文｜光锥智能，作者 | 白 鸽 ，编｜王一粟
在大模型赛道奔跑三年后，百度 AI 的走向，开始变了。
2023 年，ChatGPT 爆火后，百度是中国第一个跟进，推出文心一言产品的大厂，彼时的百度也享受到了最大的舆论红利，用户排队申请内测，一度成为百度 AI 战略的门面。
2024 年，文心一言仍是 Create 百度 AI 开发者大会的绝对主角，被李彦宏亲自站台力推。但到了 2025 年，百度 AI 的重心，开始转向心响、秒哒等智能体应用，文心大模型开始退居工具属性。
而今年的 Create 百度 AI 开发者大会上，文心大模型 5.1 的发布被 " 一张片子一带而过 "，而站上今年大会 C 位的，是其首个通用智能体产品 DuMate，以及各垂类智能体秒哒、百度一镜等。
" 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！" 百度创始人兼 CEO 李彦宏在 Create 2026 百度 AI 开发者大会上如此说道。
通过三年百度 Create 大会 C 位主角的变迁，可以看到，百度 AI 的战略重心，正逐渐从 C 端 AI 聊天助手，向 B 端智能体应用转移。
事实上，前两年大模型更多的是技术炫技，比参数、比榜单、比谁更像 ChatGPT。
但 2026 年这波智能体则是价值落地，比拼的是谁能够真正替代人力完成复杂任务，比谁能嵌入企业业务流程、比谁能产生可量化的 ROI。
大模型解决了 AI" 能理解世界 " 的问题，而智能体则解决了 AI" 能改变世界 " 的问题。
" 智能体代表着 AI 将以前所未有的速度向各行各业，各种职业，各类场景进行渗透，它代表着 AI 的竞争从智力转向了执行力。" 李彦宏说道。
于是，李彦宏向外界抛出了一个新的度量衡：日活智能体数（DAA）。
他直言，过去业界关注的 Token 只代表成本和投入，而 DAA 关注的是 " 有多少 Agent 在给人类干活，并交付结果 "，这才更接近价值的本质。他预测，未来全球 DAA可能超过 100 亿。
这也意味着，百度对 AI 赛道的思考发生了大转变。从移动互联网时代的流量思维，到智能体时代的价值交付思维，百度正试图讲述一个关于生产力重构的新故事。
而这个新故事背后，百度智能云所代表的 AI 云基础设施，成了其中最关键一环。
李彦宏，能否为百度 AI 找到新的价值点？
"Token 不一定代表终局，它只代表成本，并不代表收益。" 李彦宏的这句话，直接提出了跟英伟达 CEO 黄仁勋相反的定论。
此前，黄仁勋提出，Token 就是 AI 时代的度量衡和货币单位，企业收入直接等于 Token 产量，工程师生产力直接等于 Token 消耗量，数据中心估值直接等于每瓦 Token 产出。
这套逻辑放在卖算力的云厂商当中，是符合规律的，毕竟对于云厂商们来说，卖 Token 就等于卖算力。但这套逻辑，放到具体的生产场景中，却似乎并不能走通。
不管是企业，还是开发者，亦或是现如今一人创业的超级个体，使用 AI，关注 Token 消耗的背后，更关注的，其实是它究竟能够给企业，给自己带来多少价值收益。
如果当企业为海量 Token 消耗买单，却看不到实际业务价值时，AI 的泡沫或许正在悄然滋生。
也正因此，李彦宏提出了 AI 时代全新度量衡，即日活智能体数（DAA，Daily Active Agents）。
事实上，在移动互联网的黄金二十年里，DAU 是衡量一切平台价值的通用货币——用户停留时长、打开频次、广告曝光，所有商业模式都建立在流量漏斗之上。
而此次从 DAU 向 DAA 的转变，于百度而言，无疑有着切肤之痛，毕竟百度是移动互联网时代 DAU 逻辑的最大受益者之一，搜索框曾经是整个中文互联网的超级入口。
但所有人都知道，移动搜索的天花板已经清晰可见，用户时长被短视频、社交、电商切割，搜索从 " 起点 " 变成了 " 中转站 "。
