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      DAA時代,AI公司的估值邏輯要徹底更新了

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      本文系基于公開資料撰寫,僅作為信息交流之用,不構(gòu)成任何投資建議

      2026年,人類歷史上最大規(guī)模的技術(shù)周期切換正在發(fā)生。

      近期硅谷傳出消息,OpenAI內(nèi)部正逐步放棄DAU這個統(tǒng)治互聯(lián)網(wǎng)二十年的核心指標,轉(zhuǎn)向TPD——每日Token消耗量。其產(chǎn)品負責人在內(nèi)部溝通中說了一句大白話:DAU告訴我們有多少人打開了ChatGPT,但它無法告訴我們,這些人創(chuàng)造了多少價值。

      這句話擊穿了DAU的根基。

      DAU這套統(tǒng)治了移動互聯(lián)網(wǎng)二十年的估值公式,底層邏輯有一個隱含前提:人的時間是有限的,注意力是稀缺資源。誰能圈住更多時間,誰就贏了。但AI做的是生產(chǎn)力的生意,度量勞動而非注意力。Agent撕開了這個前提。

      資本市場逐步認識到了這種變化,去年三季度以來,納斯達克科技企業(yè)DAU增速與后續(xù)市場表現(xiàn)逐漸脫節(jié)。

      Snapchat去年三季度DAU增速有8%,但是當季市值反而縮水11.3%;Pinterest去年四季度DAU增速為12%,當季市值縮水19.5%;而Duolingo今年一季度DAU增速達到了21%,反而市值大幅縮水44.3%,正是因為AI技術(shù)顛覆了其商業(yè)邏輯。


      DAU在崩塌,但Token同樣沒有觸達問題的核心。

      咨詢公司Gartner在近期報告中指出:Token消耗正在被越來越多的AI廠商視作反映AI規(guī)模、采用度和市場領(lǐng)導力的信號,但這一指標并不能有效體現(xiàn)業(yè)務(wù)價值、效率或可持續(xù)性。

      Token比DAU更接近價值的本質(zhì),卻是一個成本指標。它衡量機器做了多少功,而非創(chuàng)造了什么。

      直至2026513日,百度Create大會。李彥宏走上臺,提出了一個概念:DAADaily Active Agents,日活智能體數(shù)。


      “進入智能體時代,衡量一個平臺和生態(tài)的繁榮,更應(yīng)該關(guān)注DAA這個指標,關(guān)注有多少Agent在給人類干活,并交付結(jié)果。這比無謂的Token消耗,更接近價值,也更接近本質(zhì)。”李彥宏預測,未來全球日活智能體數(shù)可能超過100億。

      在我們看來,DAA是一個具有極高信息密度的高維認知。它不只是一次技術(shù)指標的更新,更是一套新估值邏輯的起點。

      正如GDP定義工業(yè)經(jīng)濟、DAU定義移動互聯(lián)網(wǎng),DAA試圖定義智能體經(jīng)濟的價值尺度。

      就在李彥宏提出DAA之后,資本市場給出了直接回應(yīng)。5月14日,百度美股收漲7.55%,站上150美元;港股開盤上漲7%,雙線走強。市場的反應(yīng)從來不是對一把尺子的投票,而是對它背后的邏輯的定價。當Create大會將DAA從概念推向前臺,投資者的買入方向,已經(jīng)替這場范式轉(zhuǎn)移投下了第一注。


      01

      從DAU到DAA

      李彥宏在Create大會上講得很清楚。DAU過時,Token不代表終局,DAA將是AI智能體時代度量衡。

      這不是一句口號。它背后是一套完整的推演邏輯。

      1.DAU過時

      過去二十年,互聯(lián)網(wǎng)世界的價值由人的注意力定義。誰的App圈住了更多用戶的時間,誰就贏了。DAU,日活躍用戶數(shù),是這套邏輯的終極度量衡。產(chǎn)品經(jīng)理的KPI圍繞它展開,投資人的模型以它為錨點,上市公司的年報在首頁展示它的增長曲線。

