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百度AI的走向，開始變了。

文｜白鴿

編｜王一粟

在大模型賽道奔跑三年后，百度AI的走向，開始變了。

2023年，ChatGPT爆火后，百度是中國第一個跟進，推出文心一言產品的大廠，彼時的百度也享受到了最大的輿論紅利，用戶排隊申請內測，一度成為百度AI戰略的門面。

2024年，文心一言仍是Create百度AI開發者大會的絕對主角，被李彥宏親自站臺力推。但到了2025年，百度AI的重心，開始轉向心響、秒噠等智能體應用，文心大模型開始退居工具屬性。

而今年的Create百度AI開發者大會上，文心大模型5.1的發布被“一張片子一帶而過”，而站上今年大會C位的，是其首個通用智能體產品DuMate，以及各垂類智能體秒噠、百度一鏡等。

“這是歷史上第一次智能體替代了模型，出圈了！第一次，AI的主角，不是模型，而是應用！”百度創始人兼CEO李彥宏在Create 2026百度AI開發者大會上如此說道。

通過三年百度Create大會C位主角的變遷，可以看到，百度AI的戰略重心，正逐漸從C端AI聊天助手，向B端智能體應用轉移。

事實上，前兩年大模型更多的是技術炫技，比參數、比榜單、比誰更像ChatGPT。

但2026年這波智能體則是價值落地，比拼的是誰能夠真正替代人力完成復雜任務，比誰能嵌入企業業務流程、比誰能產生可量化的ROI。

大模型解決了AI“能理解世界”的問題，而智能體則解決了AI“能改變世界”的問題。

“智能體代表著AI將以前所未有的速度向各行各業，各種職業，各類場景進行滲透，它代表著AI的競爭從智力轉向了執行力。”李彥宏說道。

于是，李彥宏向外界拋出了一個新的度量衡：日活智能體數（DAA）。

他直言，過去業界關注的Token只代表成本和投入，而DAA關注的是“有多少Agent在給人類干活，并交付結果”，這才更接近價值的本質。他預測，未來全球DAA可能超過100億。

這也意味著，百度對AI賽道的思考發生了大轉變。從移動互聯網時代的流量思維，到智能體時代的價值交付思維，百度正試圖講述一個關于生產力重構的新故事。

而這個新故事背后，百度智能云所代表的AI云基礎設施，成了其中最關鍵一環。

李彥宏，能否為百度AI找到新的價值點？

“Token不一定代表終局，它只代表成本，并不代表收益。”李彥宏的這句話，直接提出了跟英偉達CEO黃仁勛相反的定論。

此前，黃仁勛提出，Token就是AI時代的度量衡和貨幣單位，企業收入直接等于Token產量，工程師生產力直接等于Token消耗量，數據中心估值直接等于每瓦Token產出。

這套邏輯放在賣算力的云廠商當中，是符合規律的，畢竟對于云廠商們來說，賣Token就等于賣算力。但這套邏輯，放到具體的生產場景中，卻似乎并不能走通。

不管是企業，還是開發者，亦或是現如今一人創業的超級個體，使用AI，關注Token消耗的背后，更關注的，其實是它究竟能夠給企業，給自己帶來多少價值收益。

如果當企業為海量Token消耗買單，卻看不到實際業務價值時，AI的泡沫或許正在悄然滋生。

也正因此，李彥宏提出了AI時代全新度量衡，即日活智能體數（DAA，Daily Active Agents）。

在他看來，這與移動互聯網時代的“日活用戶數”（DAU）異曲同工，但關注的不再是人的點擊與停留，而是智能體的活躍與產出，“未來，衡量一個平臺和生態的繁榮，不該看消耗了多少Token，而要看有多少Agent 在給人類干活，并交付結果。”

