提出DAA六天后，百度財報證明AI進入結(jié)果交付時代

AI行業(yè)目前有兩種普遍存在的觀點。

一種是AI將徹底變革我們的工作和生活，另一種是投入GPU數(shù)據(jù)中心建設(shè)的巨額CapEx最終能否回本。

這兩種觀點經(jīng)常被討論，甚至?xí)耐粋€人口中冒出來，盡管它們之間略有矛盾。因為技術(shù)革命本不應(yīng)操心商業(yè)回報，它所創(chuàng)造財富的一小部分就足夠完全抵消成本。

但對今天的AI來說，這的確是個現(xiàn)實問題，根源在于“Token作為中間產(chǎn)出”跟“真實價值作為結(jié)果”之間的錯位。

解決這個錯位需要觀念和行動上的調(diào)整。最近的Create 2026大會上，百度提出DAA（日活智能體數(shù)）這一全新衡量標準，就是在推動行業(yè)從“消耗多少Token”轉(zhuǎn)向“交付多少結(jié)果”。

百度剛剛發(fā)布的2026年一季度財報提供了很好的注腳。這個季度百度一般性業(yè)務(wù)收入260億元。其中，AI業(yè)務(wù)收入達到136億元，占百度一般性業(yè)務(wù)收入的52%，首次超過一半。

AI不再只是百度面向未來的投入項，而越來越成為當下收入結(jié)構(gòu)中的核心支撐部分。

如李彥宏所說，AI業(yè)務(wù)收入占比首次過半，“表明AI已成為百度的核心驅(qū)動力”，并“將在未來幾個季度為百度帶來更大價值。”

值得一提的是，Q1財報發(fā)出后，百度美股盤前漲超5%。據(jù)彭博報道，百度營收超預(yù)期，Agentic AI轉(zhuǎn)型已獲驗證。

Claude Code是對DAA思路的可行性驗證

作為開啟這輪大模型革命的頭號玩家，OpenAI提出過TPD（每日Token消耗量）的概念。

但2026年最新數(shù)據(jù)顯示，Anthropic僅依靠OpenAI 15%的月活，卻在年化收入上實現(xiàn)了對OpenAI的反超。基于這個收入增長趨勢，Anthropic本月預(yù)計將完成一輪300億美元融資，估值較三月前增長兩倍，超過了OpenAI。

OpenAI的模型能力顯然并不落后于Anthropic，benchmark榜單覆蓋還更加全面，甚至連版本號都領(lǐng)先一代。

在擁有先發(fā)優(yōu)勢，并且用戶規(guī)模遠超對手的情況下，OpenAI被后發(fā)先至，既是商業(yè)世界的魅力所在，也讓人思考背后的原因。

轉(zhuǎn)折點在于Claude Code。

ChatGPT創(chuàng)造了Chatbot這個產(chǎn)品模式，然后于其上修補增添功能。Claude Code雖然也基于對話，但它借終端跳板，真正嵌入了生產(chǎn)流程：理解代碼庫、拆解需求、修改文件、運行測試、提交結(jié)果。

Claude Code把AI的產(chǎn)品范式從“回答問題”推進到了“完成任務(wù)”，把Token消耗轉(zhuǎn)化為可感知、可計量、可復(fù)用的生產(chǎn)力結(jié)果。

企業(yè)愿意為這種確定性付費，因為它直接對應(yīng)效能提升和交付周期壓縮，而不是停留在使用頻次或?qū)υ挓岫壬希@就是Anthropic能在較小用戶規(guī)模下獲得更高變現(xiàn)規(guī)模的關(guān)鍵。

這說明AI行業(yè)正在進入一個新階段。

上半場比的是“誰更聰明”，誰的模型能答出更難的問題，跑出更高的benchmark。

下半場比的是“誰能干活”，誰能進入企業(yè)流程，接住復(fù)雜任務(wù)，持續(xù)運行并且把結(jié)果交付出來。

行業(yè)缺的不是更好的模型，而是一把能量出“AI到底干了多少活”的尺子。

在Create 2026上，李彥宏提出DAA（Daily Active Agents），將AI的衡量標準從“消耗多少算力”，轉(zhuǎn)向“交付多少結(jié)果”。

