2026年，人类历史上最 大规模的技术周期切换正在发生。
近期硅谷传出消息，OpenAI内部正逐步放弃DAU这个统治互联网二十年的核心指标，转向TPD——每日Token消耗量。其产品负责人在内部沟通中说了一句大白话：DAU告诉我们有多少人打开了ChatGPT，但它无法告诉我们，这些人创造了多少价值。
这句话击穿了DAU的根基。
DAU这套统治了移动互联网二十年的估值公式，底层逻辑有一个隐含前提：人的时间是有限的，注意力是稀缺资源。谁能圈住更多时间，谁就赢了。但AI做的是生产力的生意，度量劳动而非注意力。Agent撕开了这个前提。
资本市场逐步认识到了这种变化，去年三季度以来，纳斯达克科技企业DAU增速与后续市场表现逐渐脱节。
Snapchat去年三季度DAU增速有8%，但是当季市值反而缩水11.3%；Pinterest去年四季度DAU增速为12%，当季市值缩水19.5%；而Duolingo今年一季度DAU增速达到了21%，反而市值大幅缩水44.3%，正是因为AI技术颠覆了其商业逻辑。
DAU在崩塌，但Token同样没有触达问题的核心。
咨询公司Gartner在近期报告中指出：Token消耗正在被越来越多的AI厂商视作反映AI规模、采用度和市场领导力的信号，但这一指标并不能有效体现业务价值、效率或可持续性。
Token比DAU更接近价值的本质，却是一个成本指标。它衡量机器做了多少功，而非创造了什么。
直至2026年5月13日，百度Create大会。李彦宏走上台，提出了一个概念：DAA，Daily Active Agents，日活智能体数。
“进入智能体时代，衡量一个平台和生态的繁荣，更应该关注DAA这个指标，关注有多少Agent在给人类干活，并交付结果。这比无谓的Token消耗，更接近价值，也更接近本质。”李彦宏预测，未来全球日活智能体数可能超过100亿。
在我们看来，DAA是一个具有极高信息密度的高维认知。它不只是一次技术指标的更新，更是一套新估值逻辑的起点。
正如GDP定义工业经济、DAU定义移动互联网，DAA试图定义智能体经济的价值尺度。
就在李彦宏提出DAA之后，资本市场给出了直接回应。5月14日，百度美股收涨7.55%，站上150美元；港股开盘上涨7%，双线走强。市场的反应从来不是对一把尺子的投票，而是对它背后的逻辑的定价。当Create大会将DAA从概念推向前台，投资者的买入方向，已经替这场范式转移投下了第 一注。
从DAU到DAA
李彦宏在Create大会上讲得很清楚。DAU过时，Token不代表终局，DAA将是AI智能体时代度量衡。
这不是一句口号。它背后是一套完整的推演逻辑。
1.DAU过时
过去二十年，互联网世界的价值由人的注意力定义。谁的App圈住了更多用户的时间，谁就赢了。DAU，日活跃用户数，是这套逻辑的终 极度量衡。产品经理的KPI围绕它展开，投资人的模型以它为锚点，上市公司的年报在首页展示它的增长曲线。
但2026年，这把尺子开始弯曲。
除了DAU增速与估值增长的逆位，从AI原生的企业出发，DAU落后性更加凸显。
根据Counterpoint Research最新发布的调研数据显示，今年一季度Anthropic的平均活跃用户仅为1.34亿，而OpenAI和Meta分别有9亿及10亿用户，但以收入计量的LLM市场份额，Anthropic达到了31.4%，而OpenAI在活跃用户规模多达7倍情况下，市场份额仅为29%，被Anthropic反超，而Meta仅有可怜的1.4%份额。
当价值创造从传统模式迁移到智能体，旧尺子就失去了地基。界面开始消失，DAU所代表的注意力经济学撞上了墙。
2.Token不是终局
相比DAU，硅谷给出的替代答案是TPD——每日Token消耗量。Token比DAU更接近价值的本质，但李彦宏的判断更进一步：Token不代表终局。
Token是成本度量衡。它衡量的是机器做了多少功，而非创造了什么。
尤其是看黄仁勋的Token论，再看李彦宏的DAA，能感受到价值度量衡的进化：一个更关注生产成本，一个更关注价值交付。