事實上，在移動互聯網的黃金二十年里，DAU是衡量一切平臺價值的通用貨幣——用戶停留時長、打開頻次、廣告曝光，所有商業模式都建立在流量漏斗之上。

而此次從DAU向DAA的轉變，于百度而言，無疑有著切膚之痛，畢竟百度是移動互聯網時代DAU邏輯的最大受益者之一，搜索框曾經是整個中文互聯網的超級入口。

但所有人都知道，移動搜索的天花板已經清晰可見，用戶時長被短視頻、社交、電商切割，搜索從“起點”變成了“中轉站”。

當李彥宏提出DAA時，他實際上也是在承認：移動搜索的故事很難再往前多走一步，百度必須找到新的度量衡。而DAA，就是他為百度AI的未來，找到的新的價值錨點。

這種思考變化，既延伸到了產品形態的重新定義，也讓百度AI的受眾群發生了變化。

在產品形態上，李彥宏將AI入口劃分為兩代：第一代是以ChatGPT為代表的Chatbot，解決的是“信息獲取”問題；第二代是通用智能體，解決的是“任務完成”問題。

前者的價值天花板是“知道更多”，后者的價值天花板是“做到更多”。

基于這個判斷，百度在今年Create大會上發布了通用智能體DuMate，它被定位為“百度搭子”，旨在集成搜索、秒噠、伐謀等能力，成為一個“統一的入口”。

據其產品經理向光錐智能介紹，DuMate支持復雜的多端任務處理、文件拖拽分析、定時任務以及安全的沙盒環境，并且處于免費試用階段。

光錐智能在現場也體驗了產品，產品設計的思路是清晰的，即避免用戶在不同智能體工具間來回切換的焦慮，用一個產品解決多種任務。

但這也意味著，DuMate將直接與市面上眾多的“Openclaw”產品同臺競技。

DuMate是一個通用的智能體，也面向普通的C端消費群體，但相比于AI聊天工具所面向的更廣泛的普通消費群體來說，DuMate更適合開發者、或一人團隊的超級個體。

比如大會現場，8歲的二年級男孩撲滿，不需要先成為傳統工程師，也不需要擁有一個完整團隊，用秒噠幾句話就能搭建出「噠噠打傘」這樣的應用，讓同學們能在雨天拼傘出行。

這其實就是典型的大C小B的用戶群體，也是AI時代的超級個體。

與此同時，代碼智能體秒噠也正是發布了秒噠App及企業版。數字人智能體方面，百度慧播星升級為“百度一鏡”，“數字人就是‘看得見’的智能體。”

可以看到，盡管百度在C端AI聊天助手賽道退出，但反而是將目光聚焦到大C小B用戶群，聚焦超級個體，以及每一個開發者的身上。

這或許正是李彥宏極力推崇DAA的另一層深意：

即在難以短期內顛覆C端格局的情況下，率先在能產生清晰價值、便于度量的B端和產業端確立新的游戲規則，將行業的注意力從模型參數的“軍備競賽”，引導至產業滲透的“價值競賽”。

但這里也藏著百度的“可惜之處”。畢竟，DAA是更偏向B端的度量衡，也是B端的生意，這意味著百度AI正在主動放棄對C端流量入口的執念，轉而擁抱產業AI。

從義烏小店到國家電網 智能體進入千行百業

戰略的價值，最終是要靠落地來驗證。

而在百度AI向產業落地的過程，百度智能云則成為了其B端業務的唯一出口。

在大會上，百度集團執行副總裁、百度智能云事業群總裁沈抖的開場演講，用一個個行業案例，展示了百度AI智能體在千行百業中真實落地情況。

比如在義烏小商品市場中，126萬家店鋪背后，是無數“前店后廠”的微型制造企業。

這些工廠不是想象中的“黑燈工廠”，而是充滿韌性的中小產能——48小時打樣、72小時出貨，老板身兼數職，大事小事都得“看著辦”。

過去，用AI管理工廠，需要針對不同場景單獨訓練模型、配置規則，成本高、周期長。

現在，百度智能云為當地搭建的“AI廠長”，基于“一見”視覺智能體，它預置了安全隱患、設備異常、人員違規等通用技能，商家只需用自然語言補充自己的產線標準，就能統一調度全廠攝像頭，把規則配置到對應點位。過去，廠一代的經驗靠口傳心授；現在，這些經驗被沉淀為可復制的數字資產，廠二代可以放心接班。

與“AI廠長”配套的，是“AI店長”。

基于百度智能云Hogee搭建的營銷智能體，它能看銷售數據、結合庫存給出調貨和促銷建議、發現逾期訂單提前提示風險，甚至能在現場用多語言做導購——“老外到了中國也會講價了”。

