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）。

在他看来，这与移动互联网时代的“日活用户数”（DAU）异曲同工，但关注的不再是人的点击与停留，而是智能体的活跃与产出，“未来，衡量一个平台和生态的繁荣，不该看消耗了多少Token，而要看有多少Agent 在给人类干活，并交付结果。” 

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”。

据其产品经理向光锥智能介绍，DuMate支持复杂的多端任务处理、文件拖拽分析、定时任务以及安全的沙盒环境，并且处于免费试用阶段。

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”。

过去，用AI管理工厂，需要针对不同场景单独训练模型、配置规则，成本高、周期长。

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”。

目前，这套“前店后厂”的能力，已经通过当地合作伙伴开放给更多义乌商家。

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。

一般来说，智能体要干活，需要两个核心：好用的模型和高效的“驾驭工程”（Harness Engineering）。因此，百度智能云在Agent Infra层做了非常大胆的重构：

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。