn)力指標(biāo)，技術(shù)效益才能轉(zhuǎn)化為社會(huì)紅利。

李彥宏的進(jìn)化論

風(fēng)投機(jī)構(gòu)Benchmark Capital的聯(lián)合創(chuàng)始人安迪·拉奇夫，有一個(gè)著名的“非共識(shí)”投資哲學(xué)，核心思想模型是一個(gè)簡(jiǎn)潔有力的2x2矩陣，解釋了為何“非共識(shí)”決策能帶來(lái)超額回報(bào)：

正確且共識(shí)：人人都認(rèn)同這是對(duì)的，競(jìng)爭(zhēng)白熱化，最終陷入同質(zhì)化和價(jià)格戰(zhàn)；

錯(cuò)誤且共識(shí)：集體誤判，典型如泡沫；

錯(cuò)誤且非共識(shí)：別人都看懂了你沒(méi)看懂，孤家寡人是有原因的；

正確且非共識(shí)：你看到的東西別人沒(méi)看到，或不愿承認(rèn)，這是唯一通往超額回報(bào)的一條路。

要把這個(gè)理論落到實(shí)處，百度和李彥宏其實(shí)是一個(gè)值得探討的案例。近年來(lái)，當(dāng)行業(yè)普遍追求參數(shù)規(guī)模、關(guān)注用戶(hù)量時(shí)，李彥宏多次提出一系列“非共識(shí)”判斷：

早期預(yù)判（2023年9月）：率先看空單純的“卷模型”，提出“卷應(yīng)用”才是未來(lái)。

路線(xiàn)選擇（2024年7月）：在行業(yè)追逐“超級(jí)應(yīng)用”高DAU時(shí)，提出“超級(jí)能干”比“超級(jí)應(yīng)用”更重要，并“最看好智能體方向”。

中期定調(diào)（2025年3月）：首次提出“AI智能體爆發(fā)的元年”，強(qiáng)調(diào)“當(dāng)AI能力被內(nèi)化，智能就不再是成本，而是生產(chǎn)力”。

建立新標(biāo)準(zhǔn)（2026年5月）：基于智能體的應(yīng)用爆發(fā)，在業(yè)內(nèi)首次提出以 DAA，即“日活智能體數(shù)”作為衡量AI價(jià)值的新指標(biāo)。

這背后，是安迪·拉奇夫和彼得·蒂爾都推崇的長(zhǎng)期主義，也是推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步、穿越周期的真正內(nèi)核。

從“卷應(yīng)用”到“避開(kāi)超級(jí)應(yīng)用陷阱”，從“最看好智能體”到“智能體爆發(fā)元年”，從“倒金字塔”到如今提出DAA，這些觀點(diǎn)不僅印證了"起大早"的百度走在前面，關(guān)鍵是貫穿其中的產(chǎn)業(yè)定論：

AI的終極價(jià)值不在技術(shù)本身，而在技術(shù)真正落地為生產(chǎn)力。

沿著這條思路再看DAA的提出，其實(shí)本質(zhì)就是當(dāng)AI能干活了，你需要一把能衡量產(chǎn)出而非投入的尺子。

那么，為什么是百度？為什么它能反復(fù)完成“前瞻—驗(yàn)證”的循環(huán)？

答案藏在底色里。

百度從2010年起深度投入AI，自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)研究院、文心大模型，這條路走了十幾年。它不是浪潮來(lái)了才上車(chē)的，它本身就是造車(chē)的。

這決定了百度看AI的第一性原理跟移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的贏家不同：它更習(xí)慣從技術(shù)根系出發(fā)看應(yīng)用長(zhǎng)成什么樣子，而不是從流量邏輯出發(fā)看技術(shù)怎么為流量服務(wù)。

李彥宏去年講“AI內(nèi)化”今年講“自我進(jìn)化”，皆與此有關(guān)。甚至DAA度量標(biāo)準(zhǔn)的誕生，也是“自我進(jìn)化”整體趨勢(shì)下的水到渠成。

李彥宏提出，當(dāng)下的底層基礎(chǔ)設(shè)施，必須為智能體這個(gè)全新的主體重新搭建，方便智能體來(lái)調(diào)用。

為此，百度今年提出了“芯云模體”新全棧布局。具體拆分來(lái)看：

“芯”的層面，昆侖芯P800已完成規(guī)模化驗(yàn)證交付多個(gè)萬(wàn)卡集群，基于昆侖芯的天池256卡超節(jié)點(diǎn)已經(jīng)在上個(gè)?點(diǎn)亮；

“云”的層面，百度千帆平臺(tái)已支撐創(chuàng)建超130萬(wàn)個(gè)智能體，日均調(diào)用數(shù)千萬(wàn)次；

“模”的層面，最新發(fā)布的??5.1登上Arena?本榜、搜索榜國(guó)內(nèi)第一，預(yù)訓(xùn)練成本僅為業(yè)界6%；

“體”的層面，以伐謀、秒噠、一鏡、DuMate等為代表的各類(lèi)智能體，已實(shí)現(xiàn)多任務(wù)并行執(zhí)行、自主開(kāi)發(fā)應(yīng)用甚至自我進(jìn)化的能力。

這套全棧體系讓DAA不是空中樓閣。“芯云模體”齊頭并進(jìn)，為DAA的規(guī)模化推廣提供了底層保障。

尾聲

每一輪技術(shù)革命，最終勝出的往往不是技術(shù)最強(qiáng)的玩家，而是那些敢于提出新范式、并用體系化能力把它落地的玩家，正如19世紀(jì)西門(mén)子那句判斷，“誰(shuí)掌握了標(biāo)準(zhǔn)，誰(shuí)就掌握了市場(chǎng)”。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，“用戶(hù)數(shù)+使用時(shí)長(zhǎng)”和GMV這些衡量標(biāo)準(zhǔn)本身就是生產(chǎn)關(guān)系的核心構(gòu)件，它決定了資源往哪里流、資本怎么定價(jià)、玩家怎么競(jìng)爭(zhēng)。

AI Agent時(shí)代的序幕正在拉開(kāi)。當(dāng)智能體不再只是陪聊，而是真正開(kāi)始干活，幫會(huì)計(jì)做賬、幫律師審合同、幫工程師調(diào)代碼、幫客服處理投訴，整個(gè)社會(huì)的生產(chǎn)關(guān)系都會(huì)被重塑。

如果說(shuō)DAU是流量思維的終極體現(xiàn)，那么DAA就是效能思維的原生語(yǔ)言。

對(duì)資本市場(chǎng)而言，DAA所錨定的“任務(wù)交付”將成為一個(gè)新的價(jià)值信號(hào)：

收入質(zhì)量和用戶(hù)粘性，不再取決于“誰(shuí)吸引了最多眼球”，而取決于“誰(shuí)的AI真正融入了生產(chǎn)流程”。

對(duì)普通用戶(hù)來(lái)說(shuō)，DAA背后的超級(jí)個(gè)體思維，則意味著AI時(shí)代的創(chuàng)造力不再掌握在少數(shù)超級(jí)應(yīng)用手中，而是分散到每一個(gè)能駕馭智能體的個(gè)人手中。

那些率先理解并踐行DAA邏輯的公司和個(gè)人，將更有可能在新周期中占據(jù)先機(jī)。