DAA第一次让AI价值变得“可计算”

2026年一季度，AI行业的竞争逻辑正在发生根本变化——大家比拼的已经不再是谁模型更大、参数更多，而是谁真正能把AI变成结果、变成生产力。而这一趋势，也在百度最新一季财报中得到了充分体现。

 

据百度2026年一季报，公司实现总营收321亿元，其中AI业务收入达到136亿元，占一般性业务收入比例首次突破52%，实现连续多个季度增长，这也意味着AI已经不再是百度的“未来业务”，正如百度创始人李彦宏表所说，“AI已成为百度的核心驱动力”，正式成为核心增长引擎。

 

聚焦百度新品发布，公司基于⻰虾架构与多模态⼤模型能⼒，⼀⻅视觉智能体平台进⼀步强化云边协同与⾃主进化能⼒，推动AI视觉在连锁⻔店、零售运营等场景加速规模化落地；聚焦企业营销场景，百度智能云正式发布智能营销解决⽅案Hogee。

 

在Create 2026百度开发者⼤会上，百度智能云全新发布企业数据智能平台——“百度胜算”，⽬前,平台已覆盖20余个⾏业,提供370多种关系型与多模态算⼦,在Agent在已落地的核⼼场景中,复杂场景下的准确率提升⾄99%,让Agent真正从边缘辅助⾛向核⼼⽣产决策。

 

此外还有AI养⽼解决⽅案“百度智能云福宝”， 百度智能云福宝以⼩度智能设备为载体，为⽼⼈提供娱乐陪伴、健康管理、⽣活服务等能⼒，并帮助养⽼机构实现智能化运营。

 

 

百度这种从“单一功能”到“系统能力”的跃迁，并不是短期爆发形成的，而是百度长期技术投入持续积累的结果。从芯片、云、模型，到智能体与产业场景，百度过去多年的全栈布局，正在开始集中释放能力红利。

 

01长期投入带来质的跃迁

 

透过现象看本质，百度一季度业绩大幅增长，背后最值得关注的，并非百度的单一模型能力，而是百度过去几年内持续投入，形成从底层芯片、云基础设施、大模型到智能体应用的完整闭环，从而可以支撑百度AI覆盖众多行业，并可以为用户解决实际问题。

 

 

2026年一季度，百度AI云收入达到88亿元，同比增长79%，GPU云收入同比增长184%；值得注意的是，据国际咨询机构沙利文发布的《2025年中国GPU云市场研究报告》，在中国自研GPU云市场中，百度智能云以40.4%的市场份额位居第一，在自研GPU云产品能力、算力规模及重点行业落地等方面形成明显领先优势，今年一季度，百度显然继续扩大了原有优势。

 

今年⼀季度，百度智能云斩获中标项⽬数量和中标⾦额的“双第⼀”：据AI云⾏业机构智能超参数发布的第⼀季度国内云⼚商中标市场数据显示，百度智能云斩获中标项⽬数量和中标⾦额的“双第⼀”。

 

据智能超参数数据统计，⼀季度国内主要云⼚商中标项⽬数量累计85个，披露中标⾦额累计约16.5亿元。其中，百度智能云已25个中标项⽬领跑，整体披露中标⾦额为12.48亿元，是第⼆名的5倍。

 

据百度方面透露，昆仑芯P800完成万卡集群规模化验证，全国产集群已支撑文心大模型5.1训练；而文心5.1则以行业同规模模型约6%的预训练成本，实现国内领先效果。这意味着，百度已经不仅是在“做模型”，而是在建立一套能够长期支撑AI产业化运行的基础设施体系。与此同时，百度AI开始真正进入生产流程与业务场景。

 

而当底层算力、模型与云基础设施逐渐形成闭环后，百度AI的重心也开始进一步从“能力建设”转向“结果交付”。相比过去行业停留在模型展示、对话生成等阶段，如今百度正在推动AI真正进入复杂业务流程与真实产业场景，让智能体开始具备持续执行任务、协同工作与创造生产价值的能力。

02 从回答问题到创造价值，智能体进入兑现时代

 

财报显示，百度一季度AI应用收入达到25亿元。

 

 

其中最引人注意的，就是百度3月发布的通用智能体DuMate持续快速迭代，已经不再只是简单的AI助手，而是能够自主完成跨应用、多文件、多步骤的复杂任务流程，实现端到端执行与协同处理，并在多个国际权威Agent Benchmark评测中达到SOTA水平。这意味着，AI正在从“回答问题”进一步走向“独立完成工作”。

 

DuMate由百度智能云打造，它以⾃然语⾔为交互⼊⼝，突破传统AI助⼿的对话边界，⾃主完成跨应⽤、跨⽂件的复杂任务，实现从“理解”到“执⾏”的闭环交付。基于强⼤的记忆能⼒，DuMate能在持续协作中学习你的⼯作习惯与任务偏好，让每⼀次交互都更精准，自3月22日DuMate 正式发布 MVP 版本。此后以 1天1版 的速度持续⾼速迭代。经过1个多⽉进化，已可胜任多种⼈类专家才能完成的复杂⼯作，任务完成率不断提⾼。

 

⽬前，Dumate在多个国际权威的Agent Benchmark评测中，都达到了SOTA（业界顶尖） ⽔平。比如4⽉23⽇，通过中国信通院"可信AI智能助⼿（Claw）基准测试评估"与"可信AI-Claw可信能⼒评估"两项权威认证，成为国内⾸批获得双项认证的产品；登顶Pinch Bench和Deep Research Bench榜⾸，成为全球最能打的⻰虾；在AI产品榜的⻰虾赛跑中，DuMate跑得最快，以114.72%的⽉访问量增速登顶AI⻰虾增速榜，同时以116万⽉访问量跻身AI⻰虾总榜第三。