目前，這套“前店后廠”的能力，已經通過當地合作伙伴開放給更多義烏商家。

百度智能云沒有試圖用一套重系統改造整個工廠，而是用輕量化的智能體，讓AI成為了廠長的“第二雙眼睛”和店長的“第二個大腦”。

而除義烏外，百度智能云旗下的AI智能體，還落地金融、汽車、手機、央國企，以及城市港口等諸多場景當中。

其中，央企與能源行業是國民經濟的支柱，也是AI落地的重點場景。目前，百度智能云已服務超 80% 的央企，在國家電網、南方電網、中石油、中石化等企業落地數百個智能體應用。

比如國家電網已經與百度合作十年，從最初的智能客服，到2024年上線的千億級“光明電力大模型”，再到去年在巡檢等40多個場景中落地的智能體。

手機行業中，基于百度智能云Agent Infra的智能體搭建能力，以及手機廠商開始開放操作系統級的skills，百度智能云正在幫助客戶打造手機原生的超級助理，比如榮耀的YOYO。

另外，在青島港自動化碼頭，百度伐謀2.0賦能的碼頭智能管控系統A-TOS實現10.21%的效率提升。在汽車制造領域，阿爾特汽車借助伐謀2.0，將風阻測試時間從10小時壓縮至分鐘級，整車研發周期縮短25%。

“中國有最完整的產業體系、最豐富的應用場景，未來可能誕生超過100億活躍智能體，各類沉淀在產業里的知識、經驗、工具和流程，都會成為智能體承接和放大的能力。” 沈抖如此說道。

如果說李彥宏的DAA是理論的高塔，那么沈抖演講中那些來自義烏小商品市場與千行百業的故事，就是AI落地最真實的泥土。

這些案例證明了百度在B端的強大滲透力，甚至在某些垂直領域做得比想象中更好，它找到了AI落地的最佳路徑，不是顛覆，而是賦能。

它沒有強行把AI塞進工廠，而是像“水電”一樣，潤物細無聲地融入了現有的生產流程。這種“接地氣”的能力，是很多純技術公司所不具備的。

但同時，我們也必須看到很可惜的地方。相比于C端產品的爆發式增長，B端的AI落地依然像“愚公移山”，周期長、難度大、復制慢。

更為重要的一點是，面向AI時代的數智化變革，千行百業的客戶需求已經變了。

“過去，客戶需要的是業務的彈性、可靠、降本增效，所以云服務更多是在提供計算、網絡和存儲資源。”沈抖說道，“但今天，客戶需要的是高活躍、高價值、規�；�的智能體應用來直接解決他們的業務問題。”

也正因此，AI時代的云服務，也必須重新定義，成為一套能支撐智能體大規模運行、持續進化、安全可控的全棧AI基礎設施。

智能體的基石與飛輪 “芯云模體”的全棧AI云基建

“AI云的下半場，不再是比誰消耗了更多的Token，而是比誰能用好每一個Token，讓企業‘多、快、好、省’地把Token轉化為生產力。”沈抖如此判斷。

這是一個極其理性的判斷。當云廠商們還在拼Token消耗時，百度和沈抖已經冷靜下來，開始思考如何用更少的Token，來為企業創造更大的價值。

這種從“燒錢”到“賺錢”、從“算力堆砌”到“效能優化”的思維轉變，顯然也契合此次百度整體AI戰略的轉向。

那么，百度智能云為了智能體時代更好的服務企業客戶，做了哪些升級？

大會上，沈抖宣布，百度智能云全面升級為“面向大規模智能體應用的新全棧AI云”，核心邏輯是打造“單位Token智能水平最好的Agent Infra”和“每瓦性能更強、性價比更高的AI Infra”。

顯然，這是一個從“賣算力”到“運營算力”的質變。

一般來說，智能體要干活，需要兩個核心：好用的模型和高效的“駕馭工程”（Harness Engineering）。因此，百度智能云在Agent Infra層做了非常大膽的重構：

首先，將過去的“MaaS模型服務”升級為“Token Factory”（詞元工廠）。

對此，沈抖解釋，智能體的上下文長度是Chatbot的1000倍，任務動輒消耗百萬Tokens，成本壓力巨大。因此，百度以Agent-First理念重構了產品，盡可能減少Token的重復計算，使推理生成速度較市場水平提升約25%。