這跟Claude Code面向任務(wù)的產(chǎn)品哲學(xué)類似，甚至可以把Claude Code理解為DAA的可行性驗證。但DAA又比它更廣，因為Claude Code主要局限于編程、泛編程領(lǐng)域。

字面上DAA接近移動互聯(lián)網(wǎng)時代的DAU，只是衡量對象發(fā)生了根本變化，從有多少人使用APP，轉(zhuǎn)變成有多少智能體替人執(zhí)行任務(wù)、創(chuàng)造價值。

DAA的核心是三角模型：DAA規(guī)模×任務(wù)完成率×單任務(wù)價值。這三個要素分別對應(yīng)干了多少活、活干得怎么樣以及干這活值多少錢。

一個每天被調(diào)用上億次、但大部分停留在閑聊、空跑上的系統(tǒng)，大概率不比一個調(diào)用次數(shù)較少、但深度嵌入研發(fā)、客服、銷售、運營、法務(wù)等流程的系統(tǒng)更有價值。前者更像流量產(chǎn)品，后者才更像生產(chǎn)力基礎(chǔ)設(shè)施。

這種反思已經(jīng)不只來自中國公司。Gartner今年也明確提醒，Token消耗并不是衡量AI市場領(lǐng)導(dǎo)力的可靠指標。因為Token發(fā)生在價值鏈早期，遠早于業(yè)務(wù)決策形成和商業(yè)結(jié)果兌現(xiàn)。它反映的是計算活動，而不是經(jīng)濟影響。

DAA是對這個問題的對癥下藥，也是商業(yè)價值創(chuàng)造的指南針。

從Q1財報看，百度已成為少數(shù)能用財務(wù)數(shù)據(jù)驗證AI產(chǎn)出的公司之一。

2026年一季度，百度AI業(yè)務(wù)收入已達到136億元，占百度一般性業(yè)務(wù)收入的52%。2025年一季度這一比例為36%，2025年四季度為43%，AI增長動能對傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的切換還在加速。

這背后不是單一業(yè)務(wù)線的偶然增長，而是AI云、AI應(yīng)用、AI原生營銷服務(wù)共同推動的結(jié)構(gòu)性變化。

AI收入占比持續(xù)提升，百度率先跨過價值交付門檻

百度正在從一家“持續(xù)AI投入的互聯(lián)網(wǎng)公司”，變成一家“AI收入占比持續(xù)提升的科技公司”。

財報中最直接的證據(jù)是，百度AI云一季度收入88億元，同比增長79%，GPU云收入同比增長184%。這說明企業(yè)對AI算力、模型服務(wù)和智能體基礎(chǔ)設(shè)施的需求正在快速釋放。

與此同時，百度AI應(yīng)用收入達到25億元，AI原生營銷服務(wù)一季度收入23億元，同比增長36%。

百度AI既在底層基礎(chǔ)設(shè)施上形成收入，也在應(yīng)用層和營銷場景中形成商業(yè)回報。

這組數(shù)據(jù)的重要性在于，它把AI從遠期想象拉回了當期財務(wù)表現(xiàn)，證明了企業(yè)與個人用戶愿意持續(xù)為創(chuàng)造價值的AI付費。

如我們開頭提到的，今天對于AI領(lǐng)域的最大質(zhì)疑，是投入巨大但商業(yè)化回報不匹配。

而這份財報顯示，AI已經(jīng)開始進入百度收入結(jié)構(gòu)的核心位置。別人還在糾結(jié)AI能不能掙錢養(yǎng)家，百度已經(jīng)把答案寫進了財務(wù)報表。

某種程度上說，百度算是活成了各大科技同行羨慕的模樣。

AI云承擔(dān)企業(yè)需求，AI應(yīng)用驗證產(chǎn)品化能力，AI原生營銷服務(wù)則說明AI正在改造百度原有商業(yè)模式。三者疊加，構(gòu)成了百度AI收入占比過半的基本盤。

百度的AI能力已經(jīng)開始進入具體業(yè)務(wù)場景并持續(xù)運行。

財報顯示，自3月發(fā)布以來，通用智能體百度搭子DuMate持續(xù)迭代，能夠自主執(zhí)行跨越多個應(yīng)用程序和文件的復(fù)雜、多步驟工作流，實現(xiàn)端到端處理，已在多個國際權(quán)威Agent Benchmark評測中達到SOTA水平。