 

此外百度伐谋在自动化码头等产业场景中，帮助智能管控系统实现10.21%的绝对指标提升；秒哒升级至3.0后，已支持用户通过自然语言直接生成原生APP；百度文库、网盘推出的GenFlow4.0，则进一步强化Office Agent能力。

 

虽然应用场景不同，但是上述案例有一个共同点，就是百度旗下的AI产品，不再只是“一问一答”的工具，而是开始成为嵌入流程、持续运行、稳定创造价值的生产力单元。更重要的是，AI能力已经开始直接反映在商业化结果上，AI原生营销收入一季度达到23亿元，同比增长36%；萝卜快跑季度提供320万次全无人驾驶出行服务，同比增长超120%，并持续向中东、欧洲扩张。

 

这意味着，百度已经不只是拥有AI能力，而是开始规模化交付AI结果。从整个行业视角看，这也是AI竞争进入下半场的重要信号：未来决定胜负的，不再是谁参数更大、谁跑分更高，而是谁能够长期、稳定、规模化地创造真实生产力与商业价值。而从目前的财务表现、产业落地与全栈能力来看，百度已经率先跨过了这一步。

 

03重新定义AI，打造行业新量尺

 

2026年前三个月，百度率先跳出AI应用以情绪主导的窠臼，用结果重新衡量AI能力。

 

相比过去行业热衷于参数量、Benchmark、DAU、Token消耗等“模型时代”的情绪指标，百度正在率先进入“AI真正开始创造收入、交付结果”的阶段。

 

过去三年，AI行业一直活在互联网时代，并用该时代的固有思维衡量AI竞争力：哪个模型的参数更多、Benchmark跑分更高、用户更多，哪个就被认为更领先。

 

实际上，参数量，说白了就是模型“大脑”有多大；Benchmark，就是一套考试题，看AI答题能力强不强；DAU（日活），则是看每天有多少人在用。

 

但问题是，这些指标只能证明“AI看起来很厉害”，却无法证明“AI到底创造了多少价值”，最典型的例子，就是Anthropic和OpenAI。2026年，Anthropic的月活用户只有OpenAI的15%，也就是说，用它的人远少于ChatGPT，但它的年化收入却首次超过OpenAI。

 

这意味着AI行业第一次出现了一个非常关键的变化：用户多，不一定更赚钱；模型火，不一定更值钱。因为真正重要的，不再是“多少人在聊天”，而是“AI到底帮用户完成了多少工作”。

 

于是，OpenAI开始提出TPD（每日Token消耗量）这个新指标。Token可以简单理解为AI处理信息时的“字数单位”，用户问得越多、AI回答越长，消耗的Token就越多。OpenAI想表达的是：AI使用量正在爆炸增长。

 

但用Token消耗量衡量AI也有一个底层逻辑漏洞，因为Token消耗量本质上只代表“AI工作了多久”，无法直接直接衡量“AI工作有没有价值”。这就像一家工厂天天耗电、机器24小时运转，但没人知道它到底生产出了什么。

 

于是，一把能够衡量“AI到底干了多少活”的新尺子应运而生。

 

在Create 2026上，百度创始人李彦宏提出DAA（Daily Active Agents），过去行业关注的是“AI有多聪明”，而DAA关注的是“AI到底创造了多少结果”。

 

DAA的核心逻辑可以理解为一个“结果三角”，首先是规模，AI一天到底完成了多少任务。不是回答了多少问题，而是真正完成了多少工作，其次是任务完成率，这些工作完成得怎么样。AI不是能说就行，而是要真的把事情干成；最后是单任务价值，也就是AI完成的工作到底值多少钱。比如帮企业优化供应链、生成APP、完成代码开发，价值远高于普通聊天。

 

也就是说，未来AI竞争，比拼的将不再是谁参数更大、谁跑分更高，而是谁能够真正让AI进入现实世界、持续干活、稳定创造价值。

 

结合百度AI业务收入占一般性业务收入比例首次超过52%，这意味着，AI对于百度来说，已经不再只是技术储备、未来概念或者资本故事，而是真正开始成为核心收入来源。换句话说，当很多公司还在证明“模型有多强”时，百度已经开始证明：AI到底赚到了多少钱、完成了多少工作、创造了多少结果。

 

这也是AI行业进入下半场最核心的变化——过去大家比的是“谁更会思考”，未来真正决定胜负的，将是谁能让AI持续工作，成为真正的生产力。

 

结语

当AI开始用DAA而不是参数、跑分和Token衡量价值时，整个行业的竞争逻辑其实已经彻底改变了。因为DAA衡量的，不再是“模型有多聪明”，而是“AI到底完成了多少工作、创造了多少结果、产生了多少商业价值”。这意味着，AI行业正在从“技术展示时代”进入“结果交付时代”。

 

而一旦进入这个阶段，市场的残酷程度将远超过去。

 

过去，一个模型只要足够惊艳、参数足够大、用户增长足够快，就能够获得资本追捧；但未来，无法真正进入业务流程、无法持续完成任务、无法稳定创造收入的AI，将迅速失去存在价值。因为企业不会永远为“会聊天”买单，资本也不会永远为“讲故事”付费。

 

真正能够活下来的AI，必须像员工一样持续工作，像系统一样稳定运行，像业务一样不断创造现金流。

 

这也是为什么，DAA的出现，本质上不仅仅是一个新指标，而是AI行业的一次价值重构。它意味着，未来决定行业生死的，不再是谁模型更强，而是谁能够真正把AI变成生产力。

 

而那些无法交付结果的AI，最终都会被市场无情淘汰。

 

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