大望财讯 / 文

" 第一次 AI 的主角不是模型，而是应用。"

5 月 13 日，Create2026 百度 AI 开发者大会开幕式上，百度创始人李彦宏用这句话概括了大模型行业正在发生的转向。

大模型作为技术 " 奇观 " 被顶礼膜拜的阶段已经过去，AI 叙事的主轴正式易位。在百度看来，一场波澜壮阔的 " 自我进化 " 正在发生，而进化的方向，正是从实验室的参数竞赛奔向真实的生产力赛场。

对百度而言，这不仅是一句技术判断，也是一道商业命题。AI 能否进入企业流程？能否成为数字员工？能否把 Token 消耗转化为业务价值？能否让个体变成 " 一个人加一支智能体编队 " 的超级个体？

范式转移：Chatbox 不再是终点

李彦宏：从 " 卷模型 " 到 " 卷应用 "

过去两年，全球 AI 行业陷入了一场近乎偏执的 " 智力 " 军备竞赛。各家大厂在模型参数、榜单跑分和 API 价格战上贴身肉搏。大家都在卷规模、卷谁的模型更聪明、谁更会写代码、谁的推理逻辑更强。然而，在长达数千小时的技术狂欢后，企业客户与开发者开始回归商业本质。竞争的核心正在从纯粹的 " 智力 " 转向硬核的 " 执行力 "。  

百度敏锐地察觉到，用户买单的逻辑变了。李彦宏直言，用户真正关心的不是 AI" 会不会 "，而是 " 你能不能帮我把事做完 "。这种从单纯 " 对话 " 到 " 交付结果 " 的位移，标志着 AI 正从一种新奇的聊天工具开始转变为数字员工和行动代理人。

在这种背景下，曾经被视为 AI 终极入口的 Chatbox（对话框）正失去光环。李彦宏指出，聊天机器人（Chatbot）只是 AI 进化的第一代入口，它主要解决的是信息获取问题，本质上是搜索的某种延伸。而真正开启 AI 下一幕的，是通用智能体（General Agent）。这是第二代入口，其核心使命是任务完成。

两者之间的价值鸿沟显而易见。聊天机器人提供的是答案，而通用智能体交付的是成果。无论是帮你处理一批复杂的法律合同，还是独立完成一份深度的金融研究报告，每一个任务都有着清晰的价值交付。任务越复杂，商业价值就越高。这意味着通用智能体的价值天花板，将远高于第一代的聊天机器人。

从 Token 到 DAA（日活智能体数）

李彦宏提出 AI 时代的度量衡

长期以来，业界习惯用 "Token" 消耗量来衡量一个模型的繁荣度。甚至出现了 "Token 亿万富翁 " 这类充满虚假繁荣色彩的说法。李彦宏认为，Token 代表的是成本和投入，它衡量的是支出而不是收益。Token 消耗得再多，如果无法回答其产生了什么价值，这种消耗就是无效率的。

于是，李彦宏抛出了一个可能重塑 AI 云服务估值逻辑的指标：DAA（Daily Active Agents，日活智能体数）。DAA 之于 AI 时代，正如 DAU（日活用户数）之于移动互联网时代。它关注的是究竟有多少个智能体在给人类干活，并最终交付了确定的结果。这比无谓的 Token 消耗更接近商业本质。李彦宏表示，未来全球日活智能体数（DAA）将很容易超过 100 亿。这意味着数字员工的无限供给已成定局，企业需要思考的不再是如何调优模型，而是如何构建自己的智能体优先策略。

为了匹配这一战略转变，Create2026 大会在组织架构上进行了前所未有的变阵。今年，百度首次将 "Create 开发者大会 " 与 " 云智大会 " 深度整合，打造出一个面向企业、合作伙伴与开发者的全景界面。大会启用了全新的双主论坛架构：技术与产品主论坛聚焦企业级 AI 落地，助力产业迈向 Agent 时代；超级个体主论坛则关乎每一个人的生产力释放。

在这一套叙事中，Create2026 给出的关键词，是 " 自我进化 "。李彦宏在开幕式上将其解释为三层含义，涵盖了三个层面的深刻变革：首先是智能体的自我进化，从被动响应到主动吸取环境养分并执行任务；其次是人类个体的自我进化，即通过一人加一支智能体编队，实现从普通人向 " 超级个体 " 的跃迁；最后是企业组织的自我进化，通过人与智能体的混合编队，将传统组织重塑为高效率的 " 超级组织 "。

