作者：Evin
编辑：刘致呈
审核：徐徐
出品：互联网江湖
AI 进化到 2026 年，风向正在起变化。
这一年，全球 AI 行业经历了一场猝不及防的 "Token 成本教育 "：Uber 仅 4 个月就烧完了全年 AI 预算，Meta 员工在 30 天内消耗 60.2 万亿 Token，账单超过 1 亿美元。
国内大厂也在紧急调整员工 Token 额度。
像流量时代从 " 大水漫灌 " 过渡到 " 精耕细作 "，AI 时代 Token 消耗也开始讲 ROI。
AI 进入 " 精耕细作 " 时代，该怎么去优化 ROI？
2026 世界人工智能大会（WAIC）上，智能体被推到台前，而最先站上 C 位的，是百度搭子。
它入选 WAIC 十大 " 镇馆之宝 "，并且是其中唯一的通用智能体产品。这个位置说明，今年行业真正关注的，不再只是模型有多大、Token 消耗有多少，而是 AI 能不能进入真实场景，把任务交付出来。
为什么是百度搭子站上 C 位？
百度搭子能站上这个位置，第一张牌是增长。
7 月 10 日百度 AI Day 上，百度搭子披露自上线以来日均提问次数增长 20 倍，成为增长最快的通用智能体。
百度搭子增长背后反映出的逻辑是，市场对 AI 的需求在变。
过去市场对 AI 的需求是，" 能不能干活 "，而现在是，能不能 " 接住完整任务、稳定跑完流程、交出可用结果 "，市场需要的不再是 " 能聊的 AI"，而是 " 能干的 AI"。
百度搭子的增长，正是踩中了这个需求切换的节点。
2026 年世界杯期间，总台央视频《超级绿茵场》就引入百度搭子，固定推出 "AI 战术分析时刻 "。
在《超级绿茵场》中，关键进球、任意球、防守漏洞、跑位变化——实时画面和数据被 AI 拆解成可视化战术板，百度搭子成了亿万球迷的 " 看球搭子 "。
赛场内百度搭子是 " 懂球帝 "，赛场外百度搭子也能整理资料、分析信息、生成 PPT、输出方案。
从赛场到工位，百度搭子正在进入更广泛的内容生产场景。AI 也从回答问题，进化到了交付结果。
百度没有停在把 AI 造出来，而是把它搬到了工位上。
这背后，不只是单一的智能体能力，更多的是靠百度在 AI 领域多年积累。
实际上，百度智能云这些年一直都在做一件事：就是把复杂 AI 能力封装成可用的生产力。百度搭子作为百度旗下通用智能体，是这套能力的一次集中呈现。
百度的搜索、AI 云、模型、工具和 Skill 生态，企业版、安全治理和智能体全家桶等能力，构成了百度搭子落地的各种能力。
从理解任务、调用工具、推进流程，到最终的结果交付，依靠的底层模型、芯片算力，云与 AI 的基础设施，再加上百度千帆平台和 Agent 工程能力，整个百度的 AI 生态能力体系，被封装在了百度搭子这个智能体产品中。
也就是说，百度搭子的 " 交付能力 "，其实是百度全栈能力共同作用的结果。
都说 AI 是 " 水电煤 " 是基础设施，但其实水电煤也有不同的价值。在不同的体系化能力下，有的水，最终成了瓶装水，有的则是功能饮料，最终产生的价值也不相同。
AI 也是如此。
现如今，市面上有特色的智能体不少，但真正能做到结果交付的凤毛麟角，其中百度搭子则是真正能读懂市场真实需求的。
百度搭子企业版，有个非常牛 X 的能力，就是能够把个人的 AI 工作经验沉淀为组织资产。
传统的企业组织，一个员工离职会带走很多东西，岗位上留下的文档也很难被接任者充分消化，最终导致资源浪费。
AI 时代也是如此。
百度搭子企业版，能够让企业内部的 Skill 被共享和复用，比如在提升 AI 产出效率上，员工 A 为了解决某个问题沉淀出一套 Skill，员工 B、C 可以直接调用。
也就是说，这些无形的组织资产，会被不断累积起来。解决了人员流动带来的不稳定因素，那么团队 AI 协作的效率，自然就变高了。这其实就是一个先进的 AI 智能体应该有的体系化能力。
一个真正先进的智能体，不是代表某个单点 AI 能力，而是一整套 AI 时代的工作流。
AI 工作流，是怎样的？
不是大模型的 " 一问一答 "，也不是一次需求解决一个特定的问题。是 AI 能够独立交付一系列复杂方案的结果。
前腾讯产品经理栗噔噔，用实践验证了这一点。
栗噔噔做全职运营自媒体一年，虽然月收入增长了五倍。但瓶颈也很明显：一个商业化账号需要内容、策划、脚本、设计、商务等多岗位协同，单人模式下，产能被体力锁死。
AI 带来了关键转折。
栗噔噔用百度搭子搭建了一条内容生产流水线：连接本地知识库学习个人风格→ AI 仿写完成初稿→自动适配排版并生成封面图→同步后台待发。一份产出、多端分发，过去数小时的工作，现在 5 分钟就能完成。
这就是 AI 工作流搭建起来的能量：把过去 10 人团队才能建立的运转体系，浓缩到了一个人身上。
