AI行业集体告别“Token崇拜”

文章作者、来源：火星财经

过去三年，Token是AI行业最重要的计量单位。

比参数、比推理、比基准测试，最后都落到同一个问题：你烧了多少Token。

Token消耗量成为这场军备竞赛的天然标尺，烧得越多，代表下注越深。

2025年，风向变了。

黄仁勋站在算力侧把Token定义为工业品，提出要建Token工厂，比拼产能和效率。

无招站在应用端提出“效法自然”，认为Token不是越多越好，而是应该像能量一样自然流动，减少无意义消耗。

刚刚结束的百度Create大会上，李彦宏首次提出DAA（日活智能体数），站在生态角度呼吁“别数子弹了，数战果”。

在李彦宏看来，Token只是代表成本，而非收益，衡量的是投入而非产出，潜台词是模型能力是入场券，执行才是护城河。

换个评分牌今年4月，一个消息从硅谷流出来，在AI圈里炸开了锅。

Meta内部有一个名为“Claudeonomics“的排行榜，汇集了超过8.5万名员工的AI使用数据，30天内，榜单上的总使用量突破了60万亿Token，”榜一大哥“烧掉的Token价值高达数百万美元。

震惊之余，也引燃一场辩论：Token消耗量，到底能不能代表一个人、一家公司”有多AI原生”？

HubSpot的CEO Yamini Rangan的回应被多次转发：outcome maxxing is greater than token maxxing，别盯着Token消耗狂欢了，看看你到底产出了什么结果。

历史上每一次重大技术产业的成熟，几乎都会经历类似的变化。

电力时代，最开始比谁发的电多，后来比谁用电更高效，最后没人再讨论发电量，而是讨论电驱动了什么产业。

互联网时代，最初比带宽、比协议、比服务器，后来真正重要的指标，却变成了DAU。没人再关心你传输了多少数据包，大家只关心到底有多少人在用。

Token也在经历相同的过程，只不过AI把产业演化的速度压缩得更快了。

黄仁勋站在算力端说：Token是工业品，我们要建Token工厂，比拼产能和效率。他的逻辑是供给侧的先把子弹造够，战争才打得起来。

他甚至给Token设定了价格区间，从接近零成本，到每百万Token 150美元。不同交互速度、不同实时性需求、不同场景，对应不同价格。

在黄仁勋看来，Token不会是统一定价的标准商品，它更像电力，会出现峰谷差价、分层调度和动态定价。

阿里无招站在调用层强调Token消耗要“效法自然”，不是越多越好，而是要像能量一样自然流动。他的逻辑是效率，“子弹要打准，不能乱射”。

李彦宏则把视角进一步拉向生态和结果交付，告诉我们“别数子弹了，数战果”。他提出DAA，把AI时代的度量衡从”消耗了多少“扭转到”干成了多少“。

不同玩家，站在同一条产业成熟曲线的不同位置，却不约而同地开始重写AI时代的新生产力坐标。

仔细想想，现在的Token很像大宗商品，最早人们关注原油产量，后来讨论汽油价格，再后来，消费者开始计算一箱油到底能跑多远。

未来随着Token商业化的加深，围绕大宗商品发展出来的所有商业逻辑：期货、套利、批发零售、计量计费……也会在Token上重演一遍。

事实上，这个进程已经开始：美国的OpenRouter在做聚合，Metronome在做计量计费，智能路由在做调度……整个行业，都在朝着“Token基础设施化“的方向演进。

百度要在AI时代占位，显然不能只停留在“卖Token”，DAA便是方向。

为什么是百度？为什么是百度率先提出DAA，而不是字节、阿里，或者OpenAI？

原因在于他们是主流叙事下的“赢家”。字节赢在流量，DAU就是它的母语，豆包日活用户过亿，月活3.45亿，长期稳坐AI原生应用头把交椅。

DAA把竞争焦点从“人的注意力“转向“Agent的任务交付”，这个切换实际上在稀释DAU的重要性。

阿里的处境又不同。无招说”Token消耗要效法自然”，那是效率哲学，讲的是如何用好Token，而非用什么来替代Token。

因为对阿里来说，Token本就是重要的生意。阿里云是国内最大的云计算服务商之一，大模型调用越频繁，Token烧得越猛，阿里云通过算力售卖获得的收入就越丰厚。

字节赢在流量，阿里赢在云和模型性价比，百度在这两套话语体系中都不占优。

虽然百度是国内最早押注大模型的科技公司之一，文心大模型也曾长期占据先发位置。但近两年，字节豆包在C端跑得飞快，阿里通义在企业侧有强势的云计算捆绑，DeepSeek用极低成本打出了震惊行业的推理效率……在模型能力上，百度没有跑出明显的能力代差。