从 " 卷模型 " 到 " 卷应用 "，从关注 " 成本 Token" 到关注 " 价值 DAA"，从 " 回答问题 " 到 " 交付结果 "，AI 云服务的价值锚点已经被彻底改写。接下来的竞争，将不再是谁的逻辑更像人，而是谁能在大规模智能体应用的浪潮中，率先实现从技术红利到生产力奇迹的惊跳。

技术底座—— " 新全栈 " 如何撑起万亿级智能体

如果说大模型的爆发是为 AI 时代准备好了 " 引擎 "，那么如何将这台引擎装入各行各业的生产流程，则需要一整套精密的 " 动力系统 "。

在 Create2026 百度 AI 开发者大会上，李彦宏指出，AI 不仅仅是模型，它是系统，是新一代的计算机。这意味着，单点模型能力的突破已无法支撑智能体时代的野心。百度此次提出的 " 新全栈 AI 云 "，本质上是试图通过芯片、AI 云、模型、智能体的端到端协同，重构 AI 时代的工业标准。

1、从 " 资源租赁 " 到 " 系统供给 "

过去十年，云计算的叙事主轴是 " 资源 "。企业需要算力、网络、存储，云厂商便提供弹性的虚拟化资源。在这种模式下，客户拿到的是一堆 " 零件 "，需要自己动手组装成业务系统。

但进入 2026 年，需求侧发生了剧变。百度集团执行副总裁沈抖在大会发言中指出，今天的客户需要的不再是离散的计算接口，而是高活跃、高价值、规模化的智能体应用。开发者不再仅仅视 AI 为一种计算资源，而将其视为一种 " 流动的逻辑 "。

这种变化倒逼云服务必须重新定义。百度方面认为，AI 云正从 " 拼图 " 模式向 " 有机体 " 进化。新全栈不再是技术的简单堆叠，而是要解决智能体在真实业务中面临的五大挑战：成本、速度、稳定性、可控性和交付能力。正如 iPhone 对手机产业链的重构，这种全栈整合能力正成为大模型进入 " 深水区 " 落地的核心竞争力。

2.Agent Infra：让 AI 从 " 一问一答 " 走向 " 能干重活 "

智能体要进入生产环境，首先面临的是效能瓶颈。沈抖指出，智能体处理的上下文往往是传统聊天机器人（Chatbot）的上千倍，且随着任务轮次增加，动辄消耗上百万 Token。如果成本和延迟降不下来，智能体就只能停留在实验室。

为此，百度智能云宣布将 MaaS（模型即服务）全面升级为 Token Factory（词元工厂）。沈抖表示，通过 "Agent-first" 理念重构产品，尽量减少 Token 的重复计算，使推理速度较市场平均水平提升了约 25%。这种升级意味着云厂商的竞争焦点从 " 谁有 API" 转向了 " 谁能低成本、高效率地生产 Token"。

与此同时，百度发布了 Harness Engineering（驾驭工程）。沈抖强调，模型决定了智能体能力的上限，而周边的系统（即驾驭工程）决定了智能体的下限。这套工程体系集成了长上下文管理、持久记忆、子智能体调度和评估反馈等核心能力。

据大会现场披露的数据显示，这套优化方案使得比如百度搭子 DuMate 在浏览器、Office 等典型办公场景中的任务成功率已达到 95%。得益于百度在长上下文管理上的优化，同样的任务，相比市场同类 open claw，百度版 Harness 最高可节省 23% 以上的 Token 消耗。实现了在商业效率上让 AI 从单纯的 " 应答者 " 进化为能处理长链路、复杂任务的 " 重劳动力 "。

3.AI Infra：把每一瓦电力转化为极致的 Token 效能

在智能体大规模应用的背后，是底层的算力经济学。当下的竞争已不再是单纯比拼 " 谁有更多卡 "，而是比拼 " 谁能让每一度电产生更大价值 "。

针对长链路 Agent 推理中高频出现的 " 超长且重复前缀 "，百度在 AI Infra 层面实现了 KV Cache 从显存（HBM）、内存到 SSD 的分层池化。百度方面称，这项技术将 KV Cache 的命中率做到了 90% 以上，长链路推理性能提升了 1 到 3 倍。这解决的是 AI 规模化落地后 " 用不起 " 的痛点。