2026年3月，全球最 具影响力的IT研究与顾问咨询公司Gartner发布正式研究报告，题为《Token Consumption is a Misleading Metric for Measuring AI Market Leadership》。
Gartner的核心结论有三点：
第 一，厂商间的Token数据不可直接比较。不同模型对同一任务消耗的Token数量差异巨大，Token数量在技术上无法实现厂商之间的横向对齐。
第二，Token消耗与业务价值脱节。Gartner明确指出，"Token消耗发生在AI价值链的早期阶段，远早于决策的形成或业务成果的实现"，反映出的是计算活动本身，而非经济或战略影响力。
第三，以Token为信号会导致错位激励。Gartner建议AI领 导 者应"弱化Token指标，转而通过解决方案能力、决策赋能效果、成本可预测性以及可量化的业务成果来评估AI"，并明确提出替代方向——"已完成的任务、决策质量、成本可预测性以及与业务流程的集成程度"。
DAA与Token的根本区别正在于此。Token追问“消耗了多少”，DAA追问“交付了什么”；Token是过程，DAA是结果；Token衡量成本，DAA衡量产出。从DAU到Token再到DAA，是一场度量衡的三级跳：从注意力，到成本，最终到价值产出。
3.DAA：智能体经济的北极星指标
正如GDP定义工业经济、DAU定义移动互联网，DAA有可能成为整个智能体时代的北极星指标。AI时代的商业本质不是“人使用工具”，而是“Agent完成任务”。当价值创造的主体从人类迁移到智能体，衡量标准必须从“多少人来了”切换为“多少活干完了”。
AI公司的估值逻辑，要据此彻底更新了。
DAA框架的三个维度
在传统金融学中，估值思想脉络可归结为泾渭分明的两大体系：一是以约翰·伯尔·威廉姆斯与本杰明·格雷厄姆为奠基人的客观价值体系，另一则是以约翰·梅纳德·凯恩斯为思想源头的主观价值体系。客观价值有数可依，因此客观价值体系的发展更为系统化。
而在此基础上，估值方法发展至今，几乎每一轮估值模型的改进，都伴随着供需关系的革新，因为当旧数理无法计算出新商业模式的经济利益时，就会有新的计价方式诞生。互联网时代，市销率（P/S）和日活用户数（DAU）取代P/B成为定价中枢，估值计算模式的革新，主要对应了三个阶段：
首先是传统P/B无法衡量互联网企业的资产价值，因此投资者从用户数估算潜在价值，其次互联网规模化效率高，因此用估值和营收增速代替传统利润增速，最后不同互联网企业单一用户价值不同，从而形成了DAU与ARPU计算价值的逻辑。
AI投资的三段式跃迁，恰好对应了这个逻辑的展开:
第 一阶段，2023至2024年，模型能力投资。投资人问参数多大、训练数据有多少，如同投资蒸汽机先看马力。这是模型中心的投资逻辑。
第二阶段，2025年，应用落地投资。投资人开始问有多少付费用户、落地场景是什么，仍停留在“多少人装了机器”的阶段。这是应用中心的投资逻辑。
第三阶段，2026年起，拐点出现。核心问题变成了：多少智能体在交付任务？这些任务创造了多少价值？这是以DAA为中心的投资逻辑。
DAA作为一套三维估值坐标，指向社会经济的一场深层变革。
第 一维，DAA规模。 消费市场看渗透率。每天有多少智能体在运行，这是Agent时代的用户触达指标。李彦宏预测的100亿，正是这一维度的参照。一个用户可以同时激活多个智能体，智能体不是人的替代品，而是能力的副本。
第二维，任务完成率。 企业市场看有效劳动。智能体交付了多少实际结果。一个智能体被激活了，但它是不是真的把事做成了？这比它被激活了多少次重要得多。
第三维，单任务价值。 开发者市场看经济产出。每一个任务闭环创造了多少收益。类似移动互联网的ARPU，但衡量的不再是单个用户创造的价值，而是单个任务的经济回报。
三维合一，从规模到质量到价值，构成了一套完整的估值坐标。其实质是将估值锚点从注意力争夺拉回到生产力创造。
这套框架正在被市场定价。
