在 Create 2026 大会上，百度创始人李彦宏再次抛出新的判断：日活智能体数（DAA）将成为 AI 时代的度量衡。
这并非他第一次逆着行业风向发言。从 " 不要卷模型，要卷应用 "，到 " 智能体是 AI 应用的最主流形态 "，李彦宏的许多观点，一开始并不被多数人认同，却又在行业演进中不断被验证。
当巨头们开始涌向同一条赛道，AI 竞争也越来越像一场没有终局的 " 无限游戏 " ——没有固定规则，没有最终赢家，只有不断扩展的边界与持续迭代的方向。
如果李彦宏这一次的 " 非共识 " 依然成立，那么 AI 行业的下一关，或许已经开始了。
AI 行业喧嚣背后，一条更长期的逻辑主线
AI 行业以天为单位迭代，每天都有新的技术名词诞生，每周都有新的赛道被定义。但如果我们把时间轴拉长就会发现，李彦宏的 AI 认知之间有一条清晰的逻辑主线，每一个新观点都是上一个的延伸。
2024 年，是李彦宏密集输出 " 非共识 " 的一年。那一年，整个行业陷入了一种集体性的癫狂：巨头们疯狂堆叠算力参数，创业者们争相训练更庞大的基座模型，所有人都相信 " 模型即一切 "。
在这样的背景下，李彦宏抛出了一个反直觉的判断：不要卷模型，要卷应用。这个观点在当时显得不合时宜，当大多数人在为 " 百模大战 " 欢呼时，他却在提醒行业关注落地的最后一公里。
紧接着，他又提出了一个非共识，——智能体（Agent）是 AI 应用的最主流形态，即将迎来爆发点。彼时，市场的主流叙事还在寻找下一个 ChatGPT 式的 " 杀手级 App"，人们习惯性认为，AI 的终局，将是一个无所不包的超级入口。
李彦宏还明确表示：" 百度不是要打造超级应用，而是要打造数百万级‘超级有用’的应用。" 在 " 超级 App" 思维根深蒂固的互联网下半场，这种去中心化的应用观，几乎是对传统流量逻辑的一次彻底背离。
这些判断，在 2024 年的语境下，是孤独的。然而，站在 2026 年的节点回看，行业现实正在逐一印证这些预判的准确性。
这条线索的连续性，正是李彦宏的判断与行业其他观点的最大区别，它不是每年换一个新概念，而是每年在一个方向上再往前推一步，直到形成一套完整的认知体系。
Agent 的价值锚定点，不应该是 Token
在 AI 行业的账本里，Token 是最性感的数字。它直接代表着算力消耗，代表着模型调用的频次，也代表着模型厂商和云厂商的收入。
"Token 不一定代表终局，它只代表成本并不代表收益。" 在李彦宏看来，Token 衡量的是投入，而非产出。显然，如果一家公司只盯着 Token 看，那它看到的只是成本中心，而不是价值中心。
李彦宏预测，未来全球 DAA 可能会超过 100 亿。显然，这个数字背后，不是 100 亿个聊天的人，而是 100 亿个正在被执行的、有价值的任务。
最有力的佐证来自全球 AI 市场的格局变迁。2026 年 3 月，Anthropic 的年度经常性收入（ARR）达到 300 亿美元，正式反超 OpenAI。这是一个具有标志性意义的时刻，OpenAI 依然拥有更高的日活用户数（DAU），但 Anthropic 凭借其在企业级场景中更扎实的 " 交付价值 "，赢得了资本市场的更高溢价。
这恰恰与李彦宏最新提出的 DAA 逻辑不谋而合。DAA 不看有多少人跟 AI" 聊 " 过天，只看有多少智能体真正帮人把事 " 办 " 成了，以前我们数人头、看时长，那是互联网时代注意力经济的老套路，现在我们要看效率、看闭环，这是 AI 时代生产力经济的新规则。
但 DAA 不仅仅是一个财务指标，它更是一场关于 " 进化 " 的系统性变革。李彦宏提出了 "AI 时代进化论 "，其含义包括三层，一是智能体的自我进化，从被动响应到从环境中不断汲取营养来提升自己，并主动执行；二是人类个体的自我进化，从普通个体到超级个体，并学会跟 AI 共存；三是企业组织的自我进化，从人与人的分工协作，到人与智能体的混合编队，成为超级组织。
