Token 退潮、DAA 起势：全球 AI 价值共识正在「重构」

《人民日报》署名文章着眼于 AI 与生产力的对接，强调为智能经济建立评价体系的重要性，并由此引出了 DAA 这个关键指标。

文章认为，当前业内频繁强调的 Token，本质上在衡量的是智能消耗，而 DAA 衡量的则是智能生产力，也就是，每天有多少智能体真正完成并交付了任务、创造了价值。换而言之，如果说 Token 是智能经济消耗的「电费单」，那么 DAA 才是衡量智能经济增长的真正意义上的「成绩单」。

文章还表示，为智能经济建立科学的评价体系，核心目的是推动智能经济高质量发展——而将 DAA 作为重要指标，有助于引导各类资源更多流向以实体经济为主的产业智能化领域。

这篇文章迅速引发了 AI 行业的密切关注；一时间，DAA 成为整个 AI 圈的热门讨论词汇。

紧接着，在 7 月 17 日 ，在全球 AI 领域最有影响力的科技盛会 WAIC 2026 上 ，国际权威数据机构 IDC 发布了行业里首份《DAA 研究报告》，并在报告中提出：DAA 是智能经济时代企业 AI 价值的新度量衡。

与此同时，IDC 发布的数据显示，全球活跃 Agent 数量将迎来指数级增长。2025 年，全球活跃 Agent 数量为 2860 万个，预计 2026 年将达到 7940 万个，到 2030 年，这一数字预计将增长超过 22 亿个。

报告认为，DAA 之所以能够成为 AI 进入到智能体时代后的关键指标，核心在于，它关注的是有多少 Agent 在给人类干活并交付结果，与 Token 消耗相比，DAA 更接近于价值本身，也更接近 AI 赋能的本质。

也就是说，DAA 的提出，正是为了将 AI 价值衡量的标准转向对任务产出和实际交付的关注，其核心价值在于衡量高质量的智能劳动。

在报告中，IDC 还提出了 DAA 的六层指标树，分别是活跃规模、任务执行、结果交付、有效 Token、人机协同、治理与风险。不仅如此，IDC 还给出了 DAA 价值公式，即以：活跃智能体数、单智能体任务量、任务完成质量、单任务业务价值等四者的乘积，除以 Token 消耗与运营总成本。

在企业如何落地 DAA 方面，IDC 也专门给出了 3 个阶段的落地路线图，在 0-6 个月的时间里建立 DAA 认知和场景基线，6-18 个月建设智能体编队与 DAA 运营看板，最终在 36 个月的时间里进入到智能体优先的组织重构。

可以说，通过 IDC 的这份行业报告，DAA 已经超越了单一行业指标的范畴，进一步成为一套更加具象化的业务构建方法论和行业落地图景。

总体来看，《人民日报》署名文章阐明了 DAA 在智能经济评价体系中的关键作用，具有鲜明的行业指引意义。而 IDC 发布 DAA 行业研究报告，本质上也是看到了 DAA 在智能经济中的重要价值，并深入从 DAA 标准体系、方法论、落地路线图等角度，为产业落地 DAA 提供了更详细的实践指南。

值得一提的是，就在 7 月初，微软 CEO Satya Nadella 明确透露，其内部活跃智能体数已达到 2000 万。这意味着，百度此前提出的 DAA，已经在大洋彼岸得到了微软这样的全球最大 AI 实践者和科技巨头的隔空呼应。

可以说，DAA 从两个月前的概念提出，已迎来全球范围内的关注和呼应，同时从实际落地看，也在开始在操作层面为各个行业提供具体指引——毫无疑问，DAA 在整个 AI 行业的影响力正在持续放大。

DAA 样板间：从数字到物理世界

DAA 没有停留在概念层面。相反，从实际业务场景来看，DAA 的产生，本身就是对一系列 AI 产业落地实践和成果的总结和提炼。

在 WAIC 2026 现场，这些产业实践，已经形成了 一个个 DAA「样板间」。

以百度在 WAIC 2026 的动态为例，在本届世界人工智能大会上，百度旗下的一系列智能体和全栈 AI 布局集中亮相，从数字世界到物理 AI，为整个行业提供了具有代表性和参考价值的 DAA 落地范例。

其中，最受关注的是，百度通用智能体「百度搭子」成功入选本次大会最具科技含量和市场前景的十大「镇馆之宝」之一。作为一个能深入办公场景的生产力工具，百度搭子结合了百度在搜索、网盘、地图、大模型和百度智能云等领域积累的能力，内置了多种专业 Skill，可协同完成搜索、编码、深度研究、数据分析和应用创建等任务。