在硬件层，百度自研的国产算力底座已完成规模化验证。沈抖表示，昆仑芯 P800 自 2025 年至今已交付多个万卡集群。据大会披露，在昆仑芯全国产集群上，已成功完成了文心 5.1 重要版本的训练，集群有效训练率达到 97%，万卡规模集群线性扩展度超过 85%。这组数据证明，国产算力已具备承载前沿大模型长周期训练的硬性能力。

此外，百度宣布基于昆仑芯的天池 256 卡超节点将于 6 月上市，其吞吐性能提升了 25%，推理效率提升 50%，端到端时延优化了 50%。而在物理基础设施层面，百度提出了吉瓦级 AIDC 概念，采用 " 网络向心布局 " 和 " 风液兼容架构 "。据称，这些极致工程能力将数据中心整体建设周期缩短了约 30%。

" 电网心脏 "、" 智驾中枢 "、" 具身大脑 "

百度 AI 进入产业深水区

在 AI 技术的演进曲线上，真正的 " 惊跳时刻 " 并不发生在聊天框的对话中，而是在那些高门槛、高壁垒的产业 " 深水区 "。

百度集团执行副总裁沈抖在大会上指出，AI 云的价值不再由模型参数定义，而是由其在复杂产业流程中的渗透率决定。当下的百度，正试图通过一套名为 " 新全栈 " 的系统，将 AI 从云端实验室推向金融风控的后台、电网巡检的现场以及人形机器人的大脑中，完成从 " 单点应用 " 到 " 产业智能化底座 " 的蜕变。

1. 金融：国产算力底座挺进核心业务 " 心脏 "

对于金融行业而言，AI 化的首要命题不是 " 酷炫 "，而是 " 安全 " 与 " 自主可控 "。由于金融业务对服务的专业性、稳定性有着近乎苛刻的要求，过去大模型往往只能停留在客服、营销等边缘辅助环节。

针对这一痛点，百度智能云提供了以昆仑芯 P800 为主的国产算力规模化落地方案。据大会披露，招商银行已基于昆仑芯 P800 打造起国产算力底座，其上线的 AI 应用已超过 800 个，广泛覆盖风控、营销、研发和办公等核心场景。沈抖称，在这 800 多个应用中，有超过 50% 已稳定运行在昆仑芯 P800 之上。

另一家头部银行浦发银行，则利用这一全栈能力微调出了财务分析专精模型。通过端到端的软硬件协同优化，浦发银行将这一过程压缩到了 " 分钟级 "。目前，全国 100% 的系统重要性银行以及 800 余家金融机构已选择百度智能云，这意味着国产 AI 系统已具备支撑金融这一国民经济血脉的硬核实力。

2. 国家电网：十年磨一剑，守护 11 亿人的供电安全

如果说金融看重的是安全，那么能源电力行业则对基础设施的高稳定性有着极致追求。百度与国家电网的合作已有十年之久，其历程正是 AI 从 " 边缘 " 走向 " 心脏 " 的缩影。

据大会介绍，双方的合作始于 2016 年的智能客服。而到了 2024 年，随着千亿级 " 光明电力大模型 " 的上线，AI 已深度参与电网负载诊断、配网调度等关键环节。针对传统巡检场景中 AI 识别准确率仅五六成、误报过高的痛点，百度通过 Agent Infra 重新设计了业务流：采用 " 小模型现场初判，大模型云端复判 " 的融合架构。

据沈抖披露，这一创新使巡检准确率提升至 85% 以上，将原本 2.5 小时的巡视时间大幅压缩至 45 分钟。目前，该方案已覆盖全国 800 多座变电站。放眼更广阔的产业图景，据官方数据显示，已有 80% 以上的央企正在使用百度智能云，推动能源、钢铁等行业实现持续进化。

3. 汽车：从数据仿真到 2000 万辆 L2 量产交付的 " 后台推手 "

在汽车产业链中，智能驾驶的拐点已经到来，但大规模落地的背后是数据管理、模型训练与仿真测试的 " 重资产 " 竞争。

百度智能云的 AI Infra 正在成为这一产业链的隐形支撑。沈抖称，百度智能云去年成功支持了超过 2000 万辆 L2 级辅助驾驶新车的交付。沈抖介绍，百度智能云通过芯云模体新全栈 AI 云，目前支持涵盖主机厂、电池、芯片、无人车等产业链领军企业的研发、训练、仿真、测试和量产交付多个环节，客户包括吉利、理想、长安、蔚来、地平线、新石器、宁德时代等。

