北京
2026年5月13日，Create 2026百度AI開發者大會開幕。百度創始人李彥宏在開幕式上提出了一個新概念：DAA，日活智能體數（Daily Active Agents）。
他說：Token只代表成本，不代表收益；它衡量的是投入，而不是產出。AI時代真正應該看的度量衡，是有多少Agent在給人類干活，并交付結果。
這個概念一出，業內爭議不斷，有人說這是百度為自己的不足找補，有人說這是對整個行業的前瞻判斷。
那么，DAA到底是什么，它真的比Token更接近AI的本質嗎？
先搞懂Token是什么，有什么問題
Token，是AI模型處理文本的最小單元。你輸入一段話，模型輸出一段回復，這個過程消耗的Token數量，是當前AI服務最主要的計費和統計單位。
比如，字節跳動公布，豆包大模型日均Token使用量突破120萬億，OpenAI每月的Token調用量是…數萬億級別。
但Token的問題是，它是一個投入指標，而不是產出指標。
舉個例子，你問AI幫我寫一封郵件，消耗了1000個Token，產出了一封有用的郵件。你問AI把這首古詩默寫100遍，也消耗了1000個Token，但產出的價值幾乎為零。
Token統計的是模型運算量，而不是對用戶的實際價值交付。
DAA是從DAU到DAA的演進
理解DAA，要先理解DAU（日活用戶數）。
移動互聯網時代，DAU是衡量一個平臺繁榮程度的核心指標。百度AI開發者大會表示，Meta的DAU超過34億，意味著每天有34億人打開它的產品，這是真實的用戶價值交付。
DAA的邏輯類似：每天有多少智能體（Agent）在工作，交付了多少任務結果。
DAU（日活用戶數）：互聯網時代，衡量多少用戶在用
Token消耗量：AI第一階段，衡量模型消耗了多少算力
DAA（日活智能體數）：AI第二階段，衡量多少Agent在給人類干活并交付結果
李彥宏預測，未來全球日活智能體數很容易超過100億。今天全球DAU最高的公司是Meta，約34億，而未來的DAA規模可能是它的三倍以上，因為一個企業可以擁有成百上千個智能體同時工作。
DAA真的比Token更好嗎
李彥宏提出DAA，當然有百度的商業邏輯在里面：百度在大模型的參數規模競爭上不占優勢，但在Agent應用落地上布局較早。用DAA替代Token作為度量衡，是在換一套對百度更有利的評分體系。
但這不代表DAA這個概念本身沒有道理。
從經濟學邏輯看，DAA確實比Token更接近價值交付的本質：衡量Agent干了多少活、交付了多少結果，比衡量模型消耗了多少算力，更能反映AI的實際經濟價值。
一個反例，如果一家AI公司的Token消耗量極高，但每個Token對應的任務完成質量很低，用戶不斷重試，那么高Token消耗反而是低效率的信號，而不是繁榮的標志。
從行業實踐看，Agent應用的崛起，正在讓DAA變得越來越可測量。當企業開始部署真正能自主完成任務的智能體，有多少Agent在工作就成了一個可以統計和對比的數字。
什么時候該用Token，什么時候該用DAA
不同的場景，適合不同的度量衡：
Token適合：評估模型的訓練成本、推理效率、基礎設施利用率。這是成本側的指標，對算力采購方、云廠商、芯片公司有參考價值。
DAA適合：評估一個AI平臺或生態的應用繁榮程度，以及對用戶實際價值的交付規模。這是產出側的指標，對AI應用公司的估值和競爭力評估更有參考價值。
兩者并不對立，而是互補。就像移動互聯網時代，MAU（月活用戶數）和GMV（交易總額）同時存在、各有側重，未來的AI行業，Token和DAA很可能會并行成為兩套不同維度的衡量體系。
李彥宏提出DAA，更深的意義在于，它標志著AI產業的敘事正在從模型層競爭轉向應用層競爭。誰的Agent數量更多，誰的任務完成質量更高，誰就在下一階段的競爭中占據優勢。這個邏輯，比誰的模型參數更多更接近真實的商業價值。
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作 者 | 時衍
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