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8,367 字
百度重新定义 AI 竞赛积分规则的最新尝试。<br>
文丨江思远<br>
在早期的中国科技互联网的阵营中，百度一直是布局 AI 等前沿技术最坚定的公司之一。正因如此，一直以来，百度会在产业发展的关键时刻主动抛出自己对 AI 的前瞻判断，它们逐渐变成了在 AI 发展历程的许多关键节点上精准命中、自我实现的预言。<br>
26 年初现象级的 AI 节点显然是龙虾的爆火出圈，而百度的判断依旧先人一步：在李彦宏看来，龙虾这件事最具标志性意义的地方在于，这是第一次 AI 因应用而不是模型受到广泛的关注，这代表了 AI 在某个维度上的全面成熟：智能体不只是一个被人类触发的工具，它应该能自主执行任务、在执行中学习、在学习中变得更强。<br>
于是下一个问题接踵而来，当智能体开始自我进化，拿什么来衡量这个飞快进化的崭新生态？<br>
AI 行业又一次站在了岔路口，所有人都意识到旧的衡量标准不管用了，但新的度量衡应该长什么样呢？李彦宏率先给出一个答案。<br>
衡量智能体价值的百度算法<br>
李彦宏给出的回答是一个新的指标， DAA——Daily Active Agents，日活智能体数。这是 Create 2026 开幕式上李彦宏正式抛出的概念。含义很直接：不要数有多少人在用 AI，要数有多少智能体在替人干活、并且交付了结果。<br>
如果只看这三个字母，会觉得它像又一个 AI 营销概念，为了发布而发明的缩写，但如果把它放回李彦宏过去两年的公开表态里，会看到一条暗线贯穿其中，主轴就是智能体的自我进化。<br>
2024 年 7 月，上海 WAIC 大会。彼时全行业的主流叙事是寻找 AI 时代的 “微信”，达到十亿级 DAU 的超级应用被认为是大模型价值兑现的标志，而李彦宏提出了他的不同看法：“要避免掉入 ‘超级应用陷阱’，觉得一定要出现一个 10 亿 DAU 的 App 才叫成功，这是移动时代的思维逻辑。”<br>
他把自己看好的方向说得很明确——智能体。“只要用人话把工作流说清楚，再配以专有知识库，即可做出一个很有价值的智能体，比互联网时代制作一个网页还简单。” 李彦宏甚至预测了规模：未来将涌现数百万量级的智能体，形成庞大的生态。<br>
在当时，这还只是一个看着有些理想化的预言。四个月后的百度世界 2024 大会上，李彦宏沿着这个思路继续加码：“智能体是 AI 应用的最主流形态，即将迎来爆发点。” 就是在同一场大会上，秒哒发布，百度宣称它是一个不需要写代码就能实现任意想法的软件——被李彦宏称为 “迄今为止人类历史上最复杂的多智能体协作工具”。秒哒成了百度智能体想象力的孵化器，想要帮助更多人打造数以百万计的 “超级应用”。<br>
到 2025 年 11 月的百度世界大会，李彦宏的判断再往前推了一步：当 AI 被内化成一种原生能力，智能就不再是成本，而是生产力。新的提法出现了：“效果涌现” 和 “AI 内化”，为此百度发布了伐谋，一个借鉴进化算法、能模拟甚至超越顶尖算法专家、根据条件变化自动迭代方案的智能体。这是 “自我演化” 这个词第一次出现在百度的 AI 产品叙事中。<br>
然后就是现在的 DAA。李彦宏并不是每一个判断都准确，但在智能体这件事上，百度确实比行业共识早。2024 年中他在台上讲智能体时，多数人还在为 “谁家的 ChatBot DAU 更高” 争论不休。实际上，这种争论反映的那种所谓 “移动互联网时代” 的思路一直延续到了 2026 年的春节 AI 大战。<br>
龙虾结束了这种争论。李彦宏在 Create 上把这个节点的意义概括得很精确：以前每一次 AI 出圈，火的都是模型——2023 年的 ChatGPT，2024 年的 Sora，2025 年的 DeepSeek。龙虾第一次不同，它火不是因为用了哪一款模型，而是在模型之上做出了真正能帮人完成任务的智能体。“这是历史上第一次智能体替代了模型，出圈了。第一次，AI 的主角不是模型，而是应用。”<br>
这意味着 AI 的竞争从智力转向了执行力。过去几年行业比的是谁更聪明、谁推理更强，龙虾证明了用户真正买单的不是 “你会不会做”，而是 “你能不能帮我把事做完”。<br>