以地平线为例，双方构建了超过 5500 个节点的超大规模异构算力集群。地平线创始人兼 CEO 余凯表示，这一基础设施支撑了万卡级的稳定大模型训练，并实现了对几千 PB 级海量数据的存储与高效管理，极大加速了智驾版本的迭代速度。

由此可见，百度的系统供给能力正让自动驾驶从实验室技术转化为数千万消费者的出行日常。

4. AI 终端：手机与智能硬件长出 " 超级助理 "

当 AI 进入手机、穿戴设备等终端，硬件正成为新的 " 超级入口 "。对于终端厂商而言，挑战在于如何让 AI 稳定地执行任务，而非仅仅是对话。

据大会披露，全球前十的手机厂商均已使用百度智能云 Agent Infra 相关能力。以荣耀为例，其个人助手 YOYO 已深度集成文心大模型与 AI 搜索能力。沈抖称，截至今年 4 月，荣耀 YOYO 的用户规模已超过 1 亿。通过开放操作系统层级的技能，AI 助手能够自主规划行程、预订酒店并自动创建日程闹钟，真正展现出 " 端云一体化 " 的执行力。除此之外，百度智能云还服务了超过 1000 家 AI 硬件公司，帮助扫地机器人、智能家电等产品长出 " 大脑 "。

5. 具身智能：将自动驾驶经验迁移至 Physical AI

具身智能被视为万亿级的赛道，但落地面临着数据、模型、本体这 " 三座大山 "。在这一前沿领域，百度展现出了深厚的先发优势。据第三方机构 Omdia 报告显示，百度智能云在中国具身智能 AI 云市场份额达 35%，超过第二、第三名总和。

沈抖认为，具身智能的数据稀缺问题比自动驾驶更突出，而百度正将过去十年在自动驾驶上积累的数据服务能力全面迁移至具身场景。星海图 CEO 高继扬在发言中强调，具身智能是一场 " 没有短板的游戏 "，需要从电机（Motor）到模型（Model）的软硬结合。据大会披露，依托百度 AI Infra 的积累，典型 VLA 模型训练已实现超过 70% 的加速，世界模型推理时延降低近 50%，使原本按周计的训练周期缩短至按天迭代。百度正在通过提供从算力到闭环评测的全栈系统，帮助具身企业构建物理世界的 Scaling 能力。

正如沈抖所言，云服务的定义已经因智能体而改变，必须进化为一套支撑大规模运行、持续迭代的全栈 AI 基础设施。这种深入产业深水区的 " 硬核交付 "，正是百度证明其 AI 价值的最佳注脚。AI 已然告别了模型能力的单边突进，正式进入了以 " 生产力交付 " 为核心的下半场。

超级个体与应用市场

一个人加一支智能体编队

1. 生产力单元的重构：从 " 两张披萨团队 " 到 " 超级个体 "

李彦宏在大会上提到，科技界曾流行 " 两张披萨团队 " 的说法，即一个公司的最小生产力单元应当是规模小到两张披萨就能喂饱的团队。但在今天，这一逻辑正在被打破。李彦宏认为，最小生产力单元正演变为一个 " 超级个体 "，即 " 一个人加上一支智能体编队 "。

这种转变意味着，过去需要一整个专业团队协同才能完成的任务，现在正向个体倾斜。在今天的浪潮下，Builder（开发者）、Founder（创业者）、Creator（创造者）正在实现 " 三位一体 "，每一个开发者同时也是创业者和创造者。这种 " 一人公司 " 形态的崛起，正是百度设置超级个体论坛的核心逻辑——为那些不再依赖传统组织、而是依赖 AI 驱动的个体提供全新的基础设施。

2. 技术平权：代码智能体打穿行业 " 高墙 "

要让超级个体成立，第一步是降低技术门槛。李彦宏在发言中提到一个悖论：AI 原生应用越来越依赖代码能力，但代码本身正在变得 " 不值钱 "。过去，软件开发有两道高墙：高门槛和高成本。专业团队、漫长周期和维护费用，决定了只有足够通用、足够大的需求才值得被开发。