      但2026年,這把尺子開始彎曲。

      除了DAU增速與估值增長的逆位,從AI原生的企業(yè)出發(fā),DAU落后性更加凸顯。

      根據(jù)Counterpoint Research最新發(fā)布的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,今年一季度Anthropic的平均活躍用戶僅為1.34億,而OpenAI和Meta分別有9億及10億用戶,但以收入計量的LLM市場份額,Anthropic達到了31.4%,而OpenAI在活躍用戶規(guī)模多達7倍情況下,市場份額僅為29%,被Anthropic反超,而Meta僅有可憐的1.4%份額。


      當價值創(chuàng)造從傳統(tǒng)模式遷移到智能體,舊尺子就失去了地基。界面開始消失,DAU所代表的注意力經(jīng)濟學撞上了墻。

      2.Token不是終局

      相比DAU,硅谷給出的替代答案是TPD——每日Token消耗量。Token比DAU更接近價值的本質(zhì),但李彥宏的判斷更進一步:Token不代表終局。

      Token是成本度量衡。它衡量的是機器做了多少功,而非創(chuàng)造了什么。

      尤其是看黃仁勛的Token論,再看李彥宏的DAA,能感受到價值度量衡的進化:一個更關(guān)注生產(chǎn)成本,一個更關(guān)注價值交付。


      2026年3月,全球最具影響力的IT研究與顧問咨詢公司Gartner發(fā)布正式研究報告,題為《Token Consumption is a Misleading Metric for Measuring AI Market Leadership》。

      Gartner的核心結(jié)論有三點:

      第一,廠商間的Token數(shù)據(jù)不可直接比較不同模型對同一任務(wù)消耗的Token數(shù)量差異巨大,Token數(shù)量在技術(shù)上無法實現(xiàn)廠商之間的橫向?qū)R。

      第二,Token消耗與業(yè)務(wù)價值脫節(jié)Gartner明確指出,"Token消耗發(fā)生在AI價值鏈的早期階段,遠早于決策的形成或業(yè)務(wù)成果的實現(xiàn)",反映出的是計算活動本身,而非經(jīng)濟或戰(zhàn)略影響力。

      第三,以Token為信號會導致錯位激勵Gartner建議AI領(lǐng)導者應(yīng)"弱化Token指標,轉(zhuǎn)而通過解決方案能力、決策賦能效果、成本可預測性以及可量化的業(yè)務(wù)成果來評估AI",并明確提出替代方向——"已完成的任務(wù)、決策質(zhì)量、成本可預測性以及與業(yè)務(wù)流程的集成程度"。

      DAA與Token的根本區(qū)別正在于此。Token追問“消耗了多少”,DAA追問“交付了什么”;Token是過程,DAA是結(jié)果;Token衡量成本,DAA衡量產(chǎn)出。從DAU到Token再到DAA,是一場度量衡的三級跳:從注意力,到成本,最終到價值產(chǎn)出。

      3.DAA:智能體經(jīng)濟的北極星指標

      正如GDP定義工業(yè)經(jīng)濟、DAU定義移動互聯(lián)網(wǎng),DAA有可能成為整個智能體時代的北極星指標。AI時代的商業(yè)本質(zhì)不是“人使用工具”,而是“Agent完成任務(wù)”。當價值創(chuàng)造的主體從人類遷移到智能體,衡量標準必須從“多少人來了”切換為“多少活干完了”。

      AI公司的估值邏輯,要據(jù)此徹底更新了。

      02

      DAA框架的三個維度

      在傳統(tǒng)金融學中,估值思想脈絡(luò)可歸結(jié)為涇渭分明的兩大體系:一是以約翰·伯爾·威廉姆斯與本杰明·格雷厄姆為奠基人的客觀價值體系,另一則是以約翰·梅納德·凱恩斯為思想源頭的主觀價值體系。客觀價值有數(shù)可依,因此客觀價值體系的發(fā)展更為系統(tǒng)化。


      圖:估值的兩大體系五種方法,來源:《公司估值:方法論與思想史》,錦緞?wù)?br/>

      而在此基礎(chǔ)上,估值方法發(fā)展至今,幾乎每一輪估值模型的改進,都伴隨著供需關(guān)系的革新,因為當舊數(shù)理無法計算出新商業(yè)模式的經(jīng)濟利益時,就會有新的計價方式誕生。互聯(lián)網(wǎng)時代,市銷率(P/S)和日活用戶數(shù)(DAU)取代P/B成為定價中樞,估值計算模式的革新,主要對應(yīng)了三個階段:

      首先是傳統(tǒng)P/B無法衡量互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的資產(chǎn)價值,因此投資者從用戶數(shù)估算潛在價值,其次互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模化效率高,因此用估值和營收增速代替?zhèn)鹘y(tǒng)利潤增速,最后不同互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)單一用戶價值不同,從而形成了DAU與ARPU計算價值的邏輯。

      AI投資的三段式躍遷,恰好對應(yīng)了這個邏輯的展開:

      第一階段,2023至2024年,模型能力投資。投資人問參數(shù)多大、訓練數(shù)據(jù)有多少,如同投資蒸汽機先看馬力。這是模型中心的投資邏輯。

      第二階段,2025年,應(yīng)用落地投資。投資人開始問有多少付費用戶、落地場景是什么,仍停留在“多少人裝了機器”的階段。這是應(yīng)用中心的投資邏輯。

      第三階段,2026年起,拐點出現(xiàn)。核心問題變成了:多少智能體在交付任務(wù)?這些任務(wù)創(chuàng)造了多少價值?這是以DAA為中心的投資邏輯。

      DAA作為一套三維估值坐標,指向社會經(jīng)濟的一場深層變革。

      第一維,DAA規(guī)模消費市場看滲透率。每天有多少智能體在運行,這是Agent時代的用戶觸達指標。李彥宏預測的100億,正是這一維度的參照。一個用戶可以同時激活多個智能體,智能體不是人的替代品,而是能力的副本。

      第二維,任務(wù)完成率企業(yè)市場看有效勞動。智能體交付了多少實際結(jié)果。一個智能體被激活了,但它是不是真的把事做成了?這比它被激活了多少次重要得多。

      第三維,單任務(wù)價值開發(fā)者市場看經(jīng)濟產(chǎn)出。每一個任務(wù)閉環(huán)創(chuàng)造了多少收益。類似移動互聯(lián)網(wǎng)的ARPU,但衡量的不再是單個用戶創(chuàng)造的價值,而是單個任務(wù)的經(jīng)濟回報。


      三維合一,從規(guī)模到質(zhì)量到價值,構(gòu)成了一套完整的估值坐標。其實質(zhì)是將估值錨點從注意力爭奪拉回到生產(chǎn)力創(chuàng)造。

      這套框架正在被市場定價。

      傳統(tǒng)SaaS按席位收費模式之所以被沖擊,正是因為其定價脫離了這個坐標。企業(yè)為“使用權(quán)利”付費,而非為“實際價值”付費。相比Anthropic以百萬Token為單位按實際用量收費,Sierra等廠商直接按問題解決效果收費并進行價值分成,新框架將估值體系從“主觀判斷”拉回來指向“實際產(chǎn)出”。

      Anthropic CEO Dario Amodei在2026年5月開發(fā)者大會上披露,公司2026年第一季度營收與使用量在年化基準上增長了80倍。ARR從2024年底約87億美元,到2026年4月飆升至300億美元,已超過OpenAI的250億美元年化收入。Salesforce花了約20年才達到300億美元年收入,Anthropic不到三年。


      圖:LLM Revenue Share in Q1 2026,來源:Counterpoint

      驅(qū)動這條增長曲線的核心產(chǎn)品是一款編程智能體Claude Code——它的邏輯不是“調(diào)用模型”,而是“把活干完”。客戶付的是交付費,不是API費。

      03

      為什么是百度提出DAA

      百度創(chuàng)始人李彥宏率先提出關(guān)于DAA的最新判斷,這不是偶然,是實踐下的灼見,是高維認知體系下的必然視野。

      1.認知的螺旋

      翻開李彥宏的歷次公開發(fā)言,能看出一條清晰的演進弧線。

      2024年WAIC大會,他提出“AI時代,不是要推出一個“超級應(yīng)用”,要打造數(shù)百萬的‘超級有用’”,率先質(zhì)疑移動互聯(lián)網(wǎng)的核心評估邏輯。同年9月,他公開斷言:“智能體是AI應(yīng)用的最主流形態(tài)”

      2025年,他在《人民日報》發(fā)表署名文章,預測“2025年可能會成為AI智能體爆發(fā)的元年”。同年百度世界大會,正式提出“內(nèi)化AI能力”和“效果涌現(xiàn)”。