用戶用自然語言提出目標，DuMate可以根據(jù)任務(wù)需要調(diào)度百度AI搜索、秒噠、伐謀、百科等能力，完成跨應(yīng)用、跨文件、跨工具的復(fù)雜任務(wù)。它可以把任務(wù)拆解、并行執(zhí)行、沉淀成Skill，并在每天的工作日報中總結(jié)和反思。

從對話入口變成執(zhí)行入口，用戶不再需要知道應(yīng)該調(diào)用哪個工具，也不需要在多個應(yīng)用之間來回切換。DuMate自己判斷路徑，自己組織工具，最后交付結(jié)果。

秒噠則展示了另一個方向：專業(yè)能力普惠化。

過去，開發(fā)一個應(yīng)用需要產(chǎn)品經(jīng)理、設(shè)計師、工程師和測試人員。秒噠把應(yīng)用開發(fā)封裝成智能體能力，讓不會寫代碼的人也能用自然語言生成網(wǎng)頁、游戲、小程序乃至App。

秒噠發(fā)布以來生成的應(yīng)用已服務(wù)超1000萬用戶，創(chuàng)造了100萬個有商用價值的應(yīng)用，最高變現(xiàn)金額達到千萬量級。

百度伐謀2.0作為自我演化決策的企業(yè)級智能體，正在激活中國產(chǎn)業(yè)鏈的“隱形金礦”。

它面向生產(chǎn)排程、物流規(guī)劃、工藝優(yōu)化、金融風(fēng)控等復(fù)雜決策。

在生產(chǎn)排程場景中，伐謀把一個月內(nèi)404個排產(chǎn)任務(wù)分配到82臺注塑機，生產(chǎn)率提升6.31%。

自動化碼頭場景中，伐謀在接近極致優(yōu)化的基礎(chǔ)上，仍幫助智能管控系統(tǒng)實現(xiàn)10.21%的絕對指標提升。

工藝優(yōu)化方面，強化跨學(xué)科知識融合建模能力，在科學(xué)計算模型保障下理解材料、化工、生物等原理。

金融風(fēng)控領(lǐng)域，它更是可以自動演化風(fēng)險特征，讓特征挖掘效率提升100%，風(fēng)險區(qū)分度提升2.41%。

百度一鏡也是同一邏輯的延伸。

作為全球首個全場景多智能體數(shù)字人平臺，它把數(shù)字人從單一直播工具升級為多智能體內(nèi)容生產(chǎn)平臺，由劇本Agent、視頻生成Agent、智能剪輯Agent協(xié)同完成內(nèi)容生產(chǎn)。

目前百度一鏡已服務(wù)10萬+客戶，覆蓋30多個行業(yè)；平臺平均直播間轉(zhuǎn)化率提升29%，交付效率提升150%，制作成本下降63.3%。

這些案例說明，百度絕不把AI視為“調(diào)用一次、回答一個問題”的工具，而是以智能體形式持續(xù)運行的生產(chǎn)力單元。而這些長期運行、嵌入業(yè)務(wù)流程的AI智能體，構(gòu)成了收入產(chǎn)生、生態(tài)繁榮的基礎(chǔ)。

全棧布局，百度邁入AI驅(qū)動增長新階段

AI進入結(jié)果交付時代后，競爭的關(guān)鍵會發(fā)生變化。

模型能力仍然重要，但不再是全部。一個真正能交付結(jié)果的Agent，需要滿足長期記憶、工具調(diào)用、權(quán)限控制、任務(wù)編排、穩(wěn)定推理、低成本運行、安全審計等一系列條件，還要能接入企業(yè)已有的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

摩根士丹利最新發(fā)布的旗艦研究報告指出，中國AI發(fā)展已從基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，進一步邁向真實盈利與產(chǎn)業(yè)落地階段。中國不再單純追求最前沿模型競爭，而是更強調(diào)部署速度、成本效率以及系統(tǒng)級整合能力，這使AI能夠更快滲透到制造業(yè)、消費互聯(lián)網(wǎng)、能源及城市基礎(chǔ)設(shè)施等領(lǐng)域。

