文 | 零态 LT（ID；LingTai_LT）作者｜张谦 , 编辑｜胡展嘉
Meta 内部曾流行过一个叫 "Claudeonomics" 的排行榜。
8.5 万名员工，以 30 天内谁消耗的 Token 最多来排名。结果触目惊心：全员 30 天烧掉了 60 万亿 Token，榜首那位单月就卷走了 2810 亿 Token。
为了冲榜，有人盲目调用模型，算力空耗了一大把，实际产出却寥寥无几。如果你仔细想想，这件事的荒诞之处不在于员工攀比，而在于整个行业都在用同一套逻辑运转—— Token 消耗量成了衡量 AI 繁荣的默认指标。公司比谁家 Token 烧得多，厂商比谁家的 "Token 亿万富翁 " 多，行业会议上的 PPT 堆满了天文数字。
但 Token 只是成本，不是收益。就像你不会用一家公司的电费账单来衡量它的盈利能力，你也不该用 Token 消耗来丈量 AI 创造的价值。
5 月底的 Create2026 百度 AI 开发者大会上，李彦宏抛出了一个新概念：DAA —— Daily Active Agents，日活智能体数。在他之前，Salesforce 已经提出了类似的 AWU，Gartner 也发了报告说 Token 是误导性指标。
全球 AI 产业似乎同时走到了一个临界点——从 " 堆算力 " 到 " 交结果 "，度量衡该换了。
60 万亿 Token 烧出了什么
Meta 那个 Token 排行榜的故事值得多说几句。
据天眼查及媒体公开信息，"Claudeonomics" 覆盖 Meta 全公司 8.5 万名员工，以 30 天为周期排名。榜首单月消耗 2810 亿 Token，全员累计 60 万亿。内部甚至形成了一种风气：Token 消耗量等于工作投入度。排名靠前的员工被视为 " 更努力 "，排名靠后的则可能被暗戳戳地贴上 " 不够 AI 化 " 的标签。
结果呢？为了冲高排名，不少员工盲目调用大模型，重复生成、无效推理、冗余计算——算力烧了一堆，业务价值产出寥寥。这哪里是生产力革命，这是数字时代的面子工程。
Meta 的故事虽然极端，但它折射的是行业通病。Token 消耗，正在被越来越多的 AI 厂商视作反映 " 规模、采用度和市场领导力 " 的信号。
但 Gartner 的一份报告直接给这种逻辑泼了冷水："Token 消耗是衡量 AI 市场领导力的误导性指标。" 理由很简单—— Token 消耗发生在 AI 价值链的最早期阶段，远早于决策形成或业务成果实现。它反映的是计算活动本身，而非经济或战略影响力。
讲真，用 Token 来衡量 AI，就像用油门踩得多深来衡量一辆车跑得多快。油门踩得猛不代表速度快，可能只是在空转。Anthropic 的反例更有说服力。据天眼查及媒体公开数据，Anthropic 旗下 Claude 全系产品的 DAU 总和，仅为 OpenAI ChatGPT 的约 2%。
但 2026 年初，Anthropic 的年化营收 ARR 已经反超 OpenAI ——从 2024 年的 10 亿美元飙升至 2026 年 4 月的 300 亿美元，5 月进一步达到 440 亿美元。2% 的 DAU，100% 以上的营收反超。
这背后是什么逻辑？
OpenAI 走的是 C 端流量路线，主打开放注册、免费使用、DAU 拉满。Anthropic 从一开始就是 B 端价值思维，直接服务企业客户，按任务交付收费。一个追求 " 多少人用 "，一个追求 " 多少事办成 "。
结果证明，在 AI 时代，" 高价值任务交付 " 远比 " 用户规模 " 更值钱。平心而论，OpenAI 内部也意识到了这个问题。有消息称，OpenAI 正在弱化 DAU 指标，转向更贴近产出的新度量标准。连 Token 经济学的最大受益者都在转身，说明风向确实变了。