      李彥宏的AI預判已連續(xù)多次被行業(yè)現(xiàn)實驗證。他在2024年行業(yè)尚在追逐模型參數(shù)時,率先提出“卷應(yīng)用而非卷模型”,并且率先預判布局智能體,如今已成為行業(yè)共識。

      再往后,才是Create2026上DAA度量衡的正式確立。從卷應(yīng)用、押注智能體,到提出AI內(nèi)化、效果涌現(xiàn),再到定義DAA——這是一條跨度超過三年、持續(xù)深化的認知螺旋。

      2.實踐的先驗

      提出DAA,是因為百度自己就在大規(guī)模布局Agent。

      本次Create大會上,百度升級發(fā)布了全棧智能體矩陣,不必逐一羅列,挑幾個有代表性的看:

      通用智能體DuMate, 能看見屏幕、操作軟件、處理文件、串聯(lián)業(yè)務(wù)系統(tǒng),只需一句話,就能自己干活,交付結(jié)果。百度全面的核?優(yōu)質(zhì)能?,如搜索AI API、秒噠、伐謀、百科等,都可無縫集成進通用智能體DuMate這一統(tǒng)一入口 。在PinchBench權(quán)威評測中,DuMate登頂全球榜首,完成成功率93.3%,超越OpenAI。


      無代碼平臺秒噠升級至3.0,上線企業(yè)版并推出APP生成能力。截至目前已協(xié)助全球用戶生成超100萬個AI應(yīng)用,81%的用戶為零編程基礎(chǔ)。現(xiàn)場有個溫州二年級的孩子,用一句話生成了校園互動打傘小程序。這意味著Agent正在將非技術(shù)人群轉(zhuǎn)化為開發(fā)者。

      自我演化決策智能體伐謀2.0發(fā)布,直接面向業(yè)務(wù)專家做全局最優(yōu)決策。在青島港,它助力自動化碼頭效率提升(見下圖),在鄂爾多斯,信控智能體讓主城區(qū)車均延誤下降18%,在中信百信銀行,風控特征挖掘效率提升100%。這是一個學會在現(xiàn)實世界里做事的Agent。


      慧播星則升級為“百度一鏡”,從直播帶貨拓展為全場景數(shù)字人平臺。通過它的電商帶貨Agent,商家能以極低成本生成媲美專業(yè)團隊的帶貨視頻。這意味著過去百萬千萬預算的廣告大片,現(xiàn)在再小的品牌也能擁有。

      以上可見,百度Agent產(chǎn)品矩陣的共同指向是清晰的:讓智能體干活,交付結(jié)果。DAA的提出,首先是對自身實踐的一次命名。

      3.新全棧底座

      DAA的第三層底氣,埋在百度鋪了多年的“芯云模體”新全棧里。

      智能體不是憑空長出來的物種。它需要一整套基礎(chǔ)設(shè)施托著,芯片、云計算、基礎(chǔ)模型,每一層都得為這個新物種重新適配。百度在這條鏈路上鋪了相當長的時間。

      先說芯片。昆侖芯P800已在國內(nèi)建成首個自研的三萬卡集群,跑通了真實的訓練和推理場景,在互聯(lián)網(wǎng)、金融、制造、教育、能源等行業(yè)都實現(xiàn)了超萬片級交付。這件事業(yè)內(nèi)知道很難,百度不聲不響做了。即將上市的256卡版本,可以把推理效率再提升50%。摩根大通對昆侖芯給出了400至490億美元的獨立估值區(qū)間,昆侖芯已啟動科創(chuàng)板上市輔導。

      往上看云這一層,百度智能云在中國AI云全棧服務(wù)市場的份額超過40%,連續(xù)5年位居第一。2025年全年AI云收入同比增長34%,四季度AI高性能計算設(shè)施的訂閱收入增速達到143%。在具身智能AI云市場,百度同樣以35%的份額排在首位。本屆大會,百度智能云則全面升級為面向大規(guī)模智能體應(yīng)用的新全棧AI云,針對Agent Infra與AI Infra兩大基礎(chǔ)設(shè)施進行全面升級。


      云不只是一門算力的生意,它是Agent大規(guī)模部署的底層土壤。據(jù)2025年公開市場大模型相關(guān)招投標信息的統(tǒng)計,百度智能云連續(xù)兩年在中標項目數(shù)和中標金額上雙居榜首。