当李彦宏提出 DAA 时，他实际上也是在承认：移动搜索的故事很难再往前多走一步，百度必须找到新的度量衡。而 DAA，就是他为百度 AI 的未来，找到的新的价值锚点。
这种思考变化，既延伸到了产品形态的重新定义，也让百度 AI 的受众群发生了变化。
在产品形态上，李彦宏将 AI 入口划分为两代：第一代是以 ChatGPT 为代表的 Chatbot，解决的是 " 信息获取 " 问题；第二代是通用智能体，解决的是 " 任务完成 " 问题。
前者的价值天花板是 " 知道更多 "，后者的价值天花板是 " 做到更多 "。
基于这个判断，百度在今年 Create 大会上发布了通用智能体 DuMate，它被定位为 " 百度搭子 "，旨在集成搜索、秒哒、伐谋等能力，成为一个 " 统一的入口 "。
光锥智能在现场也体验了产品，产品设计的思路是清晰的，即避免用户在不同智能体工具间来回切换的焦虑，用一个产品解决多种任务。
但这也意味着，DuMate 将直接与市面上众多的 "Openclaw" 产品同台竞技。
DuMate 是一个通用的智能体，也面向普通的 C 端消费群体，但相比于 AI 聊天工具所面向的更广泛的普通消费群体来说，DuMate 更适合开发者、或一人团队的超级个体。
比如大会现场，8 岁的二年级男孩扑满，不需要先成为传统工程师，也不需要拥有一个完整团队，用秒哒几句话就能搭建出「哒哒打伞」这样的应用，让同学们能在雨天拼伞出行。
这其实就是典型的大 C 小 B 的用户群体，也是 AI 时代的超级个体。
与此同时，代码智能体秒哒也正是发布了秒哒 App 及企业版。数字人智能体方面，百度慧播星升级为 " 百度一镜 "，" 数字人就是‘看得见’的智能体。"
可以看到，尽管百度在 C 端 AI 聊天助手赛道退出，但反而是将目光聚焦到大 C 小 B 用户群，聚焦超级个体，以及每一个开发者的身上。
这或许正是李彦宏极力推崇 DAA 的另一层深意：
即在难以短期内颠覆 C 端格局的情况下，率先在能产生清晰价值、便于度量的 B 端和产业端确立新的游戏规则，将行业的注意力从模型参数的 " 军备竞赛 "，引导至产业渗透的 " 价值竞赛 "。
但这里也藏着百度的 " 可惜之处 "。毕竟，DAA 是更偏向 B 端的度量衡，也是 B 端的生意，这意味着百度 AI 正在主动放弃对 C 端流量入口的执念，转而拥抱产业 AI。
从义乌小店到国家电网智能体进入千行百业
战略的价值，最终是要靠落地来验证。
而在百度 AI 向产业落地的过程，百度智能云则成为了其 B 端业务的唯一出口。
在大会上，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖的开场演讲，用一个个行业案例，展示了百度 AI 智能体在千行百业中真实落地情况。
比如在义乌小商品市场中，126 万家店铺背后，是无数 " 前店后厂 " 的微型制造企业。
这些工厂不是想象中的 " 黑灯工厂 "，而是充满韧性的中小产能—— 48 小时打样、72 小时出货，老板身兼数职，大事小事都得 " 看着办 "。
现在，百度智能云为当地搭建的 "AI 厂长 "，基于 " 一见 " 视觉智能体，它预置了安全隐患、设备异常、人员违规等通用技能，商家只需用自然语言补充自己的产线标准，就能统一调度全厂摄像头，把规则配置到对应点位。过去，厂一代的经验靠口传心授；现在，这些经验被沉淀为可复制的数字资产，厂二代可以放心接班。
与 "AI 厂长 " 配套的，是 "AI 店长 "。
基于百度智能云 Hogee 搭建的营销智能体，它能看销售数据、结合库存给出调货和促销建议、发现逾期订单提前提示风险，甚至能在现场用多语言做导购—— " 老外到了中国也会讲价了 "。
百度智能云没有试图用一套重系统改造整个工厂，而是用轻量化的智能体，让 AI 成为了厂长的 " 第二双眼睛 " 和店长的 " 第二个大脑 "。
