戳破Token泡沫,李彦宏为AI造“新尺”

作者｜张谦

编辑｜胡展嘉

运营｜陈佳慧

出品｜零态LT（ID；LingTai_LT）

头图｜网络公开用图

Meta内部曾流行过一个叫“Claudeonomics”的排行榜。

8.5万名员工，以30天内谁消耗的Token最多来排名。结果触目惊心：全员30天烧掉了60万亿Token，榜首那位单月就卷走了2810亿Token。

为了冲榜，有人盲目调用模型，算力空耗了一大把，实际产出却寥寥无几。如果你仔细想想，这件事的荒诞之处不在于员工攀比，而在于整个行业都在用同一套逻辑运转——Token消耗量成了衡量AI繁荣的默认指标。公司比谁家Token烧得多，厂商比谁家的“Token亿万富翁”多，行业会议上的PPT堆满了天文数字。

但Token只是成本，不是收益。就像你不会用一家公司的电费账单来衡量它的盈利能力，你也不该用Token消耗来丈量AI创造的价值。

5月底的Create2026百度AI开发者大会上，李彦宏抛出了一个新概念：DAA——Daily Active Agents，日活智能体数。在他之前，Salesforce已经提出了类似的AWU，Gartner也发了报告说Token是误导性指标。

全球AI产业似乎同时走到了一个临界点——从”堆算力”到“交结果”，度量衡该换了。

Meta那个Token排行榜的故事值得多说几句。

据天眼查及媒体公开信息，“Claudeonomics”覆盖Meta全公司8.5万名员工，以30天为周期排名。榜首单月消耗2810亿Token，全员累计60万亿。内部甚至形成了一种风气：Token消耗量等于工作投入度。排名靠前的员工被视为“更努力”，排名靠后的则可能被暗戳戳地贴上“不够AI化”的标签。

结果呢？为了冲高排名，不少员工盲目调用大模型，重复生成、无效推理、冗余计算——算力烧了一堆，业务价值产出寥寥。这哪里是生产力革命，这是数字时代的面子工程。

Meta的故事虽然极端，但它折射的是行业通病。Token消耗，正在被越来越多的AI厂商视作反映“规模、采用度和市场领导力”的信号。

但Gartner的一份报告直接给这种逻辑泼了冷水：“Token消耗是衡量AI市场领导力的误导性指标。”理由很简单——Token消耗发生在AI价值链的最早期阶段，远早于决策形成或业务成果实现。它反映的是计算活动本身，而非经济或战略影响力。

讲真，用Token来衡量AI，就像用油门踩得多深来衡量一辆车跑得多快。油门踩得猛不代表速度快，可能只是在空转。Anthropic的反例更有说服力。据天眼查及媒体公开数据，Anthropic旗下Claude全系产品的DAU总和，仅为OpenAI ChatGPT的约2%。

但2026年初，Anthropic的年化营收ARR已经反超OpenAI——从2024年的10亿美元飙升至2026年4月的300亿美元，5月进一步达到440亿美元。2%的DAU，100%以上的营收反超。

这背后是什么逻辑？

OpenAI走的是C端流量路线，主打开放注册、免费使用、DAU拉满。Anthropic从一开始就是B端价值思维，直接服务企业客户，按任务交付收费。一个追求“多少人用”，一个追求“多少事办成”。

结果证明，在AI时代，“高价值任务交付”远比“用户规模”更值钱。平心而论，OpenAI内部也意识到了这个问题。有消息称，OpenAI正在弱化DAU指标，转向更贴近产出的新度量标准。连Token经济学的最大受益者都在转身，说明风向确实变了。

从DAU到Token，度量衡换了两次，但都没答对核心问题——AI到底创造了什么价值？DAU量的是“人来了”，Token量的是“钱烧了”，两者都没量到“事成了”。

移动互联网时代，流量就是王道，DAU足够解释一切。但AI不是互联网，它不是卖广告、卖注意力的生意。AI是替代劳动力、完成任务、交付结果的生意。你要量的不是“有多少人来用”，而是“有多少活被干完”。

这把新尺子，终于有人造出来了。

5月13日，北京国家会议中心，Create2026百度AI开发者大会。李彦宏站在台上，没有像往常一样先秀模型参数，也没有搬出多少亿Token的消耗数据。

他抛出了三个字母：DAA。Daily Active Agents，日活智能体数。这不是一个产品，也不是一项技术。这是一个度量衡，一把重新丈量AI产业的尺子。

他说得很干脆：“Token不一定代表终局，Token代表的是成本，不是收益。”台下安静了几秒，然后掌声起来了。懂行的人听懂了——这是在拆整个行业的台，也是在搭一个新舞台。

怎么理解DAA？

得先弄明白它跟DAU、跟Token到底差在哪。DAU，日活用户数。你每天早上打开微信、刷抖音，你就是某个App的DAU。DAU量的是“人来用”，人在操作，人在消费。Meta把DAU干到了34亿以上，全球最高。

但DAU有一个本质问题：它量的是注意力，不是生产力。你刷了三个小时短视频，DAU贡献拉满了，但你产出什么了吗？

Token，大模型时代的燃料单位。每问一次ChatGPT，每生成一张图，背后都是Token在燃烧。但Token的问题更直接：烧得多不等于干得多。你跟AI闲聊一百句，和AI帮你自动写完一份财报分析，消耗的Token可能差不多，价值天差地别。

用李彦宏的话说，“无谓的Token消耗”跟价值本质隔了十万八千里。

DAA不一样。它问的是：今天有多少个智能体在替你干活？不是“你用了多少次AI”，而是“AI替你交付了多少结果”。这个差别，不是措辞上的，是范式上的。从“你用AI”到“AI替你干”，六个字，背后是整整一个时代的切换。

