全世界都在質疑Token，那解決方案是什么？

要卷應用，不要卷模型。

作者|楊知潮

Token這個詞，正在成為全球科技行業的眾矢之的。

根本原因在于，Token不代表產出，只代表投入，而商業終究要看產出。尤其是在年初爆火的龍蝦上，“空燒”Token的現象普遍出現。很多人表示花了幾千塊錢的Token，玩得盡興，但最后卻說不清自己的龍蝦究竟帶來了什么幫助。

大企業更是如此，他們以每天幾億美元的成本為員工支付Token，但最終帶來的回報卻不盡人意。

全球科技企業開始重新審視Token，亞馬遜、Palantir、Meta、微軟等公司紛紛意識到Token的局限性，轉而強調投入產出比。

但質疑和否定本身并不能解決問題，新的衡量方法才更有價值。

在今年的Create大會上，百度創始人李彥宏提出了一個概念：DAA，即用日活智能體數來衡量AI的產出和價值。

在WAIC 2026上，IDC又發布了行業首份DAA研究報告，為DAA提供了一套完整的標準和價值公式，將概念進一步量化、具體化。

我們的世界不缺少概念，但對現在的AI來說，這個概念很重要。

01 世界質疑Token，中國給出答案

以Token來衡量AI的發展水平，的確顯得有些奇怪。

畢竟Token是投入數字，代表企業向AI花了多少錢，花了多少資源。它不代表成功，只代表能花。

以實體經濟做一個比喻：什么是成功的餐館？我們不能用擁有多少臺桌子、多大面積、雇傭了多少服務員來衡量。這只能代表飯店的老板有錢花，肯花錢。

真正決定一家餐館是否成功的，是有多少人來吃飯，它每天為多少人做飯，能做出多么豐富的餐食。

很簡單的道理，但落在AI領域，卻被頻頻忽視。

云服務廠商曾以購買了多少卡、消耗了多少Token為榮。亞馬遜等公司甚至設置過AI使用排行榜，很多員工為了沖排名，會主動刷高AI調用量。在這些公司內部，AI用得多一度成為一件值得驕傲的事。甚至有內容創作公司鼓勵員工每部作品都必須用到AI。

這是大公司，而普通人也開始“算力競賽”，在今年年初的龍蝦熱上，“花了多少Token”，也成為社交媒體上的一種虛榮比拼。

唯Token論帶來了大量資源消耗。據Meta披露的數據，公司員工30天內的Token消耗量高達60.2萬億，僅月度使用成本就逼近9億美元。微軟甚至認為，無節制地燒Token，成本已經高過人工——AI應當幫助企業降低成本，而不是制造新的成本壓力。

當然，在行業的最早期，人們需要這種投入精神，或者說跟風精神。這是有益的，它能讓AI行業迅速熱起來。但隨著Token的投入過高，計算回報，就顯得非常有必要了。

很多人都逐漸意識到了這點。

李彥宏認為：Token不一定代表終局，Token代表的是成本，不是收益。

Palantir的CEO Alex Karp直接批評了以Token收費的模式。他認為，很多企業付出大筆費用，但買到的Token未必真正轉化為價值。

他提了一個很有意思的說法：如果AI能幫一家企業多賺10億美元，模型公司可以直接拿走30%，而不是按Token收費。

這個說法其實接近Palantir的收費模式：Palantir是一家服務類公司，其收費邏輯更接近“解決一個問題收多少錢”。

如果說Palantir的CEO批判唯Token論，還帶有一定商業立場，那么以Token計費為重要商業模式的Anthropic，其相關判斷就更值得關注。

Anthropic Claude Code工程負責人認為，燒Token的時代已經過去，未來應該算ROI。不論使用什么指標，都必須計算投入和產出。

同為基礎設施公司的亞馬遜，也取消了內部的AI使用排行榜，副總裁直接表示：不要為了用AI而用AI。

不過亞馬遜和Anthropic都沒回答一個問題：不唯Token論，那要唯什么論呢？人們當然可以輕松拋棄掉Token作為核心的度量衡，但用什么新的度量衡呢？

中國給出了答案：DAA——日活智能體數。這是李彥宏在今年5月舉辦的百度Create大會上提出的概念。

李彥宏對這個指標的介紹是：“當人類進入智能體時代，衡量一個平臺和生態的繁榮，更應該看的是DAA這個指標。這比無謂的Token消耗更接近價值，也更接近本質?！?/p>

在WAIC大會前夕，人民日報又刊發了李彥宏的署名文章《為智能經濟打造科學評價體系》。文章強調，以DAA為重要指標，可以衡量人工智能的實際應用與實際產出，引導資源更多流向以實體經濟為主的產業智能化領域。

