2026年，人工智能领域正经历价值体系的深度重构，商业化路径与评估标准迎来关键转折。在算力成本攀升与任务执行需求激增的双重压力下，行业开始从单纯追求用户规模转向衡量智能体实际产出，一场关于AI价值评估的革命正在悄然展开。
国内AI应用市场呈现明显分层：C端助手类产品陆续推出订阅制服务，B端工具价格普遍上调。以视频生成领域为例，多家企业调整计费模式后，整体成本较去年上涨30%至50%。这种变化源于全球AI任务执行量爆发式增长，模型厂商不得不直面高昂的算力支出压力。数据显示，2025年全球AI推理算力需求同比增长217%，而训练算力增速仅142%，反映出任务执行阶段已成为成本主要消耗口。
在百度Create大会上，李彦宏提出的"日活智能体数（DAA）"概念引发关注。这一指标通过统计每日有效执行任务的智能体数量，试图建立与移动互联网时代DAU相对应的新评估体系。相较于传统流量指标，DAA更关注智能体能否持续产生业务价值，而非单纯记录用户互动频次。以Anthropic与OpenAI的对比为例，前者DAU仅为后者2%却实现营收反超，印证了用户规模与商业价值之间的非线性关系。
行业评估逻辑的转变正在重塑竞争格局。当前AI价值评估面临双重困境：一方面，Token消耗量仅能反映资源投入，无法衡量任务产出质量；另一方面，传统用户活跃度指标难以捕捉智能体时代的真实价值创造。某企业案例显示，其客服智能体日均处理10万次对话，但其中63%为无效闲聊，实际解决问题数量不足4万次。这种"高消耗、低产出"现象促使企业重新审视AI投入产出比。
百度推出的"芯-云-模-体"全栈架构，为智能体规模化运行提供基础设施支撑。其中，通用智能体平台DuMate整合搜索、编码、数据分析等能力，实现多任务协同处理；代码智能体"秒哒"将Agent开发门槛降至新低，8岁儿童已能通过该平台创建实用应用；决策智能体伐谋2.0版本聚焦物流、生产等核心场景，在青岛港自动化码头实现10.21%的运营效率提升。这些产品共同构成智能体生态的技术底座。
算力优化成为降低DAA成本的关键突破口。百度智能云通过Agent Infra与AI Infra双维度升级，使智能体任务完成率提升27%，同时将单任务算力消耗压缩19%。最新发布的文心大模型5.1在文本处理与搜索场景表现突出，其多模态理解能力使智能体能够处理更复杂的业务需求。昆仑芯独立上市后，自研算力为百度AI业务提供成本优势，单位DAA算力成本较行业平均水平低15个百分点。
资本市场开始用新框架审视AI企业价值。分析师构建的评估模型包含三个核心指标：DAA规模反映生态覆盖能力，任务完成率体现技术实用性，单任务价值衡量商业转化效率。以百度为例，其AI业务收入占比从2024年的28%跃升至2025年的43%，智能体相关产品DAA突破1.2亿，带动估值体系从流量经济向任务经济转型。多家券商预测，随着智能体生态成熟，百度AI业务收入占比将在2026年超过50%。
这场评估标准变革正在催生新的产业机会。智能体开发平台、任务质量评估系统、DAA数据服务等细分领域涌现大量创新企业。某初创公司通过优化智能体任务调度算法，使企业客户AI投入产出比提升40%，成立两年即获得数亿美元融资。这种变化预示着，AI产业正从模型竞赛转向价值创造能力的比拼，能够持续产生业务价值的智能体将成为核心竞争要素。