一个强大 AI 智能体，再加上一个完整的工作流，AI 生产力的效率就能充分释放出来。
AI 时代，这种生产力的释放是很惊人的。这很像当年 PC 诞生的时代，微软开发出了 Office。
Office 应用到工作中之后，人们文档修订时间减少了 35%，重复性打字任务的时间更是减少了 90%。当年 Office 搭建起了 PC 的工作流，如今百度搭子，则释放了 AI 的工作流能力。
从这个角度来看，百度搭子找到了 AI 生产力时代的效率问题的真正解法，AI 通用生产力有了一条落地的新路径，整个 AI 时代的办公链路，也会因此被重新组织。
百度搭子跑出来，DAA 有了产品样本
不管是大模型，还是 AI 智能体，整个 AI 行业，都还处在探索阶段。
目前，市面上的 AI 大致上有三种：
一种是 " 流量型 "AI。
比如大部分主流的大模型应用，虽然也有生产力，但总体来说还是偏 " 流量式 "，C 端用户占大多数，行业关注的核心指标还是日活月活数据，商业化还是互联网的底层逻辑：分发流量。
商业化上，大家也都还在摸索，C 端大模型付费之路，各家都是慎之又慎，探索电商变现的路，也还有很多不确定性。
生产力场景的商业化，仅限于文案之类的工作，落地又有很大的局限性。
另一种 " 效率型 "AI。
比如，各种视频生成模型，核心指标是付费率和续费率，底是 SaaS 逻辑，商业化的关键是分发 Token 。
从底层逻辑来看，分发 Token，其实有点像 "AI 计划经济 "，AI 算力资源紧张，AI 视频生成赛道，能够提供Token 供给的就那几家平台，所以 Token 本身是稀缺的。
这就导致了，只有模型能力更强，用户高价买到 Token 才更有性价比。
长远来看，AI 要真正落地生产力，需要的是"AI 市场经济 "。
这样的趋势下，百度搭子，探索出了第三种 AI：" 生产力型 "AI。
百度搭子这个智能体，就是其产品化形态。
这个形态下，AI 的底层逻辑是分发 DAA。
李彦宏用 DAA 重新定义了 AI 的价值——不是消耗了多少，而是干成了多少。这可以说是创造了 AI 时代的 " 按效果付费 "。
不管是 PC 时代，还是移动互联网时代，按效果付费，才是真正的性价比。
这意味着企业更愿意为 AI 付费，AI 商业变现路径短，容易商业化，这可能是目前大模型行业最有确定性的一条商业化路线。
对于整个百度而言，百度搭子一旦把这条路跑通，就意味着百度智能云更有性价比和竞争力，整个百度的动力模式切换更丝滑了，AI 的增长飞轮可期。
同时，这也意味着 AI 生产力时代，整个 AI 行业的 DAA 底层增长逻辑，正在被逐步验证。
对百度而言，DAA 不是口号，而是战略指导。
百度搭子，正是百度智能云在 DAA 战略思想下跑出来的。这届 WAIC 上，百度搭子能被市场和行业认可，也是整个 AI 领域对" 用 DAA 重新定义 AI 的价值 " 的一次有效验证。这可能意味着，通用生产力大模型的商业化，可能将第一次出现率先跑通商业化闭环的玩家。
这几年，AI 行业翻天覆地，" 城头变换大王旗 " 是一个常态。
这说明，中国 AI 不缺创新的技术，创新的玩法。AI 行业，真正缺的是有跑通闭环的能力的玩家。
你看，市面上的 AI 大模型很多，AI 上市公司也很多，但有几个是能真正跑通商业化落地闭环的？
最近，海外 AI 巨头市值的波动幅度很大，表明市场对 AI 也是有顾虑的。
在市场眼中，AI 的故事的确丰满，但问题也同样明显，算力稀缺，算力成本如何平衡？战略布局如何兑现为业务增长？
这些顾虑，都可以归结为商业落地前景不够清晰。
AI 要商业化，归根到底，还是要回到落地到生产力的场景中去。
这也是百度搭子这样的智能体出现的重要意义之一：把整个 AI 行业推向落地真实生产力的轨道主线上。
为此，李彦宏在《人民日报》署名文章中直言：如果 AI 的价值标尺只停留在 " 投入了多少 " ……一哄而上搞 "Token 排行榜 "，资源就可能更多流向技术自我循环，而不是流向产业一线。
某种意义上，百度搭子的出现，也是 AI 流向产业一线这个行业方向的第一声号角。
新技术流向产业一线这件事，非常重要。
从人类工业历史的角度看，技术不是被发明的那一刻改变世界的，而是它进入生产系统的那一刻。
你看，瓦特不是蒸汽机的发明者，但他让蒸汽机进入了工厂；电力不是爱迪生发明的，但爱迪生建了第一个电网；本茨造出第一辆汽车，但福特的流水线生产，让汽车改变了世界。
今天的 AI，不缺惊艳的演示、不缺炫酷的参数、不缺一夜登顶的榜单。真正稀缺的，是能坐上工位，坐到生产力一线，交付可用结果。百度搭子这次站上 WAIC 智能体 C 位，靠的正是这套 " 把活干完 " 的能力。AI 的下一阶段竞争，也从这里真正开始。
