在近期舉辦的百度AI開發(fā)者大會上，百度創(chuàng)始人李彥宏提出了一個引發(fā)行業(yè)熱議的新概念——DAA，即日活智能體數(shù)（Daily Active Agents）。這一概念的提出，被視為對當(dāng)前AI行業(yè)衡量標(biāo)準(zhǔn)的重大挑戰(zhàn)，也引發(fā)了關(guān)于AI價值評估體系的深入討論。

當(dāng)前，AI行業(yè)普遍以Token作為核心度量單位。Token是模型處理文本的最小單元，無論是輸入還是輸出，均以Token數(shù)量計費和統(tǒng)計。例如，字節(jié)跳動公布的豆包大模型日均Token使用量已突破120萬億，而OpenAI的月調(diào)用量也達(dá)到數(shù)萬億級別。然而，Token的局限性在于它僅反映模型運算量，而非實際價值交付。例如，生成一封有用郵件和重復(fù)默寫古詩，可能消耗相同數(shù)量的Token，但前者價值顯著高于后者。

李彥宏指出，AI時代應(yīng)更關(guān)注產(chǎn)出而非投入。他以移動互聯(lián)網(wǎng)時代的DAU（日活用戶數(shù)）為例，說明用戶活躍度是衡量平臺價值的關(guān)鍵指標(biāo)。類似地，DAA衡量的是每天有多少智能體（Agent）在工作并交付任務(wù)結(jié)果。他預(yù)測，未來全球DAA規(guī)模可能輕松超過100億，遠(yuǎn)超當(dāng)前DAU最高的meta（約34億），因為企業(yè)可部署大量智能體協(xié)同工作。

這一觀點背后，隱藏著百度的商業(yè)考量。在模型參數(shù)競爭不占優(yōu)勢的情況下，百度希望通過強(qiáng)調(diào)Agent應(yīng)用落地，重新定義行業(yè)評估標(biāo)準(zhǔn)。然而，DAA的概念并非毫無依據(jù)。從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度看，它更貼近價值交付的本質(zhì)——衡量智能體完成的任務(wù)數(shù)量和質(zhì)量，而非模型消耗的算力。例如，一家AI公司若Token消耗極高但任務(wù)完成質(zhì)量低下，反而暴露其效率問題。

隨著Agent應(yīng)用的崛起，DAA的可測量性也在增強(qiáng)。企業(yè)開始部署能自主完成任務(wù)的智能體，其活躍數(shù)量成為可統(tǒng)計的指標(biāo)。例如，一個智能體可能負(fù)責(zé)處理客戶咨詢，另一個可能優(yōu)化供應(yīng)鏈，它們的活躍度直接反映平臺對用戶的實際貢獻(xiàn)。

那么，Token和DAA應(yīng)如何取舍？實際上，兩者適用于不同場景。Token更適合評估模型訓(xùn)練成本、推理效率等成本側(cè)指標(biāo)，對算力供應(yīng)商和芯片公司具有參考價值；而DAA則用于衡量AI平臺的應(yīng)用繁榮程度和價值交付規(guī)模，對應(yīng)用公司的估值和競爭力評估更具意義。二者并非對立，而是互補(bǔ)關(guān)系，類似移動互聯(lián)網(wǎng)時代的MAU（月活用戶數(shù)）和GMV（交易總額）。

李彥宏提出DAA的更深層意義，在于推動AI產(chǎn)業(yè)從模型層競爭轉(zhuǎn)向應(yīng)用層競爭。未來，誰的Agent數(shù)量更多、任務(wù)完成質(zhì)量更高，誰將在競爭中占據(jù)優(yōu)勢。這一邏輯，比單純比較模型參數(shù)更貼近商業(yè)本質(zhì)。