      再往上是模型層。文心大模型5.1僅用了業(yè)界同規(guī)模模型約6%的預訓練成本,達到了領(lǐng)先水平,登上LMArena搜索榜國內(nèi)第一。

      財務(wù)數(shù)字也在給出印證。2025年百度全年AI業(yè)務(wù)營收達400億元,四季度AI業(yè)務(wù)收入占一般性業(yè)務(wù)收入的43%。花旗預測一季度AI云基礎(chǔ)設(shè)施收入將同比增長45%,AI驅(qū)動收入占比將首次突破50%。麥格里預計AI云基礎(chǔ)設(shè)施一季度增速超40%,并將百度2026年每股收益預測調(diào)高9%。


      這些數(shù)字單獨拿出來,每一項都能寫一份研報。放在一起,它們講的是同一件事:智能體不是在真空中長出來的,它長在芯片、云和模型層層堆疊的土壤里。百度在每一層都深耕多年,現(xiàn)在,已經(jīng)到了從看不懂到追不上的時候。

      值得注意的是,過去一年百度港股已累計上漲超過70%,領(lǐng)跑中概股,但當前股價仍遠低于多家機構(gòu)基于SOTP估值法給出的目標價:中金上調(diào)美股和港股目標價至205 美元/196 港元麥格里維持優(yōu)于大市評級,Benchmark給出215美元。

      按舊邏輯估值的百度,存在很大的修復重估空間。當市場開始用DAA的新邏輯重新審視這家公司時,它的估值錨點將從古典AI時代的周期性波動,轉(zhuǎn)向Agent生態(tài)的價值產(chǎn)出。

      百度是一家持續(xù)自我進化、多次穿越周期的企業(yè),這是刻在創(chuàng)始人和老牌巨頭的基因里。李彥宏1990年在北大求學時就在筆記本上寫下“人工智能”。2013年在硅谷成立深度學習研究院。這是中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中第一個把Deep Learning提到核心技術(shù)創(chuàng)新地位的企業(yè)。

      2017年發(fā)現(xiàn)scaling law,2018年發(fā)布自研昆侖芯片、自動駕駛首次亮相,2019年發(fā)布首個知識增強大模型,2023年文心一言首發(fā),2024年率先卷應(yīng)用、擁抱MCP、率先押注智能體——每一次關(guān)鍵布局初期都是非共識,但最終都推動行業(yè)走向新的共識。

      04

      結(jié)語:估值范式的代際轉(zhuǎn)移從不等待任何人

      李彥宏預判未來全球日活智能體數(shù)可能超過100億。

      今天,全球DAU最高的公司可能是Meta,超過34億。未來,智能體活躍規(guī)模將極速擴大。一個用戶可以同時運行多個智能體,智能體是能力副本而非人的替代。幾年之后我們將看到,Agent時代的經(jīng)濟規(guī)模將遠超移動互聯(lián)網(wǎng)。

      這個判斷的產(chǎn)業(yè)意義在于,當智能體進行龐大的價值創(chuàng)造,經(jīng)濟總量本身就會膨脹。DAA正是衡量這種新一輪繁榮的核心標尺。

      尺子的確立從來不是純粹的技術(shù)問題。回看科技史上的歷次度量衡革命,從電報時代的波特率到互聯(lián)網(wǎng)時代的比特率,標準之爭背后,是產(chǎn)業(yè)話語權(quán)的終極博弈:當下,OpenAI轉(zhuǎn)向了TPD作為核心指標,試圖將“Token消耗量變成下一代通用估值語言。而百度給出了DAA,指向了更底層的東西:智能體作為數(shù)字化勞動者的任務(wù)閉環(huán)。兩條路徑對應(yīng)不同的商業(yè)邏輯:TPD仍在模型成本層,DAA已跨入了Agent價值層。

      在投資領(lǐng)域,一個規(guī)律反復被驗證:共識里只能賺到Beta,非共識里才能找到Alpha。當一件事已成為所有人的共識時,估值往往已被充分定價。真正巨大的投資機會,往往誕生于“尚未形成共識”的階段——多數(shù)人還不相信,還看不懂。

      DAA,正是這樣一個新“非共識”。

      從注意力到生產(chǎn)力,從DAU到DAA,一個時代結(jié)束了,另一個時代開始了。而估值范式的代際轉(zhuǎn)移,從不等待任何人。

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