这次百度发布的通用智能体 DuMate，以及近期出圈的 Hermes agent，都展示了这种趋势。它们不再局限于单点任务，能够整合多种能力，自主规划路径，甚至在执行过程中发现错误并自我修正。
其次是个体的进化。本届百度 create 大会，在秒哒 APP 及企业版发布环节，一名 8 岁的小朋友，分享了他用秒哒创作应用的经历。
最后是组织的进化，传统企业的组织架构，是基于人与人之间的分工建立的，在 AI 时代，组织将演变为 " 人与智能体的混合编队 "，智能体承担标准化的、高并发的任务，人类负责创造性的、决策性的工作。
李彦宏表示：" 自我进化是一套面向 AI 时代的系统性变革。只有那些敢于打破惯性、持续重塑自身的企业，才有机会真正穿越周期，建立新的竞争优势。"
企业组织具体该如何进行自我进化？在本届大会上，李彦宏也提出了四点思考，一是更多授权，更少管控。" 在智能体时代，过度企业管理往往不是降低风险，而是在压制创造力。"
二是更快对齐，更少层级。" 减少汇报层级，信息直达、即时决策对 AI 时代的组织来说，至关重要。因为，迭代速度才是企业竞争的护城河。"
三是更高人才密度，更少人海战术。"AI 时代不是靠堆人提高成功率，而是靠更优秀的人、更强的 AI 能力、更高密度的人才配置，做出更漂亮的结果。"
四是更多任务，更少分工。" 今天 AI 几乎是全能的，它唯一不能的是知道你的意图，它不知道你想完成什么任务。所以我们要通过提示词多给 AI 派任务，提示词是你的思考过程，是人的独特价值。"
" 芯云模体 "，百度的通关底气
李彦宏在 Create2026 上的一系列判断，如果只看作是对未来的预测，未免太浅。当主动调用 API 的是智能体，自主选择模型的是智能体，自动查询数据的也是智能体时，整个底层基础设施，必须为这个全新的 " 数字物种 " 重新搭建。
某种程度上，李彦宏之所以敢于将非共识提前公布，也是因为百度自身具备足够厚的护城河。百度的 " 芯—云—模—体 " 全栈架构，这是智能体原生时代的系统性底座。
百度昆仑芯 P800 已经完成了万片级交付，天池超节点 256 卡版本正式点亮，将于今年 6 月正式上线，百度拥有了支撑亿级智能体并发运行的硬件底座。智能体的运行是高度并发的，它们需要实时感知、快速决策、即时执行，昆仑芯集群提供了更好的 AI 基础设施。
其次是 AI 云，百度智能云已经升级为面向大规模智能体的 AI 全栈云，传统的云计算是为应用服务的，现在的 AI 云是为智能体服务的，它不仅要提供算力，还要提供智能体所需的记忆存储、任务编排、安全隔离等基础设施。
然后是模型，文心大模型持续迭代，最新的文心 5.1 多次登顶全球榜单，智能体能不能理解复杂的指令，能不能在多步任务中保持逻辑连贯，能不能在遇到错误时自我修正，这些都取决于底层的模型能力。
最后，是智能体本身，百度智能云旗下的通用智能体 DuMate，能够自主完成跨应用、跨文件的复杂任务，实现从 " 理解 " 到 " 执行 " 的闭环交付，可在持续协作中学习你的工作习惯与任务偏好。
类似地，秒哒企业版支持多人协作、大型复杂项目分工、全业务流程闭环，真正实现了 " 生产级的产品交付平台 "；伐谋 2.0 在青岛港自动化码头的实际部署中，码头智能管控系统 A-TOS 实现了 10.21% 的效率提升。
在智能体时代，单一环节的优势已经不足以构建护城河，" 芯云模体 " 就是百度的通关底气，也是它在 AI 这场无限游戏中，能够穿越周期、持续进化的根本原因。
在这个由智能体重构的 AI 未来世界里，百度已然拿出来系统的 AI 时代进化论，并提前建造好了地基。现在，它要开始盖摩天大厦。（作者｜张帅，编辑｜盖虹达）