于是，终于没人再吵谁是下一个 “微信” 了，也没人争论 “要不要做智能体” 了，共识收敛到应该如何衡量智能体的价值。<br>
这正是这次大会上李彦宏用 DAA 这个指标试图回答的问题。移动互联网时代，DAU 衡量的是 “多少人打开了 App”，这对一个 7×24 小时在后台运行、调用十几个工具、全程不需要用户点击任何按钮的 agent 几乎没有意义。<br>
在李彦宏的框架里，DAA 是智能体 “自我进化” 的必然结果——当 agent 不再是一个被人类手动触发的工具，而是能够自主执行任务、在执行中学习、在学习中变得更强的实体，那么衡量 AI 价值的尺度就必须跟着变。<br>
黄仁勋的算法是 Token 的消耗量，甚至人为把它分成了几档不同的价格：最聪明的，次一级的，日常使用的…… 在黄仁勋心目中，Token 的消耗量就是 AI 时代的 GDP，这通俗易懂，易于传播，但作为算力供应商的英伟达完全不衡量产出：一个 agent 烧了 100 万 Token 没完成任务，另一个用 10 万 Token 交付了结果，在黄仁勋 Token 经济学的算法上，前者反而 “效果更好”。<br>
李彦宏用他自己的话说得更直白：“Token 只是代表成本，并不代表收益；它衡量的是投入，而不是产出。Token 消耗有没有效率、产出了什么价值——这些 Token 本身无法回答。”<br>
DAA 的提议实际上是一个隐含的质疑：如果 Token 是投入，agent 交付的结果才是产出，那么只看 Token 就像只看一个国家的电力消耗量来评估经济水平，有相关性，但远远不够。<br>
一个真正在 “自我进化” 的智能体生态，应该被一把衡量产出的尺子来度量。DAA 就是李彦宏给出的那把尺子。<br>
能自我进化的产品是什么样的<br>
从 DAA 的概念延展开，百度在 Create 2026 上发布了多款产品，试图从不同的维度诠释智能体 “自我进化” 的含义，其中的枢纽是 DuMate。<br>
李彦宏提的一个判断是：聊天机器人和通用智能体是两代入口。“第一代入口是以 ChatGPT 为代表的聊天机器人，主要解决信息获取问题；第二代入口是通用智能体，解决的是任务完成问题。” 很显然，通用智能体的价值天花板比聊天机器人高得多，而 DuMate 正是百度 3 月上线的所谓通用智能体。<br>
DuMate 的定位是 “AI 办公搭子”，如果只看这个定位，它听起来像又一个 AI 助手，市面上这类产品实在是太多了。但 DuMate 的真正野心藏在它的架构里：它不只是一个 agent，它是一个能调用其他 agent 的 agent。秒哒、伐谋、搜索、文件管理、数据分析，一些百度独有的核心产品和功能，不是作为模块被集成在 DuMate 体内，而是作为独立的智能体被 DuMate 调度。<br>
这是一个按照李彦宏的 DAA 指标设计出来的产品。在 DuMate 的架构下，一个用户的一次任务请求，可能触发多个 agent 同时工作——DuMate 自身做任务理解和分配，秒哒负责生成需要的应用或页面，伐谋在后台做决策推演，搜索 agent 去抓取外部信息。每一个被调起的 agent 都是一个活跃智能体。如果用 DAU 来衡量这个过程，只能看到一条线性的工作流，但用 DAA 来衡量，看到的是 “四个 agent 在同时干活并交付结果”。<br>
在典型的运营场景里，DuMate 同时处理客服、数据分析和营销三条线——过去需要三个人或至少三个工具分别完成的工作，现在由一个人加一组 agent 就能做到，百度内部会把它叫做 “人机混编”。有意思的地方不止于此，DuMate 还会通过每天生成工作日报反思当天的任务完成情况，从中提炼下一步的优化方向。这是 agent 自我管理的一种最朴素简化的版本，恰好对应 “自我进化” 的字面含义。<br>
面向不同人群的智能体矩阵<br>
在所有可供 DuMate 调用的智能体里，秒哒和伐谋是最重要的两个。前者面向完全 0 代码经验的用户，后者则恰好相反，针对的是被认为最难被 AI 替代的那群人：决策专家。<br>
