在Create2026百度AI开发者大会上，百度创始人李彦宏提出一个引人深思的观点：AI领域的主角正从模型转向应用。他指出，大模型作为技术“奇观”的时代已经过去，AI发展的核心正从实验室的参数竞赛转向真实场景的生产力比拼。这一判断不仅关乎技术走向，更折射出AI商业化落地的深层逻辑。
过去两年，全球AI行业陷入一场特殊的“军备竞赛”：企业竞相追逐模型参数规模、榜单排名和API价格优势。但这种技术狂欢背后，企业客户和开发者逐渐回归商业本质——他们更关注AI能否真正解决业务问题。李彦宏直言，用户不再满足于AI“会不会”的讨论，而是要求“能不能把事做完”。这种需求转变推动AI从聊天工具进化为数字员工和行动代理人，通用智能体（General Agent）正取代聊天机器人（Chatbot）成为新的入口标准。
通用智能体与聊天机器人的价值差异体现在交付形态上。前者直接输出任务成果，如处理法律合同或生成金融报告；后者仅提供信息答案。这种差异决定了商业价值的量级差异：任务复杂度越高，智能体的价值天花板也越高。李彦宏预测，未来全球日活智能体数（DAA）将突破100亿，企业需要构建智能体优先战略而非单纯优化模型。
在度量标准层面，百度提出用DAA替代Token消耗量作为核心指标。传统以Token消耗量衡量模型繁荣度的方式存在明显缺陷——它反映的是成本投入而非价值产出。DAA指标关注实际交付结果的智能体数量，更接近商业本质。这种转变意味着AI云服务的估值逻辑将发生根本性重构。
为支撑智能体时代的到来，百度推出“新全栈AI云”架构，通过芯片、云服务、模型和智能体的深度协同，构建端到端的技术体系。百度集团执行副总裁沈抖指出，客户需求已从离散的计算资源转向高活跃、高价值的智能体应用。这种变化迫使云服务从“资源租赁”模式向“系统供给”模式进化，重点解决成本、速度、稳定性和交付能力等核心挑战。
技术突破方面，百度智能云将MaaS升级为Token Factory，通过“Agent-first”理念减少重复计算，使推理速度提升25%。同时推出的Harness Engineering体系，集成长上下文管理、持久记忆等能力，使典型办公场景的任务成功率达到95%，Token消耗降低23%。在底层算力层面，昆仑芯P800已完成万卡集群规模化验证，支撑文心5.1训练的有效率达97%，线性扩展度超85%。
产业落地呈现多点突破态势。金融领域，招商银行基于昆仑芯P800部署超800个AI应用，覆盖风控、营销等核心场景；浦发银行利用全栈能力微调出财务分析专精模型，训练时间压缩至分钟级。能源行业，百度与国家电网合作的“光明电力大模型”将巡检准确率提升至85%，巡视时间从2.5小时缩短至45分钟，覆盖800多座变电站。汽车领域，百度智能云支持超2000万辆L2级辅助驾驶新车交付，服务吉利、理想等主机厂及地平线、宁德时代等产业链企业。
终端侧的变革同样显著。全球前十手机厂商均采用百度智能云Agent Infra能力，荣耀YOYO用户规模突破1亿，可自主规划行程、预订酒店。具身智能领域，百度占据中国35%的市场份额，通过将自动驾驶数据服务能力迁移至物理AI场景，使典型VLA模型训练加速70%，世界模型推理时延降低50%。
个体生产力重构是另一重要趋势。李彦宏提出“超级个体”概念，即“一个人加一支智能体编队”的生产单元。这种模式打破传统“两张披萨团队”的协作边界，使开发者、创业者、创造者实现三位一体。秒哒等代码智能体的出现，让非技术人员通过自然语言生成应用，开发成本趋近于零。DuMate作为通用智能体入口，整合搜索、编码、研究等核心能力，支持用户协同完成复杂任务。数字人平台“百度一境”的升级，使单人即可完成专业视频创作，极大降低内容生产门槛。
市场数据印证了百度战略的有效性。2025年财报显示，其AI云基础设施收入同比增长34%，第四季度高性能计算订阅收入增长143%。赛迪顾问报告显示，百度智能云以40.2%的份额领跑中国AI云全栈服务市场；沙利文报告指出，其在中国自研GPU云市场以40.4%的份额位居首位。在汽车和能源GenAI领域，百度市场渗透率均保持行业第一，连续六年蝉联中国AI公有云市场冠军。
