迈进2026年，已狂飙突进3年多的大模型市场，比以往更急需一个“定价值”时刻。

特别是当OpenClaw等超级智能体走红，带动模型订阅量暴涨攀升，AI不再是小众工具、而是日益与生产生活深度嵌合。

在这样的背景中，Token（词元）一度成为了那个被公开讨论、广获认可的量化指标。随之而来，舆论场中爆发了对Token的一轮轮讨论热潮。

但市场终会面临理性回归，以Token为中心构建的评价体系很快显露出它的局限：Token便于被计费、被比较，但它衡量的是“消耗”而非“价值”。

换言之，Token无法回答一个更关键的问题：大模型，究竟创造了什么结果？

新的度量衡仍待定义。

在这个尚未被命名的阶段，百度选择率先给出答案。5月13日举办的Create2026百度AI开发者大会开幕式上，李彦宏讲道，AI时代的度量衡可能是“日活智能体数”（Daily Active Agents，简称DAA）。

财务数据则成了验证AI产出效率的最佳论据，5月18日，百度发布2026年第一季度财报，显示季度总营收321亿元，百度一般性业务收入260亿元，同比增长2%，超出市场预期。

其中，百度AI新业务收入超过136亿元，占百度一般性业务收入的52%，已连续多个季度增长。

财报发出后，百度美股盘前涨超4%。而对于这份财报，彭博评价称，百度营收超预期，Agentic AI转型已获验证。

AI迈进“结果交付时代”，当DAA成行业新标尺

在大模型爆火的3年多时间里，定义一个明晰、准确的度量指标，始终是行业的核心命题之一。

究其原因，只有当“大模型”能够被精确定价、衡量，它才真正完成了从技术到商业化的最后一公里、迈过了从技术成果到商品的门槛。

正因如此，在Token概念走入大众视野之前，参数规模、榜单排名、日活用户数DAU、年度经常性收入ARR等指标曾依次登场，成为模型厂商每次发布PPT上的高频词。

它们之中，有的单从技术视角、能力上限论成败，如参数规模、榜单排名，但这些指标不仅对大模型的价值结构触及不够，而且忽视实际使用场景。

有的则沿用了传统互联网的指标，如DAU、又或是财务指标ARR，但又不完全符合大模型的商业特点、与大模型的生产方式并不完全匹配。

相比上述指标，Token能够衡量用户的消耗量、精确性有所提升，但又无法衡量用户收益。

正因如此，这些指标都并不适合成为描述模型与厂商能力的“黄金标杆”。

而李彦宏口中的DAA ，与移动互联网最通用的指标“日活用户数”（DAU）相对应。

他具体解释为：“当人类进入智能体时代，衡量一个平台和生态的繁荣，更应该关注DAA这个指标，关注有多少Agents在给人类干活，并交付结果。这比无谓的Token消耗，更接近价值，也更接近本质。”

换言之，相比DAU、Token等指标，DAA更加结果导向。

同时，它也是一个同时适用于个人用户和企业用户的判断标准，可以覆盖Agent爆发时代“超级个体”“一人公司OPC”等新兴商业形态的度量需求。

因此，可以说DAA是少数能够跨越多种商业形态、统一计量逻辑的指标。

提出DAA，意味着百度正在参与重塑行业的度量体系，将行业导向更聚焦价值产出的新阶段。

而这背后的底气，来源于百度在大模型落地端和AI应用端持续稳健落子、率先探索出AI商业化的可行答案。

一季度AI营收占比过半，AI云和智能体已成核心增长驱动力

从财报数据来看，2026年第一季度，百度AI业务收入136亿元，占百度一般性业务收入的52%，这是百度AI业务收入首次占比过半。并且，百度AI业务已连续多个季度保持增长态势。

百度AI新业务分为AI云、AI应用、AI营销。

具体来看，一季度，百度AI云收入88亿元、同比高速增长79%，GPU云收入同比增长184%；AI应用营收为25亿元；AI 原生营销服务营收23亿元，同比增长36%。

百度智能云全面升级为面向大规模智能体应用的新全栈AI云，Agent Infra与AI Infra能力全面进化，进一步加强从底层算力到智能体应用的全链路协同能力，为智能体开发提供坚实底座。