从 DAU 到 Token，度量衡换了两次，但都没答对核心问题—— AI 到底创造了什么价值？DAU 量的是 " 人来了 "，Token 量的是 " 钱烧了 "，两者都没量到 " 事成了 "。
移动互联网时代，流量就是王道，DAU 足够解释一切。但 AI 不是互联网，它不是卖广告、卖注意力的生意。AI 是替代劳动力、完成任务、交付结果的生意。你要量的不是 " 有多少人来用 "，而是 " 有多少活被干完 "。
这把新尺子，终于有人造出来了。
DAA，从 " 你用 AI" 到 "AI 替你干 "
5 月 13 日，北京国家会议中心，Create2026 百度 AI 开发者大会。李彦宏站在台上，没有像往常一样先秀模型参数，也没有搬出多少亿 Token 的消耗数据。
他抛出了三个字母：DAA。Daily Active Agents，日活智能体数。这不是一个产品，也不是一项技术。这是一个度量衡，一把重新丈量 AI 产业的尺子。
他说得很干脆："Token 不一定代表终局，Token 代表的是成本，不是收益。" 台下安静了几秒，然后掌声起来了。懂行的人听懂了——这是在拆整个行业的台，也是在搭一个新舞台。
得先弄明白它跟 DAU、跟 Token 到底差在哪。DAU，日活用户数。你每天早上打开微信、刷抖音，你就是某个 App 的 DAU。DAU 量的是 " 人来用 "，人在操作，人在消费。Meta 把 DAU 干到了 34 亿以上，全球最高。
但 DAU 有一个本质问题：它量的是注意力，不是生产力。你刷了三个小时短视频，DAU 贡献拉满了，但你产出什么了吗？
Token，大模型时代的燃料单位。每问一次 ChatGPT，每生成一张图，背后都是 Token 在燃烧。但 Token 的问题更直接：烧得多不等于干得多。你跟 AI 闲聊一百句，和 AI 帮你自动写完一份财报分析，消耗的 Token 可能差不多，价值天差地别。
用李彦宏的话说，" 无谓的 Token 消耗 " 跟价值本质隔了十万八千里。
DAA 不一样。它问的是：今天有多少个智能体在替你干活？不是 " 你用了多少次 AI"，而是 "AI 替你交付了多少结果 "。这个差别，不是措辞上的，是范式上的。从 " 你用 AI" 到 "AI 替你干 "，六个字，背后是整整一个时代的切换。
李彦宏不是临时起意。
据百度内部信息，4 月那场内部讲话里，他已经在铺垫：" 衡量有多少智能体在持续活跃、持续替用户工作，这代表了 Token 消耗的效率。"
效率——这个词很关键。
他不是不要 Token，他是要 Token 花得值。同样的算力、同样的电力、同样的芯片，能不能让 Agent 多干几件事、多帮几个人？这才是真问题。而这个问题，不止百度在问。
Salesforce 提出了 AWU，Agentic Work Units，智能体工作单元。一个 AWU 等于一个 AI 智能体独立完成的一项任务——从听懂指令到逻辑推理再到调用工具，全流程跑通。AWU 的核心指向跟 DAA 异曲同工：用更少的 Token，干更多的活。
如果说 DAA 算的是 " 有多少工人在上班 "，AWU 算的就是 " 每个工人交了多少件成品 "。一个看规模，一个看产出，合起来就是智能体经济的全貌。
5 月 20 日 I/O 2026，皮查伊宣布全面进入 "Agentic Gemini Era"。Antigravity 2.0 编排框架、Gemini Spark 个人智能体、Search Agents ——一整套智能体基础设施砸下来。连芯片都专门为 Agent 改了，TPU 8i 叫 " 智能体专用芯片 "，A2A 协议解决智能体之间怎么通信。
谷歌这是在用全部身家押注一个判断：未来不是人跟 AI 对话，是 AI 跟 AI 协作，人只在关键节点拍板。但有意思的是，皮查伊在台上还在大谈 Token 降本。李彦宏已经把尺子换了。这半步之差，有时候就是一个身位。