自上线以来，百度搭子日均提问次数增长 20 倍，成为增速最快的通用智能体。

在本届 WAIC 期间，百度搭子个人版展示了新升级的智能路由、多端共享记忆、浏览器调用和 PPT 生成等多项能力，新发布的企业版也亮相，进一步强化复杂办公和内容创作场景中的「干活」能力。

面对企业和产业应用场景，百度还在 WAIC 现场展示了旗下的自我演化决策智能体——百度伐谋。具体而言，在生产排程、工艺优化等产业场景中，百度伐谋能够通过分析复杂的资源条件、生产要素和业务目标，辅助企业寻找更优的生产和经营方案，推动智能体进入产业核心决策流程。

为了帮助更多普通用户也能更好地使用 AI，百度的无代码开发智能体秒哒也在 WAIC 迎来了重要能力升级，进一步聚焦应用增长与业务落地，围绕搜索优化、多端协同、移动端打包和技能复用等方面推出新能力，帮助开发者更高效地完成从创意到上线的全流程。

其中一个备受关注的应用案例是，在 WAIC 现场，5 位 10 后的少年发布了自己的 AI 应用，由此，「秒哒少年团」集体出道。

其中，一位以乔布斯为偶像的 8 岁小朋友扑满，在秒哒智能体的帮助下，用几十轮自然语言对话，和 AI 一点点「聊」出来了一个校园互助打伞小程序–哒哒打伞升级版；另一位 10 岁女孩王奕舒用秒哒为自己量身定制了一个学英语的小程序，把复杂的英语词汇、语法、阅读理解，拆解成一个个闯关游戏，令人印象深刻。

从整体数据来看，截至 2026 年 7 月，百度秒哒生成的应用已经累计服务超过 3500 万用户，创造了 350 万个具有商业价值的应用，每天有将近 20 万人在使用这些应用解决真实问题。

总体来看，围绕着 DAA 这一 AI 时代的新度量衡，百度展示了一系列智能体在办公、企业生产流程、应用程序等生产力场景中的赋能实践。

此外，在 WAIC 开幕前夕，百度旗下无人驾驶出行服务平台萝卜快跑与哈萨克斯坦企业 TPH 在上海签署战略合作协议，双方将共同探索在哈萨克斯坦引入无人车出行服务。这是中国无人车首次进入中亚市场。

截至今年 5 月，萝卜快跑已在全球 27 座城市落地，覆盖迪拜、阿布扎比等多个海外地区，累计完成超 2200 万次服务。

从这个角度来看，百度围绕 DAA 展开的生产力落地实践，已经超越数字世界的范畴，延伸到物理世界，服务于真实的人类出行场景。

当然，对于百度来说，支撑智能体和应用规模化运行的，是它「芯云模体」全栈能力优势。具体来说，百度依托昆仑芯、百度智能云、文心大模型和智能体等全栈 AI 能力的协同优化，已经在产品和落地场景方面跑通了 DAA 的生产力实践，并且在特定行业中完成了验证。

不仅如此，百度 DAA 的产业落地实践，也进一步印证了 IDC 对于 DAA 的判断：DAA 是衡量 AI 生产力的活跃语言。 IDC 在报告中专门提到的金融、制造、泛互联网、医疗、教育等 5 大 DAA 落地行业场景，也在百度的相关实践中得到了一定程度的印证。

由此可见，百度开展 DAA 实践的核心逻辑，是基于自身优势，为整个行业进行 DAA 的标准化探索。在内部流程跑通之后，打造一个个 DAA「样板间」，再将这些验证的过的经验和流程向外开放，进一步赋能整个行业。

DAA 的时代，已经到来了

DAA 之所以能够迅速引发中美 AI 科技企业的共识，同时能够获得权威媒体和国际权威调研机构的关注，并在 WAIC 获得颇高热度，背后有着多个维度的原因。

一方面，这是 AI 发展进入到「价值兑现」阶段的客观要求。

事实上，如果认真审视 AI 前几年的发展，虽然大模型参数在不断刷新记录，模型能力在不断进化，算力投入也在不断增加，Token 消耗也在飞速增长，但这些指标并不直接指向生产力，甚至一定程度上催生了盲目追风、盲目刷榜和「重投入、轻产出」等倾向。