而除义乌外，百度智能云旗下的 AI 智能体，还落地金融、汽车、手机、央国企，以及城市港口等诸多场景当中。
其中，央企与能源行业是国民经济的支柱，也是 AI 落地的重点场景。目前，百度智能云已服务超 80% 的央企，在国家电网、南方电网、中石油、中石化等企业落地数百个智能体应用。
比如国家电网已经与百度合作十年，从最初的智能客服，到 2024 年上线的千亿级 " 光明电力大模型 "，再到去年在巡检等 40 多个场景中落地的智能体。
手机行业中，基于百度智能云 Agent Infra 的智能体搭建能力，以及手机厂商开始开放操作系统级的 skills，百度智能云正在帮助客户打造手机原生的超级助理，比如荣耀的 YOYO。
另外，在青岛港自动化码头，百度伐谋 2.0 赋能的码头智能管控系统 A-TOS 实现 10.21% 的效率提升。在汽车制造领域，阿尔特汽车借助伐谋 2.0，将风阻测试时间从 10 小时压缩至分钟级，整车研发周期缩短 25%。
" 中国有最完整的产业体系、最丰富的应用场景，未来可能诞生超过 100 亿活跃智能体，各类沉淀在产业里的知识、经验、工具和流程，都会成为智能体承接和放大的能力。" 沈抖如此说道。
如果说李彦宏的 DAA 是理论的高塔，那么沈抖演讲中那些来自义乌小商品市场与千行百业的故事，就是 AI 落地最真实的泥土。
这些案例证明了百度在 B 端的强大渗透力，甚至在某些垂直领域做得比想象中更好，它找到了 AI 落地的最佳路径，不是颠覆，而是赋能。
它没有强行把 AI 塞进工厂，而是像 " 水电 " 一样，润物细无声地融入了现有的生产流程。这种 " 接地气 " 的能力，是很多纯技术公司所不具备的。
但同时，我们也必须看到很可惜的地方。相比于 C 端产品的爆发式增长，B 端的 AI 落地依然像 " 愚公移山 "，周期长、难度大、复制慢。
更为重要的一点是，面向 AI 时代的数智化变革，千行百业的客户需求已经变了。
" 过去，客户需要的是业务的弹性、可靠、降本增效，所以云服务更多是在提供计算、网络和存储资源。" 沈抖说道，" 但今天，客户需要的是高活跃、高价值、规模化的智能体应用来直接解决他们的业务问题。"
也正因此，AI 时代的云服务，也必须重新定义，成为一套能支撑智能体大规模运行、持续进化、安全可控的全栈 AI 基础设施。
智能体的基石与飞轮 " 芯云模体 " 的全栈 AI 云基建
"AI 云的下半场，不再是比谁消耗了更多的 Token，而是比谁能用好每一个 Token，让企业‘多、快、好、省’地把 Token 转化为生产力。" 沈抖如此判断。
这是一个极其理性的判断。当云厂商们还在拼 Token 消耗时，百度和沈抖已经冷静下来，开始思考如何用更少的 Token，来为企业创造更大的价值。
这种从 " 烧钱 " 到 " 赚钱 "、从 " 算力堆砌 " 到 " 效能优化 " 的思维转变，显然也契合此次百度整体 AI 战略的转向。
那么，百度智能云为了智能体时代更好的服务企业客户，做了哪些升级？
大会上，沈抖宣布，百度智能云全面升级为 " 面向大规模智能体应用的新全栈 AI 云 "，核心逻辑是打造 " 单位 Token 智能水平最好的 Agent Infra" 和 " 每瓦性能更强、性价比更高的 AI Infra"。
显然，这是一个从 " 卖算力 " 到 " 运营算力 " 的质变。
首先，将过去的 "MaaS 模型服务 " 升级为 "Token Factory"（词元工厂）。
对此，沈抖解释，智能体的上下文长度是 Chatbot 的 1000 倍，任务动辄消耗百万 Tokens，成本压力巨大。因此，百度以 Agent-First 理念重构了产品，尽可能减少 Token 的重复计算，使推理生成速度较市场水平提升约 25%。
更重要的是，在百度智能云上调用文心、DeepSeek、GLM、MiniMax 等主流国产模型，其底层算力已全部由国产昆仑芯提供。