李彦宏不是临时起意。

据百度内部信息，4月那场内部讲话里，他已经在铺垫：“衡量有多少智能体在持续活跃、持续替用户工作，这代表了Token消耗的效率。”

效率——这个词很关键。

他不是不要Token，他是要Token花得值。同样的算力、同样的电力、同样的芯片，能不能让Agent多干几件事、多帮几个人？这才是真问题。而这个问题，不止百度在问。

Salesforce提出了AWU，Agentic Work Units，智能体工作单元。一个AWU等于一个AI智能体独立完成的一项任务——从听懂指令到逻辑推理再到调用工具，全流程跑通。AWU的核心指向跟DAA异曲同工：用更少的Token，干更多的活。

如果说DAA算的是“有多少工人在上班”，AWU算的就是“每个工人交了多少件成品”。一个看规模，一个看产出，合起来就是智能体经济的全貌。

谷歌的动作更大。

5月20日I/O 2026，皮查伊宣布全面进入“Agentic Gemini Era”。Antigravity 2.0编排框架、Gemini Spark个人智能体、Search Agents——一整套智能体基础设施砸下来。连芯片都专门为Agent改了，TPU 8i 叫“智能体专用芯片”，A2A协议解决智能体之间怎么通信。

谷歌这是在用全部身家押注一个判断：未来不是人跟AI对话，是AI跟AI协作，人只在关键节点拍板。但有意思的是，皮查伊在台上还在大谈Token降本。李彦宏已经把尺子换了。这半步之差，有时候就是一个身位。

清华的胡麒牧说了一句话值得细品：“从DAU到DAA，范式彻底变了。聪明的企业已经在想：我的DAA是多少？”这问法本身就说明问题。以前企业问“我有多少用户”，以后要问“我有多少数字员工”。

Agent时代的基础设施是什么？不是光有大模型就行的。百度的打法，恰恰是一张全栈拼图。

芯——昆仑芯3万卡级集群，天池256卡超节点6月上市，自研芯片撑住算力底座。

云——中国AI公有云市场连续六年第一，Agent要规模化运行，离不开云。

模——文心5.1搜索能力登顶国内，预训练成本压到业界的6%，模型本身得又强又便宜。

体——DuMate通用智能体、秒哒无代码平台、伐谋2.0决策智能体，从个人到企业到复杂决策，层层覆盖。

这四块拼在一起，才撑得起DAA生态。

没有自研芯片，Agent跑不起来；没有AI云，Agent扩不了容；没有大模型，Agent没脑子；没有智能体平台，Agent到不了用户手里。少了哪一块，DAA都是空中楼阁。

李彦宏说，未来DAA很容易超过100亿。全球DAU最高才34亿，DAA凭什么翻三倍？他的逻辑很简单：这100亿个智能体不会从天上掉下来，它们需要每一个人去创造。一个人可以拥有好几个、好几十个Agent，有的帮他回邮件，有的帮他管库存，有的帮他盯行情。

Agent不是App，不需要用户一个个去下载、去打开。Agent是干活的，是替你跑腿的，是你数字化的分身和助理。34亿人，每人三个Agent，就是100亿。这个算术不难，难的是怎么让这100亿Agent真的转起来、真的在创造价值。

所以DAA不只是一个数字。它是一个问题，问给整个行业：你的Agent，今天干活了吗？

100亿DAA

不是一个远景

Gartner画了一条线：2026年，40%的企业应用里会住进任务型AI智能体。这不是什么五年规划，就是明年后年的事。

天眼查媒体综合信息显示，中国企业级智能体市场规模已经摸到480亿元，全球没有第二个市场比中国更适合让智能体先跑起来。听起来像口号？看看你的手机。你已经在用导航Agent规划路线，用支付Agent完成交易，用推荐Agent决定今晚看什么剧。这些Agent现在还各干各的，但它们的数量，已经远远超过了你通讯录里的真人好友数。

一个人拥有多个智能体，一家企业部署成百上千个——这种配置会在未来三年内成为常态。Meta现在全球DAU超过34亿，这已经是一个天文数字。但DAA呢？一个人配五个Agent就是170亿。

100亿DAA不是远景，它来得会比大多数人想象中快得多。

范式转移到底转的是什么？说白了，就是从“堆算力”转向“交结果”。以前卖AI，比的是谁参数多、谁卡多、谁的Token消耗量大。这套逻辑正在失效。客户要的不是你家烧了多少电，是问题解没解决。从“消耗Token”到“交付价值”，从“人用AI”到“AI替人干”——这不是措辞的变化，是商业本质的重构。

百度在这个节点上提出“自我进化”，藏着三层意思。

智能体自己进化，从被动响应变主动执行；人类个体跟着进化，从单打独斗变超级个体；企业组织被迫进化，从人与人之间分工，变成人与智能体的混合编队。最小的生产力单元不再是“团队”，而是“一个人+一支智能体编队”。

一个人就是一支队伍，这话放到2023年会被当成鸡汤，放到2026年可能就是基本事实。当CEO们坐下来讨论“智能体优先策略”时，他们其实在面对一个更根本的问题：公司是为人设计，还是为结果设计的？

DAA不是新概念，它是一个新方向。方向一旦确立，速度会快得吓人。100亿Agent同时在线给人类干活的那一天，我们大概会回看2026年5月，把它当作一个转折点。

就像今天回看2007年iPhone发布、1995年浏览器诞生——当时在场的人没觉得怎样，事后才懂自己站在了什么位置上。