清华的胡麒牧说了一句话值得细品：" 从 DAU 到 DAA，范式彻底变了。聪明的企业已经在想：我的 DAA 是多少？" 这问法本身就说明问题。以前企业问 " 我有多少用户 "，以后要问 " 我有多少数字员工 "。
Agent 时代的基础设施是什么？不是光有大模型就行的。百度的打法，恰恰是一张全栈拼图。
芯——昆仑芯 3 万卡级集群，天池 256 卡超节点 6 月上市，自研芯片撑住算力底座。
云——中国 AI 公有云市场连续六年第一，Agent 要规模化运行，离不开云。
模——文心 5.1 搜索能力登顶国内，预训练成本压到业界的 6%，模型本身得又强又便宜。
体—— DuMate 通用智能体、秒哒无代码平台、伐谋 2.0 决策智能体，从个人到企业到复杂决策，层层覆盖。
这四块拼在一起，才撑得起 DAA 生态。
没有自研芯片，Agent 跑不起来；没有 AI 云，Agent 扩不了容；没有大模型，Agent 没脑子；没有智能体平台，Agent 到不了用户手里。少了哪一块，DAA 都是空中楼阁。
李彦宏说，未来 DAA 很容易超过 100 亿。全球 DAU 最高才 34 亿，DAA 凭什么翻三倍？他的逻辑很简单：这 100 亿个智能体不会从天上掉下来，它们需要每一个人去创造。一个人可以拥有好几个、好几十个 Agent，有的帮他回邮件，有的帮他管库存，有的帮他盯行情。
Agent 不是 App，不需要用户一个个去下载、去打开。Agent 是干活的，是替你跑腿的，是你数字化的分身和助理。34 亿人，每人三个 Agent，就是 100 亿。这个算术不难，难的是怎么让这 100 亿 Agent 真的转起来、真的在创造价值。
所以 DAA 不只是一个数字。它是一个问题，问给整个行业：你的 Agent，今天干活了吗？
100 亿 DAA，不是一个远景
Gartner 画了一条线：2026 年，40% 的企业应用里会住进任务型 AI 智能体。这不是什么五年规划，就是明年后年的事。
天眼查媒体综合信息显示，中国企业级智能体市场规模已经摸到 480 亿元，全球没有第二个市场比中国更适合让智能体先跑起来。听起来像口号？看看你的手机。你已经在用导航 Agent 规划路线，用支付 Agent 完成交易，用推荐 Agent 决定今晚看什么剧。这些 Agent 现在还各干各的，但它们的数量，已经远远超过了你通讯录里的真人好友数。
一个人拥有多个智能体，一家企业部署成百上千个——这种配置会在未来三年内成为常态。Meta 现在全球 DAU 超过 34 亿，这已经是一个天文数字。但 DAA 呢？一个人配五个 Agent 就是 170 亿。
100 亿 DAA 不是远景，它来得会比大多数人想象中快得多。
百度在这个节点上提出 " 自我进化 "，藏着三层意思。
智能体自己进化，从被动响应变主动执行；人类个体跟着进化，从单打独斗变超级个体；企业组织被迫进化，从人与人之间分工，变成人与智能体的混合编队。最小的生产力单元不再是 " 团队 "，而是 " 一个人 + 一支智能体编队 "。
一个人就是一支队伍，这话放到 2023 年会被当成鸡汤，放到 2026 年可能就是基本事实。当 CEO 们坐下来讨论 " 智能体优先策略 " 时，他们其实在面对一个更根本的问题：公司是为人设计，还是为结果设计的？
DAA 不是新概念，它是一个新方向。方向一旦确立，速度会快得吓人。100 亿 Agent 同时在线给人类干活的那一天，我们大概会回看 2026 年 5 月，把它当作一个转折点。
就像今天回看 2007 年 iPhone 发布、1995 年浏览器诞生——当时在场的人没觉得怎样，事后才懂自己站在了什么位置上。