在7月17日的WAIC大會期間，IDC發布行業首份DAA研究報告，建立了一套完整的系統化標準。

全球行業正在重新審視Token，而DAA為衡量AI價值提供了一個新的參照系。

02 一套全新的邏輯

DAA的有效性，在于把抽象的AI價值問題轉化為一個更具體、可觀察的數字。

AI的產出太抽象了，它不像有些產出是非常具體的，比如發電站的價值可以直接用發了多少度電、外賣員的價值需要評估送了多少單。

但智能體太繁雜，有的是寫代碼的、有的是做安全風控的、有的是做視頻的。哪怕同樣寫代碼的，一行代碼，價值也完全不一樣。

這對于AI的推廣，是非常不利的。尤其是在傳統行業的數字化轉型中，AI很難回答一個問題：這個東西有什么用？

而DAA選取了一個巧妙的數字：運行了多少個智能體。

畢竟我們已經進入了智能體時代。IDC的DAA研究報告顯示，全球活躍Agent數量2025年為2860萬個，預計2026年達到7940萬個，2030年增長到22.16億個。智能體已經成為模型能力走向“幫人干活”的直接落地渠道，以它為度量衡，是一個非常直觀的指標。

它不能代表AI到底干了多少活，但它可以代表，有多少個“數字員工”在幫人類干活。就像如何衡量一家服務公司的服務能力？有多少員工，永遠是一個非常不錯的直觀指標。

更何況，DAA不光是一個數字，它背后還有一整套評估體系，是一套完整的公式。

據《DAA研究報告》介紹，DAA有六層指標數：

第一層是最簡單的活躍規模，具體有多少個智能體在運行。

但只有運行還不夠，還要看智能體是否在“摸魚”，于是就有了第二層：任務執行。評估這些智能體是不是真正在為人類干活。

只干活又不夠，工作是講產出的，于是有了第三層：結果交付。這些智能體的“工作”是否帶來了業務上的價值，比如節省成本，提高營收。

有了結果，還要看ROI，這就有了第四層：有效Token，是否能用更少的Token，完成單位任務。

AI是協助人類完成任務的，Token之外，人工接管也是一種成本。于是有了第五層：人機協同，即它是否提高了人的效率，而不是增加人的負擔。

當然，現代工作不光講效率，還要講生態的安全，于是又有了第六層：治理與風險。

這六層指標，層層遞進，共同構建了一套系統化標準，讓DAA從一個簡單的數字概念，成為了一套可以落地的管理工具，甚至是管理哲學。

圍繞這幾層指標，DAA還有一套更具體的公式：活躍智能體數×單智能體任務量×任務完成質量×單任務業務價值，再除以Token與運營總成本，形成對DAA價值的衡量。

全球很多科技巨頭的高管都在強調AI投入要算ROI，而DAA給出了一套衡量ROI的具體公式。

百度已經在自己的產品中實踐這種價值導向。在WAIC大會上，百度搭子被評為“鎮館之寶”，這款通用智能體自上線以來，日均提問次數增長20倍。在這個智能體內，人們只要說一句話，就能把想法落地成結果。

此外，在WAIC上，百度智能體的多款產品同步亮相。比如百度一鏡首發雙數字人對談型視頻播客，推出數字人視頻播客解決方案；百度文庫、百度網盤聯合推出的通用智能體GenFlow 4.0能力再次升級，Office Agent實現全面進化。目前，GenFlow月活用戶已達1億。

這些產品，正在用實踐去驗證DAA這個度量衡的價值。

03 實用主義哲學的一貫延展

了解李彥宏的人，哪怕是第一次聽到DAA這個詞，也不會感到陌生。

雖然這個詞和概念是新穎的，但其中體現的思想，早就有鋪墊——DAA的背后，其實是李彥宏對AI應用的看重，對它“到底幫人類干了多少活”的重視。

早在2023年，李彥宏就在行業內率先喊出：要卷應用，不要卷模型。

模型也是一種底層基礎設施，它雖然重要，但本身不創造價值。此后，無論是百度發布的產品邏輯，還是李彥宏個人的公開發聲，都反復強調“干活”兩個字的重要性。

時間正在驗證李彥宏判斷的前瞻性。模型競爭逐漸降溫，大公司和創業公司紛紛把目光移向應用層。

那些更關注應用的公司，也正在收獲市場認可。比如Palantir這家應用型公司，近年來成為資本市場的熱寵，在業務增長和資本表現上都展現出較強勢能。

更看重應用落地的Anthropic，聲量和估值也持續走高，在外界討論中不斷被拿來與OpenAI比較。

谷歌、百度等具備完整應用生態的企業，在AI云服務的收入轉化上也開始體現出優勢。原因不只是模型能力，更在于它們的產品和客戶擁有更具體的應用場景。

隨著全球對Token作為計量單位的質疑升溫，AI投入開始越來越強調ROI。以DAA作為度量衡，或許正是AI時代“如何衡量AI產出價值”的一種中國答案。

頭圖來源|AI制圖