在2026年Create百度AI开发者大会上，百度创始人兼CEO李彦宏抛出了一个引发行业热议的新概念——日活智能体数（DAA）。他直言：“过去业界关注Token消耗，但未来衡量AI价值的核心，是看有多少智能体在为人类干活并交付结果。”这一论断，标志着百度AI战略正式从“模型竞赛”转向“价值落地”，从C端流量思维转向B端生产力重构。
回溯百度AI战略的演变轨迹，2023年文心一言的推出曾让百度站上C端AI聊天助手的风口浪尖，用户排队申请内测的盛况至今仍被津津乐道。然而，三年后的今天，文心大模型5.1在大会上仅被“一张片子一带而过”，取而代之的是通用智能体DuMate、垂类智能体秒哒、百度一镜等产品的C位亮相。李彦宏坦言：“这是历史上第一次，AI的主角从模型变成了应用。”
这种转变背后，是百度对AI价值本质的深刻洞察。大模型解决了AI“理解世界”的问题，而智能体则聚焦于“改变世界”。李彦宏以义乌小商品市场为例：当地126万家店铺背后的微型制造企业，通过百度智能云搭建的“AI厂长”和“AI店长”，实现了从经验传承到数字资产沉淀的跨越。过去，厂一代的经验靠口传心授；如今，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。而“AI店长”则能结合销售数据、库存情况给出调货和促销建议，甚至用多语言做导购，让“老外到了中国也会讲价了”。
百度智能云事业群总裁沈抖在大会上展示的案例，印证了智能体在产业端的渗透力。在国家电网，百度合作十年的成果从智能客服延伸至千亿级“光明电力大模型”，再到巡检等40多个场景中落地的智能体；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%；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。这些案例揭示了一个共同逻辑：AI的价值不在于颠覆现有流程，而在于像“水电”一样融入生产环节，成为提升效率的隐形推手。
然而，B端市场的落地并非坦途。沈抖坦言：“相比C端产品的爆发式增长，B端AI落地像‘愚公移山’——周期长、难度大、复制慢。”他指出，客户的需求已从“业务的弹性、可靠、降本增效”转变为“需要高活跃、高价值、规模化的智能体应用直接解决业务问题”。这一转变，迫使AI云服务必须从“提供计算资源”升级为“支撑智能体大规模运行的全栈基础设施”。
百度智能云的升级路径，正是对这一需求的回应。在Agent Infra层，百度将“MaaS模型服务”升级为“Token Factory”，通过减少Token重复计算使推理生成速度提升25%，并实现主流国产模型底层算力的全国产化；在“Harness Engineering”系统工程中，长上下文管理、持久记忆等核心能力模块的协同优化，让办公场景任务成功率达95%，较OpenClaw减少23%的token消耗。在AI Infra层，昆仑芯P800已完成文心5.1重要版本训练，万卡规模集群线性扩展度超85%，有效训练率达97%，标志着中国拥有了不依赖外部供应的自主算力底座。
从C端到B端的战略迁移，也体现在产品形态的重构上。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“信息获取”问题；第二代是通用智能体，解决“任务完成”问题。基于此判断，百度推出的DuMate被定位为“百度搭子”，集成搜索、秒哒、伐谋等能力，支持复杂多端任务处理、文件拖拽分析等功能，试图用一个产品解决多种任务。尽管这一产品将直接与市面上众多同类产品竞争，但其目标用户已从普通消费者转向开发者及“一人团队”的超级个体——如8岁男孩扑满用秒哒搭建的“哒哒打伞”应用，便是典型的大C小B场景。
李彦宏的DAA与黄仁勋的Token论，本质上是AI价值度量标准的分野。前者强调“产出”，后者聚焦“投入”。当行业仍在比拼算力规模、模型参数时，百度已将目光投向智能体的“日活”——这既是对算力通胀现实的承认，也是对AI价值本质的回归。正如沈抖所言：“未来的企业，只会问‘你的智能体一天干了多少有价值的活’，而不会问‘你用了哪个模型’。”这场从“成本思维”到“价值思维”的升维，或许将重新定义AI行业的竞争规则。