由此，AI 如何真正实现价值兑现，越来越成为全社会关注的重点。

于是，在持续的业务探索中，AI 的落地模式从「模型驱动」切换为「应用驱动」，相比于聊天和内容生成，通过 AI「完成一项复杂任务」变得更加重要。由此，智能体成为最主流的 AI 应用形态，成为 AI 与生产力进行深度链接的工具，也成为 AI 赋能各行各业、推动智能经济发展的关键价值载体。

在这一前提下，要让智能体在生产力场景中体现出真正的价值，就必然需要一个清晰的度量衡指标——基于这一背景，DAA 的提出，本质上是 AI 这场充满潜力、但商业化难度高的产业革命，在迈向大规模、大范围落地阶段，对价值标尺的必然需求。

另一方面，中国丰富的应用场景，是智能体应用，是 DAA 场景验证的天然土壤。

正如《人民日报》的署名文章所言，从全球范围来看，中国拥有全球最为丰富的产业链和最广泛的应用落地场景，也拥有全球最大的数字消费市场和最完善的数字消费基础设施，已经为智能体的发展提供了最肥沃的土壤。

在这种情况下，智能体被广泛接受和应用，已经成为 AI 落地的核心形态。越来越多的行业正在通过智能体接入到 AI，并由此推动生产和服务模式发生改变。

值得一提的是，从政策的角度来看，智能体也成为 AI 落地过程中获得认可的的标准载体。

此前，国家多个部门已经联合印发了《智能体规范应用与创新发展实施意见》（下文称《意见》）。其中明确提到，智能体正加速与网络空间、物理世界深度融合，深刻改变人类生产生活方式和社会治理模式；不仅如此，《意见》还要求积极稳妥推动智能体典型场景应用，牵引技术产品优化提升，探索形成可复制、可推广的智能体落地应用模式。

从《意见》的主题内容来看，DAA 本身，也精准契合了国家层面力图通过智能体来赋能实体产业的政策思路。

另外，从全球范围来看，以 Token 为核心的 AI 衡量标准正在逐渐失效，而 DAA 则更加符合未来技术和产业发展的趋势。

比如，此前在 7 月 1 日，美国大数据分析公司 Palantir CEO Alex Karp 在接受 CNBC 采访时表示，OpenAI 及 Anthropic 等业者采用的 Token 计价模式已经「绝对出了问题」，一些企业为了求模型输出长度而耗费大量运算资源，却忽略了实质效益；而企业正在为⼤量「并未转化为业务价值的 Token 消耗」付费。

与此同时，微软已经因 Token 消耗剧增而按下 vibe coding 暂停键，并指出 Token 成本甚至高于员工成本。亚马逊也在告诫员工「不要为了使用 AI 而使用 AI」，而是转向通过标准化部署来控制无效的 Token 消耗。

Meta 一度按照 AI Token 消耗量进行排名的排行榜也被紧急叫停，Meta 管理层表示，「Token 消耗数字本身，无法衡量工作产出与实际价值」。

此外，海外经济学家 Torsten Slok 更是发出警告：Token 价格不断下降，企业的 AI 支出却更多了。

总体来看，在全球范围内，随着 AI 发展已经进入到「算账阶段」，以 Token 消耗为核心的 AI 落地叙事也正在式微。这一背景，也是 DAA 能够在全球范围内引发关注和共鸣的重要支撑。

需要说明的是，DAA 的提出，不仅仅是对中国市场 AI 应用落地优势的印证。某种程度上，它也是在为全球范围的 AI 价值衡量探索一条标准化路径，这也是中国 AI 落地实践赋能于全球的又一个重要支撑点。

回头来看，DAA 的诞生，本质上以百度为代表的全球 AI 领先企业，在长期主义的 AI 研发和落地实践中，凭借一以贯之的应用驱动思路，以及丰富的内外部应用实践，更早一步看到了 AI 落地价值的本质，也由此更早一步走向新概念提出和标准定义。

因此，当 AI 竞争正在从能力展示进入价值交付阶段，百度正在成为全球 AI 价值的前瞻定义者和率先验证者。

站在 AI 价值兑现的角度长期观察，可以预见的是，当 AI 与人类生产力的结合日益紧密，在这场以人工智能为核心的新一轮产业革命中，DAA 将会在更大程度上助力于 AI 与实体经济的结合，从而为智能经济的发展提供新的助力。

而 DAA 的长期价值，也将有望在全球范围内得到更加充分、有力的印证。