而现在，秒哒这样的代码智能体，让不懂代码的人也能通过自然语言生成应用。百度此前介绍，秒哒具备无代码编程、多智能体协作、多工具调用等特点，用户只需描述需求，就能构建应用。与此同时，开发成本被压缩到极低甚至接近于零。这种技术平权不仅是个体的福音，更是对软件行业的一次重新定义。

3. 软件快消品化：满足 " 日抛型 " 长尾需求

当门槛与成本双双消失，软件的形态也将随之改变。李彦宏判断，" 一次性软件 " 或者说 " 日抛型软件 " 正变得合理。在过去，海量用户的个性化长尾需求因为 " 不划算 " 而被忽略；而现在，用户可以为了一个具体、瞬时的需求即时生成一款应用，用完即抛。

在这种逻辑下，软件正在成为 " 快消品 "。李彦宏在会上给出了一个极具吸引力的商业判断：软件行业正面临重新定义，这个市场很可能因此被放大十倍。这种规模化的应用爆发，意味着软件不再是耐用资产，而是随处可见、随需随得的服务。这为超级个体提供了前所未有的商业机会，让他们能够以极低的成本去捕获过去被工业化软件遗忘的市场缝隙。

为了支撑这些超级个体的多元化需求，百度推出了通用智能体入口—— DuMate（百度搭子）。DuMate 不仅仅是一个聊天窗口，它被定义为用户进入 Agent 世界的统一入口，旨在解决能力分散、用户需要频繁切换工具的痛苦，它整合了百度 AI 搜索、秒哒、伐谋、百科等核心能力。这意味着用户在同一个入口内，就可以协同完成搜索、编码、深度研究、数据分析和应用创建等复杂任务。这种 " 一句话真干活 " 的执行力，正是超级个体编队中最重要的 " 参谋长 "，让复杂的逻辑流在统一记忆和调度下与用户共同进化。

在超级个体的创作革命中，数字人扮演着至关重要的交互角色。李彦宏认为，数字人不仅是直播带货的工具，更是 AI 时代通用的交互界面，是 " 看得见的智能体 "。相比于冷冰冰的聊天框，数字人拥有语音、表情、动作，具备更强的表现力，并能提供任务交付时的效率与 " 情绪价值 "。

此次大会上，百度将 " 慧播星 " 正式升级为 " 百度一境 "。它不再局限于直播场景，而是进化为一个包含直播、视频、实时互动等多种形态的全场景数字云平台。对于超级个体而言，百度一境的意义在于解放生产力：普通的视频生成模型只能生成十几秒的短片，而一境可以生成几分钟甚至几小时的专业内容。一个人加一境，就能完成任何以人物形象为主体的视频创作，这极大地降低了内容创业的成本。

从秒哒到 DuMate，再到百度一镜，百度在 C 端和创作者侧的叙事已经比较清晰：它押注的不只是某一个爆款工具，而是个体生产力的全链条重构。一个人不再只是调用 AI 写一段文案、做一张图，而是可以通过一组智能体完成应用开发、资料研究、内容生成、营销表达和视频交付。超级个体的本质，不是 " 一个人替代一个团队 "，而是一个人开始拥有过去只有团队才具备的生产系统。

" 没有行动，就没有改变；

没有改变，就没有进化 "

百度 2025 年财报显示，AI Cloud Infra 全年收入约 200 亿元，同比增长 34%；第四季度 AI 高性能计算基础设施订阅收入同比增长 143%。根据百度内部战略会定调，百度智能云已将 2026 年 AI 相关收入目标的增速指引从 100% 大幅上调至 200%。

赛迪顾问报告显示，2025 年上半年，百度智能云以 40.2% 的市场份额位居中国 AI 云全栈服务市场第一；沙利文报告指出，在中国自研 GPU 云市场，百度智能云凭借 " 芯云一体 " 的闭环能力，以 40.4% 的份额位居榜首。同时，在汽车 GenAI 和能源 GenAI 两个关键垂直领域，百度的市场渗透率均稳居行业第一。IDC 报告显示，百度智能云已连续六年、累计十次蝉联中国 AI 公有云市场第一。

正如李彦宏在 Create 2026 大会上所言：" 机会靠行动兑现。没有行动，就没有改变；没有改变，就没有进化。"

不难发现，在招投标市场的强势收割、在高价值行业的深度渗透，以及通过 Agent Infra 将技术红利系统化、资产化，正是百度将 " 行动 " 转化为产业确定性的注脚。

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