传统SaaS按席位收费模式之所以被冲击，正是因为其定价脱离了这个坐标。企业为“使用权利”付费，而非为“实际价值”付费。相比Anthropic以百万Token为单位按实际用量收费，Sierra等厂商直接按问题解决效果收费并进行价值分成，新框架将估值体系从“主观判断”拉回来指向“实际产出”。
Anthropic CEO Dario Amodei在2026年5月开发者大会上披露，公司2026年第 一季度营收与使用量在年化基准上增长了80倍。ARR从2024年底约87亿美元，到2026年4月飙升至300亿美元，已超过OpenAI的250亿美元年化收入。Salesforce花了约20年才达到300亿美元年收入，Anthropic不到三年。
驱动这条增长曲线的核心产品是一款编程智能体Claude Code——它的逻辑不是“调用模型”，而是“把活干完”。客户付的是交付费，不是API费。
为什么是百度提出DAA
百度创始人李彦宏率先提出关于DAA的最新判断，这不是偶然，是实践下的灼见，是高维认知体系下的必然视野。
1.认知的螺旋
翻开李彦宏的历次公开发言，能看出一条清晰的演进弧线。
2024年WAIC大会，他提出“AI时代，不是要推出一个“超级应用”，要打造数百万的‘超级有用’”，率先质疑移动互联网的核心评估逻辑。同年9月，他公开断言：“智能体是AI应用的最主流形态”
2025年，他在《人民日报》发表署名文章，预测“2025年可能会成为AI智能体爆发的元年”。同年百度世界大会，正式提出“内化AI能力”和“效果涌现”。
李彦宏的AI预判已连续多次被行业现实验证。他在2024年行业尚在追逐模型参数时，率先提出“卷应用而非卷模型”，并且率先预判布局智能体，如今已成为行业共识。
再往后，才是Create2026上DAA度量衡的正式确立。从卷应用、押注智能体，到提出AI内化、效果涌现，再到定义DAA——这是一条跨度超过三年、持续深化的认知螺旋。
2.实践的先验
提出DAA，是因为百度自己就在大规模布局Agent。
本次Create大会上，百度升级发布了全栈智能体矩阵，不必逐一罗列，挑几个有代表性的看：
通用智能体DuMate， 能看见屏幕、操作软件、处理文件、串联业务系统，只需一句话，就能自己干活，交付结果。百度全面的核⼼优质能⼒，如搜索AI API、秒哒、伐谋、百科等，都可无缝集成进通用智能体DuMate这一统一入口 。在PinchBench权威评测中，DuMate登顶全球榜首，完成成功率93.3%，超越OpenAI。
无代码平台秒哒升级至3.0，上线企业版并推出APP生成能力。截至目前已协助全球用户生成超100万个AI应用，81%的用户为零编程基础。现场有个温州二年级的孩子，用一句话生成了校园互动打伞小程序。这意味着Agent正在将非技术人群转化为开发者。
自我演化决策智能体伐谋2.0发布，直接面向业务专家做全局最 优决策。在青岛港，它助力自动化码头效率提升（见下图），在鄂尔多斯，信控智能体让主城区车均延误下降18%，在中信百信银行，风控特征挖掘效率提升100%。这是一个学会在现实世界里做事的Agent。
慧播星则升级为“百度一镜”，从直播带货拓展为全场景数字人平台。通过它的电商带货Agent，商家能以极低成本生成媲美专业团队的带货视频。这意味着过去百万千万预算的广告大片，现在再小的品牌也能拥有。
以上可见，百度Agent产品矩阵的共同指向是清晰的：让智能体干活，交付结果。DAA的提出，首先是对自身实践的一次命名。
3.新全栈底座
DAA的第三层底气，埋在百度铺了多年的“芯云模体”新全栈里。
智能体不是凭空长出来的物种。它需要一整套基础设施托着，芯片、云计算、基础模型，每一层都得为这个新物种重新适配。百度在这条链路上铺了相当长的时间。
先说芯片。昆仑芯P800已在国内建成首 个自研的三万卡集群，跑通了真实的训练和推理场景，在互联网、金融、制造、教育、能源等行业都实现了超万片级交付。这件事业内知道很难，百度不声不响做了。即将上市的256卡版本，可以把推理效率再提升50%。摩根大通对昆仑芯给出了400至490亿美元的独立估值区间，昆仑芯已启动科创板上市辅导。