更重要的是，在百度智能云上調用文心、DeepSeek、GLM、MiniMax等主流國產模型，其底層算力已全部由國產昆侖芯提供。

其次，百度智能云推出了名為“Harness Engineering”的系統工程。

據介紹，它涵蓋了長上下文管理、持久記憶、工具調用、子智能體調度等核心能力模塊，并進行了深度協同優化。其效果是顯著的：在處理使用瀏覽器、Office等工具的辦公場景任務時，成功率可達95%；得益于更優的上下文管理，做同樣任務比OpenClaw可減少23% 的token消耗。

“未來的企業，不再會問‘你用了哪個模型’，只會問‘你的智能體一天干了多少有價值的活’。”沈抖這句話，道出了Agent Infra的終極使命。

而其在AI Infra，事實上，百度智能云已經交出了一份令人意外的答卷。過去，大家總說國產芯片是“備胎”。但在2026年，昆侖芯P800已經成為國產AI芯片的“必選項”之一。

大會上，沈抖宣布，昆侖芯全國產集群已成功完成文心5.1重要版本的訓練，萬卡規模集群線性擴展度超過85%，有效訓練率高達97%。

這意味著，中國已經擁有了不依賴外部供應、能支撐萬億級大模型訓練的自主算力底座。

此外，基于昆侖芯的“天池256卡超節點”即將上市，吞吐性能提升25%；吉瓦級AIDC通過“網絡向心布局”，讓計算效率最大化。

可以看到，這一系列從應用駕馭工程到底層算力硬件的升級，共同構成了百度“芯云模體”的新全棧能力。它不再僅僅是提供算力資源，而是要成為智能體時代類似“操作系統”般的基礎設施，讓智能體的開發、運行和進化變得更高效、更經濟。

穿越周期 在B端AI新賽道上前行

整體來看，縱觀Create 2026，百度的AI戰略呈現出清晰的“兩面性”：一面是深入產業、構建全棧能力的“重”模式，另一面是在通用智能體市場直面競爭的“輕”應用。

在產業與基礎設施側，百度已經積累了一定的優勢。與超過80%的央企、100%的主流車企、1000多家AI硬件廠商及眾多金融、制造巨頭的深度綁定，構成了其難以撼動的產業“護城河”。

從昆侖芯、百舸平臺到千帆大模型平臺，再到面向智能體的“詞元工廠”與“駕馭工程”，“芯云模體”的全棧布局在國內云廠商中獨具特色，形成了從硬件到應用層的閉環賦能能力。

這確保了百度在AI云市場“上升的勢頭”得以持續，并能從企業將Token轉化為生產力的過程中，分享確定性的增長紅利。

然而，在面向普通消費者的通用智能體賽道，百度AI的故事則更為復雜。

通用智能體DuMate，垂類智能體秒噠、伐謀等，在面臨外部廠商強大競爭壓力下，是否真的能夠搶占用戶心智，仍是未知數。

從Token到DAA，從模型到智能體，從燒錢到干活，百度的AI戰略正在經歷一次深刻的范式轉換。

“這個時代沒有旁觀者，我們都是創造者。”李彥宏如此說道。

對于百度而言，創造者的角色意味著：不再做AI行業的“燃料供應商”（賣Token、賣算力），而是做“智能體工廠”的建造者（讓Agent干活、交付結果）。

這條路能不能走通，取決于三個關鍵變量：

DAA能否從百度概念變成行業共識，智能體能否從“能用”變成“好用”，以及百度能否在開放生態與閉環能力之間找到最佳平衡點。

但至少，百度已經邁出了最關鍵的一步，當行業還在比拼算力規模、模型參數時，百度已經把目光投向了智能體的“日活”——有多少Agent在給人類干活、交付結果。

這是一個從“成本思維”到“價值思維”的升維。它承認算力通脹的現實，但拒絕被困在算力競賽的死胡同里。它用“產出”重新定義“投入”的意義，用智能體日活重新定義平臺價值。

李彥宏定標，沈抖筑基。Create2026之后，AI行業的下半場，或許真的要從比Token變成比DAA了。而百度，已經拿到了這張新牌局的入場券。

       原文標題 : 李彥宏PK黃仁勛，AI的度量衡是Token還是DAA？