其次，百度智能云推出了名为 "Harness Engineering" 的系统工程。
据介绍，它涵盖了长上下文管理、持久记忆、工具调用、子智能体调度等核心能力模块，并进行了深度协同优化。其效果是显著的：在处理使用浏览器、Office 等工具的办公场景任务时，成功率可达 95%；得益于更优的上下文管理，做同样任务比 OpenClaw 可减少 23% 的 token 消耗。
" 未来的企业，不再会问‘你用了哪个模型，只会问‘你的智能体一天干了多少有价值的活’。" 沈抖这句话，道出了 Agent Infra 的终极使命。
而其在 AI Infra，事实上，百度智能云已经交出了一份令人意外的答卷。过去，大家总说国产芯片是 " 备胎 "。但在 2026 年，昆仑芯 P800 已经成为国产 AI 芯片的 " 必选项 " 之一。
大会上，沈抖宣布，昆仑芯全国产集群已成功完成文心 5.1 重要版本的训练，万卡规模集群线性扩展度超过 85%，有效训练率高达 97%。
这意味着，中国已经拥有了不依赖外部供应、能支撑万亿级大模型训练的自主算力底座。
此外，基于昆仑芯的 " 天池 256 卡超节点 " 即将上市，吞吐性能提升 25%；吉瓦级 AIDC 通过 " 网络向心布局 "，让计算效率最大化。
可以看到，这一系列从应用驾驭工程到底层算力硬件的升级，共同构成了百度 " 芯云模体 " 的新全栈能力。它不再仅仅是提供算力资源，而是要成为智能体时代类似 " 操作系统 " 般的基础设施，让智能体的开发、运行和进化变得更高效、更经济。
穿越周期在 B 端 AI 新赛道上前行
整体来看，纵观 Create 2026，百度的 AI 战略呈现出清晰的 " 两面性 "：一面是深入产业、构建全栈能力的 " 重 " 模式，另一面是在通用智能体市场直面竞争的 " 轻 " 应用。
在产业与基础设施侧，百度已经积累了一定的优势。与超过80% 的央企、100% 的主流车企、1000 多家 AI 硬件厂商及众多金融、制造巨头的深度绑定，构成了其难以撼动的产业 " 护城河 "。
从昆仑芯、百舸平台到千帆大模型平台，再到面向智能体的 " 词元工厂 " 与 " 驾驭工程 "，" 芯云模体 " 的全栈布局在国内云厂商中独具特色，形成了从硬件到应用层的闭环赋能能力。
这确保了百度在 AI 云市场 " 上升的势头 " 得以持续，并能从企业将 Token 转化为生产力的过程中，分享确定性的增长红利。
然而，在面向普通消费者的通用智能体赛道，百度 AI 的故事则更为复杂。
通用智能体 DuMate，垂类智能体秒哒、伐谋等，在面临外部厂商强大竞争压力下，是否真的能够抢占用户心智，仍是未知数。
从 Token 到 DAA，从模型到智能体，从烧钱到干活，百度的 AI 战略正在经历一次深刻的范式转换。
" 这个时代没有旁观者，我们都是创造者。" 李彦宏如此说道。
对于百度而言，创造者的角色意味着：不再做 AI 行业的 " 燃料供应商 "（卖 Token、卖算力），而是做 " 智能体工厂 " 的建造者（让 Agent 干活、交付结果）。
这条路能不能走通，取决于三个关键变量：
DAA 能否从百度概念变成行业共识，智能体能否从 " 能用 " 变成 " 好用 "，以及百度能否在开放生态与闭环能力之间找到最佳平衡点。
但至少，百度已经迈出了最关键的一步，当行业还在比拼算力规模、模型参数时，百度已经把目光投向了智能体的 " 日活 " ——有多少 Agent 在给人类干活、交付结果。
这是一个从 " 成本思维 " 到 " 价值思维 " 的升维。它承认算力通胀的现实，但拒绝被困在算力竞赛的死胡同里。它用 " 产出 " 重新定义 " 投入 " 的意义，用智能体日活重新定义平台价值。
李彦宏定标，沈抖筑基。Create2026 之后，AI 行业的下半场，或许真的要从比 Token 变成比 DAA 了。而百度，已经拿到了这张新牌局的入场券。