百度手里握着的，是二十多年积累的搜索入口，扎实的AI基础设施投入和全栈AI能力、垂直场景的深度布局……这些资产，在模型能力和用户规模上，是隐形的，但DAA能让它们变得可见。

事实上，李彦宏对应用时代的判断是有现实依据的。

Cursor用代码智能体打开了软件开发的效率天花板，Salesforce在企业服务里大规模铺开Agent工作流，就连OpenAI也在把战略重心从基础模型往应用层倾斜。

Agent是AI商业化最快的路径，百度在此时提出DAA，恰逢其时。

但提出概念只是第一步，要推动DAA走向产业共识，百度还要做更多。

DAU之所以能成为移动时代的标准，并不是靠谁“定义“了它，而是苹果和谷歌通过iOS与安卓，撑起了开放的应用生态。

DAA的故事要讲圆满，它需要的也不只是模型能力，还有真实运行的Agent生态。

很长一段时间，搜索都是百度的核心的产品以及重要的营收来源。搜索的底层逻辑，本质上是一种高度中心化的产品思维：抓取内容、建立索引、掌握流量分发，它强调的是“聚合”。

可Agent生态需要的是开放。

Create大会上，李彦宏强调“人与智能体混合编队”“更多授权、更少管控”“更少层级、更快协同”，都是在朝着容纳大量Agent协作的开放生态努力。

平台上有多少Agent在真实运行？多少是有效交付？有多少企业客户愿意把合同审核、客服、供应链等核心流程放进百度的Agent体系？

这些问题的答案，才能体现出DAA真正的含金量。

不过它依然不是终局。

一个启动后卡住的Agent，算DAA；一个循环调用自己的Agent，也算DAA；一份没有渗入真实工作流的AI报告，同样可能被统计进DAA。

所以严格来说，DAA衡量的是“劳动投入”，而非最终的“价值交付”。

李彦宏给自己立下的军令状纵观商业史，每一次“提出新规则”，都同时是一场战略重构和自我革新。

微软在2014年萨提亚·纳德拉上任后，公开宣布“云优先、移动优先”，把自己重新定义为一家云服务公司，开启了微软历史上最深刻的自我革命。

IBM在PC时代失势之后，果断放弃硬件和消费市场，将自己重塑为服务和咨询公司。转型伴随着裁员、重组和剧烈的文化冲突，但恰恰是那一声公开宣告，加速了IBM脱胎换骨的蜕变。

今天的百度，也站在类似的节点。

李彦宏提出DAA，既是给行业画一张新地图，亦是用这张地图倒逼百度走向一个更开放、以结果交付为核心的自己。

这意味着百度不能单纯做一个流量分发者，它必须深度介入任务执行的全过程：能看见任务从哪里发起，能验证任务是否跑完，能对交付的结果负责。从“用户点了一下“到“事情真正办成”，这个链条上的每一环，百度都要有能力穿透。

谈起来是战略，落下去是算力。

李彦宏在大会上预测，全球日活智能体数有望超过100亿。这个数字背后，是天文量级的推理请求和Token消耗，DAA越高，算力洪流就越汹涌。

没有底层基础设施的支撑，“看见任务、验证交付、对结果负责“便是空中楼阁。

百度已经开始调整身位。此次大会上，百度智能云正式宣布，将全面升级为面向大规模智能体应用的新全栈AI云，目标直指“单位Token智能水平最好的Agent Infra”，以及“每瓦性能更强、性价比更高的AI Infra”。

百度不想只卖模型，它要卖的是能让成千上万个Agent稳定运转的工业级底座。

DAU成为移动时代的标准，靠的是亿万个真实用户在应用里交易、停留。DAA的命运，同样系于百度Dumate、伐谋、文心生态里，能跑出多少真实运行的Agent，交付多少被验证的经济价值。

在AI应用时代刚刚开幕，各项标准尚未确立、胜负悬而未决的时刻，率先提出新规则的人，至少赢得了定义这场战争的机会。

演讲结尾，李彦宏说：“我们不能停在原地，我们必须主动进化，一往无前。“

百度已经开启了自我进化，结果，要用行动回答。