收入背后，也是百度AI能力已开始进入具体业务场景并持续运行。

以百度旗下多款智能体产品为例，据官方信息，百度自我演化决策智能体“伐谋”2.0已经在金融风控、学术科研、物流规划等场景中被深度使用。

以码头物流规划的使用场景为例，针对“优先缩短总工时”或“均衡船舶作业”等高阶目标，百度伐谋可自动生成多方案供需求方对比选择。在全球领先的自动化码头中，百度伐谋可以在近乎极致优化的基础上，在原型演示中进一步助力智能管控系统实现10.21%的绝对指标提升。

百度代码智能体“秒哒”则已服务超过1000万用户、创造了100万个商用价值的应用、帮助近百万的超级个体降低代码门槛，变现金额最多已经达千万量级。

此外，百度在3月最新上线的OpenClaw类通用智能体“DuMate”不仅在多个国际权威的Agent Benchmark评测中都达到SOTA水平，还迅速赢得用户认可。据AI产品榜统计的龙虾赛跑成绩，DuMate跑得最快，以114.72%的月访问量增速登顶AI龙虾增速榜，同时以116万月访问量跻身AI龙虾总榜第三。

凡此种种，都说明百度AI智能体已经不再是用户“技术尝鲜”时的偶发选择，而是已成为了嵌入生产流程中的生产力单元。而这些长期运行、嵌入业务流程的AI，构成了百度AI收入稳健增长的基础。

“芯云模体”全栈支撑，构筑AI结果交付新突破

在市场之中，率先推动AI在真实场景中持续运行并稳定产出价值，继而成为DAA的“定义者”。这种能力并非来自单一模型或应用突破，而是建立在百度AI“芯云模体”的全栈架构支撑之上。

自研芯片、智能云、大模型、智能体四个关键环节缺一不可，唯有全部打通，百度才能掌握从算力、原生基础设施、自主可控模型，到智能体应用的全流程。

拆解来看，百度旗下昆仑芯通过自研GPU芯片及搭建自有集群，实现了算力环节的可控。此外，伴随着智能体应用爆发，在全行业算力需求紧缺的背景下，昆仑芯对国内AI应用的发展价值只会更大。

在Infra层面，云计算资源调度、开发生态丰富度直接关系到AI模型开发效率与普及难度。而百度智能云在AI公有云市场已连续六年排名第一、并与超80%央企开展了深度合作。成熟的AI原生云不仅能助力百度AI产品快速研发、验证，更对行业存在溢出价值。

而在模型层，文心大模型在过去几年中不断快速迭代，稳居国内大模型第一梯队。近期，文心大模型5.1正式上线，采用“多维弹性预训练”技术，仅以业界同规模模型约6%的预训练成本，达到基础效果领先水平，登上LMArena搜索榜国内第一。

此外，在最为关键的模型落地“最后一公里”，百度旗下多款智能体产品已经过市场验证，通用智能体DuMate、Skills生态、全场景数字人平台“百度一镜” 、代码智能体秒哒3.0、自我演化决策智能体伐谋2.0等，为市场提供了丰富而成熟的产品组合。

不论是财报的数据，还是百度智能体产品的落地进展，都不难判断出，AI大模型正在穿越“技术红利期”，进入“结果兑现期”的关键阶段。

而当越来越多的AI系统开始以“智能体”的形态嵌入生产流程并持续运行，也意味着行业的竞争焦点已悄然转移。从这一角度理解，DAA指标的创新提出，本质上是大模型产业模式的切换。

在提出DAA概念的同时，李彦宏也给出了极具想象力的市场判断：“未来全球日活智能体数可能超过100亿。”

一切还只是个开始，市场一片蓝海。接下来的日子中，谁能持续将AI服务交付到客户手中，谁才真正掌握了定价值权。

在这个关键的行业拐点期，百度似乎已做好全面准备。对于一季度财报，李彦宏表示，百度AI业务收入占比首次超过百度一般性业务收入的一半，表明AI已成为百度的核心驱动力。“我们认为AI将在未来几个季度为百度创造更多价值。”