自ChatGPT问世以来，人工智能大模型领域经历了快速扩张，但商业落地的速度远低于预期。传统评估指标如模型参数量、测试分数、用户日活跃度及令牌消耗量，逐渐暴露出与实际商业价值的脱节。许多企业面临令牌消耗巨大却难以转化为盈利、用户活跃度高但收入增长乏力的困境。以英伟达在AI芯片领域的营收为参照，AI产业若要在芯片投资上实现10%的回报率，应用端需创造约1.4万亿美元新增收入，这一目标短期内难以达成。
在行业反思传统评估体系之际，某科技企业提出“日活智能体数”（DAA）作为衡量AI价值的新标准，试图将关注点从“使用量”转向“任务完成度”。这一理念推动下，其AI业务在最新财报中交出亮眼成绩：2026年第一季度，智能云基础设施收入达88亿元，同比增长79%；GPU云收入增长184%；AI应用收入达25亿元。此前，该企业AI业务常被认为在消费端应用规模上落后于同行，如今却率先拿出商业化的实质性成果。
AI价值的重新定义，让人联想到互联网广告行业的转型。早期广告主按曝光量付费，随着精准投放技术成熟，效果广告逐渐成为主流，投资回报率（ROI）成为核心指标。类似地，AI领域若将模型参数比作广告创意评选、日活跃度比作曝光量、令牌消耗量比作流量逻辑，那么DAA则代表“效果逻辑”——衡量AI实际完成的任务数量和交付成果。例如，某AI公司凭借2%的日活跃用户，年化收入突破300亿美元，超越部分高活跃度竞争对手，印证了这一逻辑的可行性。
当前，AI产业正加速向企业端（B端）渗透。大模型的价值不再体现于普通用户与AI的简单交互，而在于帮助企业提升生产效率。政企客户对AI的需求尤为务实，他们更愿意为可量化的效果付费。这一趋势在该企业财报中体现明显：2026年第一季度，其在国内主要云厂商大模型中标项目中，数量与金额均居首位，中标金额是第二名的五倍以上。这表明，B端市场正从“概念采购”转向“ROI采购”。
财报之外，该企业还在探索AI价值的深层转化路径，包括工业场景效率提升、超级个体赋能及创新赛道布局。在工业领域，尽管数字化改造难度大，但微小效率提升即可带来显著价值。例如，某港口接入智能体后，关键指标提升10.21%；国家电网的电力大模型将变电站巡检时间从2.5小时缩短至45分钟，效率提升超50%。AI正从辅助工具转变为工业核心环节的参与者。
针对个人和小企业，该企业通过低代码平台降低AI应用门槛。例如，一名8岁小学生开发了拼伞互助工具，某团队用7天搭建智慧养老系统并获得千万级订单。这些案例显示，普通人的创意正通过AI快速转化为商业价值。同时，该企业在具身智能、AI硬件等领域持续投入，服务超30家重点企业，支持千家硬件公司，形成覆盖泛B端市场的生态体系。
与其他企业依赖规模扩张不同，该企业从创立之初便注重效率优化。在搜索引擎时代，其核心竞争力在于搜索结果精准度和广告转化率。进入AI时代，当无效互动消耗高成本算力时，“效率”成为行业共识。该企业通过“芯片-云-模型-智能体”四层架构，实现低边际成本与高稳定性的结合。例如，昆仑芯P800集群训练效率达97%，天池超节点推理效率提升50%，模型预训练成本仅为行业平均水平的6%。这些技术突破使客户能清晰感知AI带来的价值增量。
随着行业泡沫消退，无法将技术指标转化为实际收入的企业将面临压力。AI的下半场，竞争焦点将转向“价值可量化”。该企业的探索表明，只有将AI的价值衡量从抽象概念回归到财务账本，才能真正推动产业落地。这一过程中，技术创新的最终目标不再是制造概念，而是为客户创造可衡量的收益。