往上看云这一层，百度智能云在中国AI云全栈服务市场的份额超过40%，连续5年位居第 一。2025年全年AI云收入同比增长34%，四季度AI高性能计算设施的订阅收入增速达到143%。在具身智能AI云市场，百度同样以35%的份额排在首位。本届大会，百度智能云则全面升级为面向大规模智能体应用的新全栈AI云，针对Agent Infra与AI Infra两大基础设施进行全面升级。
云不只是一门算力的生意，它是Agent大规模部署的底层土壤。据2025年公开市场大模型相关招投标信息的统计，百度智能云连续两年在中标项目数和中标金额上双居榜首。
再往上是模型层。文心大模型5.1仅用了业界同规模模型约6%的预训练成本，达到了领 先水平，登上LMArena搜索榜国内第 一。
财务数字也在给出印证。2025年百度全年AI业务营收达400亿元，四季度AI业务收入占一般性业务收入的43%。花旗预测一季度AI云基础设施收入将同比增长45%，AI驱动收入占比将首次突破50%。麦格里预计AI云基础设施一季度增速超40%，并将百度2026年每股收益预测调高9%。
这些数字单独拿出来，每一项都能写一份研报。放在一起，它们讲的是同一件事：智能体不是在真空中长出来的，它长在芯片、云和模型层层堆叠的土壤里。百度在每一层都深耕多年，现在，已经到了从看不懂到追不上的时候。
值得注意的是，过去一年百度港股已累计上涨超过70%，领跑中概股，但当前股价仍远低于多家机构基于SOTP估值法给出的目标价:中金上调美股和港股目标价至205 美元/196 港元。麦格里维持优于大市评级，Benchmark给出215美元。
按旧逻辑估值的百度，存在很大的修复重估空间。当市场开始用DAA的新逻辑重新审视这家公司时，它的估值锚点将从古典AI时代的周期性波动，转向Agent生态的价值产出。
百度是一家持续自我进化、多次穿越周期的企业，这是刻在创始人和老牌巨头的基因里。李彦宏1990年在北大求学时就在笔记本上写下“人工智能”。2013年在硅谷成立深度学习研究院。这是中国互联网企业中第 一个把Deep Learning提到核心技术创新地位的企业。
2017年发现scaling law，2018年发布自研昆仑芯片、自动驾驶首次亮相，2019年发布首 个知识增强大模型，2023年文心一言首发，2024年率先卷应用、拥抱MCP、率先押注智能体——每一次关键布局初期都是非共识，但最终都推动行业走向新的共识。
结语：估值范式的代际转移从不等待任何人
李彦宏预判未来全球日活智能体数可能超过100亿。
今天，全球DAU最高的公司可能是Meta，超过34亿。未来，智能体活跃规模将极速扩大。一个用户可以同时运行多个智能体，智能体是能力副本而非人的替代。几年之后我们将看到，Agent时代的经济规模将远超移动互联网。
这个判断的产业意义在于，当智能体进行庞大的价值创造，经济总量本身就会膨胀。DAA正是衡量这种新一轮繁荣的核心标尺。
尺子的确立从来不是纯粹的技术问题。回看科技史上的历次度量衡革命，从电报时代的波特率到互联网时代的比特率，标准之争背后，是产业话语权的终 极博弈：当下，OpenAI转向了TPD作为核心指标，试图将“Token消耗量”变成下一代通用估值语言。而百度给出了DAA，指向了更底层的东西：智能体作为数字化劳动者的任务闭环。两条路径对应不同的商业逻辑：TPD仍在模型成本层，DAA已跨入了Agent价值层。
在投资领域，一个规律反复被验证：共识里只能赚到Beta，非共识里才能找到Alpha。当一件事已成为所有人的共识时，估值往往已被充分定价。真正巨大的投资机会，往往诞生于“尚未形成共识”的阶段——多数人还不相信，还看不懂。
DAA，正是这样一个新“非共识”。
从注意力到生产力，从DAU到DAA，一个时代结束了，另一个时代开始了。而估值范式的代际转移，从不等待任何人。
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