秒哒从 2024 年底发布以来，根据官方数据，已经服务了超过 1000 万用户，其中 81% 的用户是非技术人员。它做的事情很简单也很激进：让不会写代码的人用自然语言做出完整的商业应用。3.0 版本在 Create 上升级了两个关键能力——直接生成可部署的 App，以及支持多人协作开发。它是从 DAA 逻辑中自然生长出来的产品，预设的前提是：如果门槛足够低，就会有足够多的人创造出足够多的 agent，而 DAA 这个指标自然就会增长。<br>
Create 2026 大会现场来了一位温州的 8 岁小朋友扑满，二年级的他也是秒哒的开发者，他做的应用叫 “哒哒打伞”，灵感来自一个非常小的校园场景：放学下雨时同学们会拼伞回家。扑满把这件事做成了一个 app。打开 “哒哒打伞”，选 “我想搭伞” 或 “我来打伞”，再选好时间、起点、终点、独立打伞还是拼伞，就能发单。<br>
它甚至设计了一个积分系统。帮别人打伞越多积分越高，最高升级到 “王者”。一个 8 岁孩子不会写一行代码，但他有一个具体的问题和一个具体的想法，秒哒把中间所有的技术环节抹平了。<br>
扑满自己把秒哒形容成机器猫：我只要对着它说出我想要的，它就能从口袋里掏出来，甚至比我想要的还要神奇。<br>
秒哒这样的代码智能体打穿了两道墙：高门槛与高成本。不是只有足够通用和足够大的需求才值得被开发，李彦宏在台上描述了一个有点矛盾的现象：代码能力越来越重要，但代码本身正在变得不值钱了。<br>
面对 “零基础” 用户的秒哒之外，专业领域百度拿出了伐谋 2.0，它的上一个版本在 2025 年百度世界大会上发布时，还是一个偏技术侧的算法优化工具，核心能力是 “自我演化式地寻找全局最优解”。到 2.0 版本，伐谋最大的变化是交互方式：它不再要求企业一次性把所有业务规则和约束条件讲清楚，而是通过持续对话逐步逼近最优解。企业的业务专家可以像跟一个资深同事交流一样，把模糊的经验、直觉和判断告诉伐谋，而伐谋会在对话中不断推演、验证、迭代这些企业内部知识，最终做出判断，而判断往往是最稀缺的。<br>
这非常适用于企业中的复杂场景，比如港口：集装箱调度涉及数百个动态变量——船期、潮汐、堆场容量、卡车排队时间，传统的优化模型需要运筹学专家花数周建模，而伐谋 2.0 通过对话式推演把这个过程大幅压缩。青岛港在引入伐谋后，全球领先的自动化码头调度系统 A-TOS 在绝对指标上实现了 10.21% 的进一步提升——对于一个已经连续第十三次刷新世界纪录的系统来说，这个增量不小。关键不在于速度提升了多少，而在于它改变了 “谁能使用优化工具” 这个前提——从运筹学博士变成了一线业务人员。<br>
除了针对各种用户群的不同智能体产品之外，百度的智能体概念还包括了数字人，它像是介于现实与虚拟，具身与软件之间的一个节点，用李彦宏的话说，数字人是 “看得见的智能体”。百度一镜（原慧播星）可以实现全场景的真人数字内容，倚靠的同样是多 agent 协同能力。一条视频的生产过程中，剧本 agent 负责脚本，视频 agent 负责画面生成，剪辑 agent 负责后期——三个 agent 各自独立运作又相互配合，最终交付的是一个商业级的完整作品。一个人加上一组 agent 就能覆盖过去需要编导、摄像、剪辑、运营多个岗位才能完成的工作。<br>
这些产品在不同维度上讲的是同一个故事：agent 不再是一个被动等待指令的工具，它在学习、在迭代、在协同、在独立交付结果。这就是智能体的 “自我进化”，衡量这种进化的指标，就是 DAA。<br>
全栈布局共识的形成<br>
DAA 的智能体论述背后是百度全栈的 AI 战略布局。这本来是个老生常谈、没什么新意的话题，大家都知道全链路技术能力的重要性，但互联网基础设施产业长久以来演化的规律是，不同的环节攫取各自的利润，从产品到模型，从芯片到云。<br>
然而，AI 的演化带来真正的算力井喷式需求，分链条协作的效率比不上垂直整合。2026 年上半年，全球最重要的几家 AI 公司用实际行动，真金白银地诠释着这个结论。<br>