百度長期堅持“芯云模體”全棧布局的戰(zhàn)略也在此時開花結(jié)果。

“芯”是昆侖芯，解決算力自主可控和成本結(jié)構(gòu)問題。

昆侖芯P800已經(jīng)完成規(guī)模化驗證，2025年至今交付多個萬卡集群。

在昆侖芯全國產(chǎn)集群上，百度完成了文心5.1重要版本訓(xùn)練，有效訓(xùn)練率達到97%，萬卡規(guī)模線性擴展度超過85%。

基于昆侖芯的天池256卡超節(jié)點也已經(jīng)點亮，計劃6月正式上市，吞吐性能較上一代提升25%，推理效率提升50%，端到端時延優(yōu)化50%。

相比簡單問答，Agent執(zhí)行長鏈任務(wù)時會產(chǎn)生更多推理調(diào)用、工具調(diào)用和上下文管理需求。沒有穩(wěn)定、可控、成本可優(yōu)化的算力底座，智能體越活躍，成本壓力越大。昆侖芯就是百度算力底座的壓艙石。

“云”是百度智能云，提供包括AI原生基礎(chǔ)設(shè)施和通用計算在內(nèi)的全套資源接入。

AI不是一套單獨的系統(tǒng)，它需要跟企業(yè)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)流程融合，百度智能云高效便捷承接這套需求。

當前，百度智能云已與超80%央企展開深度合作。在中國自研GPU云市場，沙利文報告給出的百度智能云份額為40.4%。2026年一季度，百度智能云在國內(nèi)云廠商中標市場中拿下項目數(shù)量和中標金額“雙第一”。

“模”是文心大模型。

文心5.1版本在搜索、推理、Agent能力上繼續(xù)迭代，搜索能力登頂LMArena國內(nèi)榜，并在文本能力上位居國產(chǎn)模型前列。它是智能體理解、推理、調(diào)用工具和生成結(jié)果的能力基礎(chǔ)。

“體”則是著眼交付結(jié)果的一層。

DuMate、秒噠、伐謀、一鏡，以及一見、Hogee、勝算、福寶等行業(yè)解決方案，把底層技術(shù)轉(zhuǎn)化為具體的可用產(chǎn)品。

也正是這一層，讓百度的全棧AI能力不止停留在基礎(chǔ)設(shè)施和模型參數(shù)上，而是落到可使用、可衡量、可產(chǎn)生結(jié)果的業(yè)務(wù)體系里。

這四層放在一起，解釋了百度為什么有資格提出DAA。DAA是一個生態(tài)指標。只有當一家公司同時擁有算力、云、模型和應(yīng)用，才能為智能體從生成、調(diào)度、運行到交付結(jié)果的全過程提供支撐。

國內(nèi)的科技公司通常都會有個硅谷同行的對標位，主要為了方便理解當事公司的商業(yè)模型，因為硅谷一般比國內(nèi)要快兩步。

最近幾年感覺大家這點提的少了，主要國內(nèi)公司跟硅谷體量上有差距。但從底層芯片，到云計算平臺，再到文心系列模型，百度的全棧布局其實是最接近谷歌的中國科技公司。

但就AI應(yīng)用來說，百度相較于谷歌更有著差異化的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢。這也是Claude Code等產(chǎn)品需要面對的局限性，編程或者泛編程領(lǐng)域context清晰完整的office工作，一套拳法或許能包打大半天下。

然而在產(chǎn)業(yè)端，沒有具體實際的產(chǎn)業(yè)環(huán)境，一定會極大限制AI滲透的步伐和范圍。

百度的特點在于，它既有領(lǐng)先的技術(shù)能力，也同時面對且愿意深入中國復(fù)雜而密集的產(chǎn)業(yè)場景。這些場景不一定最容易講故事，卻最能檢驗AI是否真的能創(chuàng)造價值。

隨著海量智能體持續(xù)嵌入千行百業(yè)、深度融入實體生產(chǎn)流程，依托DAA價值體系持續(xù)釋放生產(chǎn)力紅利的百度，也必將在AI時代的長期賽道里，持續(xù)打開更為廣闊的成長空間與估值想象空間。