TL;DR：
李彦宏提出的“日活智能体数”（DAA）标志着AI叙事从“算力消耗”转向“价值产出”。这一度量衡的变更揭示了AI产业正从模型技术竞争，全面进入以Agent为核心的落地实战阶段。
从算力“烧钱”到结果“交付”
长期以来，Token（词元）消耗量被视为衡量AI繁荣程度的黄金指标。这一逻辑本质上是互联网时代“流量思维”的延续：通过量化模型运算量来估算算力成本与使用规模。然而，Token指标在经济学逻辑上存在严重偏见——它衡量的是AI厂商的“投入”，而非用户获得的“产出”。
正如李彦宏在Create 2026大会所言，Token只代表成本，不代表收益。在生产力工具的维度下，若用户花费百万Token仅为了得到一段低效的循环输出，这种消耗不仅不是价值的体现，反而是一种资源浪费。DAA（Daily Active Agents，日活智能体数）的提出，实际上是在尝试建立一套基于任务闭环的新统计学——它衡量的是有多少智能体在真实场景中，完成了从交互到结果交付的全过程。
从移动互联网DAU到智能体DAA的逻辑跃迁
移动互联网时代的DAU（日活用户数）衡量的是“人”的参与度，而在Agent时代，生产力的最小单元已发生位移。
- 指标的演进路径：
- DAU：衡量人类在数字空间的行为活跃度。
- Token：衡量模型层的计算压力与资源消耗。
- DAA：衡量智能体作为“超级个体”的执行力与业务转化效率。
这种演进并非单纯的命名游戏，而是商业模式的重构。当一个平台拥有成千上万个活跃Agent时，它所构建的实际上是跨越物理与数字边界的“智能协同网络”。百度选择此时提出DAA，既是对自身应用层布局的战略侧重，也敏锐捕捉到了行业从“模型战”向“应用实战”转移的信号。
产业格局的重塑：价值导向的竞争
从资本视角看，以Token为基准的评估体系容易导致“唯算力论”，诱发算力囤积与资源错配。而DAA的引入，迫使开发者与企业转向结果导向的研发。
在这种叙事下，AI企业的商业竞争力将不再由模型参数规模决定，而是由Agent的覆盖场景密度、任务完成成功率以及对人类生产力的实际释放程度决定。未来，DAA可能与GMV（交易总额）类似，成为衡量一个AI生态商业潜力、客户留存率与长期价值创造的核心KPI。
未来展望：共存的度量体系
当然，Token与DAA并非替代关系，而是互补的维度。Token将依然作为基础设施层的成本基准（即“算力通胀”的度量尺），而DAA将作为应用层的繁荣标杆（即“智能渗透”的度量尺）。
随着人工智能向更深层次的工业、服务与科学领域渗透，未来的行业竞争本质上是一场“ Agent密度的战争”。谁能让更多智能体在复杂环境中稳定交付结果，谁就握住了通向AGI时代的商业入场券。