三周前的 Google Cloud Next 2026 上，Google 发布了第八代 TPU 双芯片架构，一颗专攻模型训练，一颗专攻推理。Google 把针对大模型的技术布局垂直优化到了芯片层，用 Google Cloud CEO 托马斯·库里安（Thomas Kurian）的话说，所有的组件都是协同开发的，这件事 Google 已经做了十年。<br>
几乎同一时间，Anthropic 在 5 月初公布了一连串 agent 产品，但最震撼的还是和马斯克的 SpaceX 签下了数据中心的算力协议，加上此前和 Amazon、Microsoft Azure、Google Cloud 签订的基础设施合作，Anthropic 正在极力扩充自己的算力储备，原因很简单，Dario Amodei 此前估计 Q1 的增长速度是 10 倍，然而实际的情况是 80 倍。<br>
OpenAI 的路径也在向同一个方向收敛。Codex 正从与 Claude Code 竞争的代码工具转变成一个生产力 agent 平台，OpenAI 显然也意识到了，智能体的价值至少与 10 亿月活用户同样重要，如果不是更重要的话。<br>
微软 5 月 1 日也上线了名为 Agent 365 的企业级智能体平台，设计了一整套管理智能体的流程。把这四家公司的动作叠在一起看，一个共识清晰可见：智能体是重要的，但做好智能体需要从芯片到云再到平台调度层的全套优化，它们之间的关系不是松散的，想要把它们紧密衔接起来就需要端到端的极致优化。<br>
这也是百度的 “芯云模体” 战略。昆仑芯、百度智能云、文心大模型以及 DuMate/秒哒/伐谋/一镜，它们组成了百度的端到端 AI 链路。<br>
从实际落地的方面看，B 端 agent 基础设施这一层，百度确实有可用的积累：昆仑芯 P800 已完成万片级交付，256 卡超节点计划 6 月问世，同时芯片企业主体正在筹备上市；百度智能云在第三方报告中的 AI 全栈服务市场份额排在中国市场前列。<br>
它们都说明了在 B 端 agent 基础设施这一层，百度确实有可用的积累。然而，全球范围内，没有哪家公司真正跑通了 AI 智能体全栈的每一层。“芯云模体” 四个字暗示的那种端到端协同优化，目前更多还是一个架构愿景和发展方向，大家对方向都没有异议，但关键是怎么执行。<br>
书写新答案的时间<br>
当然，敢先出牌不等于牌一定能赢。<br>
DAA 能否从百度的一家之言变成行业语言，尚取决于几个先决条件。首先，agent 本身要足够成熟——当前全球范围内，大多数 agent 产品还处在从 Demo 到稳定产品的过渡期，能真正 7×24 小时可靠运行并交付结果的 agent 仍然是少数。<br>
其次，DAA 的定义也需要可量化——如何标准化地衡量一个智能体交付的成果？在 Create 大会上，李彦宏给出了一个大胆的预测：未来全球日活智能体数量可能超过 100 亿，如何统计它们的成果将是一个非常复杂的题目：当组织里每个人都有成倍于之前的效率时，金字塔型的管理结构将不再必要，管理的主要功能将从监督、指挥、激励，变成对齐，不是盯着他做事，而是确认他在做对的事。<br>
这个关于组织进化的判断，不只是关于技术。它暗示的终局是：衡量一家企业竞争力的方式，从 “你有多少员工” 变成 “你有多少智能体”。DAA 不只是一个产品指标，它隐含了百度关于劳动和组织全新形态的一种认知。在这种新形态中，AI 在提升每个人的能力边界，而传统组织的层级、分工与控制手段都在压制创造力。<br>
回到李彦宏 2024 年 WAIC 上说的那句话：“不是只有 10 亿 DAU 才叫成功。” 两年后的 Create 2026 上，他给出了这个回答的下半部分：成功的标准，应该是有多少智能体在真正替人干活、交付结果。百度把这个标准叫 DAA，把驱动它迭代的路径叫 “自我进化”，把支撑它的全栈技术体系概括成 “芯云模体”。<br>
DAA 是否会成为行业通行标准现在下定论还为时过早，但至少，在所有人都在做 agent、却没人认真衡量 “agent 时代该怎么计分” 的 2026 年上半年，百度是第一个开始回答这个问题的组织。<br>
书写答案还需要时间。<br>
题图来源：百度<br>
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