李彦宏称AI时代应关注智能体日活而非Token数量
百度这次算是把家底都亮出来了。5月13日，百度AI开发者大会如期而至，今年的焦点异常清晰：智能体（Agent）。从通用入口到代码生成，从数字人到企业决策，百度一口气推出了一个覆盖多场景的智能体产品矩阵。
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大会开场，百度创始人李彦宏没有过多寒暄，直接抛出了一个核心观察：过去几年，每年都有一个AI技术凭借春节热点“出圈”。2023年是ChatGPT，2024年是Sora，2025年是DeepSeek，而到了2026年，这个角色变成了一个名为“龙虾”的智能体。
▲百度创始人李彦宏
这背后是一个重要的趋势转变。李彦宏直言，AI舞台的主角，正在从模型（Model）转向智能体（Agent）。“龙虾”的出圈，关键不在于其底层模型有多惊艳，而在于它作为一个能理解指令、记住上下文、持续在线并完成任务的产品形态，真正开始被用户所接受和信任。
基于这个判断，李彦宏提出了一个可能碘伏当前行业评估体系的观点：业界习惯用消耗的Token数量来衡量AI的活跃度，但Token衡量的是成本投入，而非价值产出。进入智能体时代，一个更本质的指标或许是DAA（日活智能体数）——即有多少智能体在真正地为人类工作并交付成果。他甚至预测，未来全球日活的智能体数量将轻松突破100亿。
为此，百度首次对外明确了其全栈AI架构——“芯云模体”。即以自研的昆仑芯为算力底座，以智能云为平台，以文心大模型为核心能力支撑，最终通过各类智能体（Agent）实现应用落地，形成一个四层闭环生态。
一、一个入口统管所有任务：DuMate进军移动端
智能体要普及，首先得解决入口分散的问题。现在的智能体，有的在电脑里，有的在云端，还有的在“云手机”里，用户需要来回切换，体验割裂。
百度推出的DuMate，目标就是成为那个统一的智能体入口。它将百度搜索、代码生成工具“秒哒”、决策智能体“伐谋”以及百科等核心能力整合到一个系统中，通过统一的记忆、权限和调度，来处理搜索、编程、深度研究、数据分析乃至创建应用等各种任务。
这次大会的重头戏之一，是DuMate推出了移动端App，实现了与PC端的实时无缝互通。这意味着，你在电脑上发起的复杂任务，可以随时在手机上查看进度和管理结果；反之，手机上的指令也能同步到电脑上继续执行。这相当于给你的智能体配了一个随时待命的移动指挥中心。
根据百度公布的数据，DuMate在近期的一些智能体基准测试中表现不俗，在PinchBench评测中登顶，并在DeepResearchBench中位列第一，显示出其多任务处理能力的潜力。
二、软件变“快消品”，秒哒3.0让App开发像说话一样简单
如果说DuMate是“总管”，那么“秒哒”就是专攻生产的“工程师”。李彦宏在谈到代码智能体时，提出了一个颇为犀利的观点：代码能力越来越重要，但代码本身正在变得越来越“便宜”，甚至未来可能免费。
这直接冲击了传统的软件行业。过去，软件开发有两大门槛：高技术壁垒和高开发成本。而代码智能体的出现，正在同时瓦解这两堵高墙。它让不懂编程的人也能通过自然语言描述来生成应用，并将成本压到极低。
带来的结果是什么？“一次性软件”或“日抛型软件”变得可行。比如，为某个临时活动快速生成一个报名应用，用完即弃。李彦宏认为，这并非软件行业的噩耗，反而可能打开一个比现在大十倍的新市场。
此次发布的秒哒3.0，核心升级正是App生成能力。用户只需用语言描述需求，它就能直接生成可运行在iOS和Android上的应用，并支持打包、调试和热更新。百度还同步上线了独立的秒哒App，让用户在手机上也能随时进行应用开发。
针对企业用户，秒哒3.0提供了企业版，支持团队协作、权限管理和数据隔离。此外，它还扩展了智能体能力，集成了信息调研、数据分析、文档生成等更多“技能”，并允许用户接入自定义技能。
三、数字人是“看得见的智能体”，百度一镜瞄准长视频与互动
除了处理无形任务的智能体，百度也将“数字人”纳入了智能体框架。李彦宏将数字人定义为“AI时代的通用交互界面”，或者说，是“看得见的智能体”。
基于此，百度将原有的数字人产品“慧播星”升级为全场景数字人平台——“百度一镜”。它不再局限于直播带货，而是覆盖了视频生成、直播、实时互动等多种内容形态。
与通常只能生成十几秒短视频的模型不同，百度一镜强调其生成长内容（几分钟甚至几小时）和强互动的能力。李彦宏现场描绘了几个场景：需要日更视频的博主、要用多国语言发布产品视频的跨境电商卖家、需要为新品制作营销视频的市场人员，都可以利用一镜快速生成高质量内容。
同时，百度一镜的海外版也已推出，主要服务于中国企业的出海需求以及全球创作者，用于多语言内容生产和跨境营销。
四、不止于“助手”，伐谋2.0进化为企业决策大脑
面向更为复杂的产业场景，百度带来了伐谋2.0。与偏向通用任务的DuMate和偏向应用开发的秒哒不同，伐谋定位为“决策智能体”，专注于解决企业的实际业务优化问题。
伐谋2.0聚焦于生产排程、物流规划、工艺优化三大典型场景。它的目标用户是业务专家，而非数据科学家。业务人员只需通过对话上传数据和业务约束（比如生产线产能、交货时间、原材料成本），伐谋就能自动进行推演，给出更优的决策方案。
此外，伐谋2.0还强化了跨学科知识融合能力，尝试在数学模型基础上，进一步理解材料学、化学、生物学等领域的原理，以应对更复杂的工业场景。据悉，伐谋2.0已在机器学习基准测试MLE-Bench中登顶。
五、智能体大规模运行后，底层算力效率成新战场
当智能体成为主角并开始大规模部署时，支撑其运行的底层基础设施就变得至关重要。百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖的演讲，便将重点放在了AI基础设施（AI Infra）的优化上。
沈抖指出，AI下半场的竞争，不再是单纯比拼消耗了多少Token，而是比拼谁能更高效地利用每一个Token。为此，百度智能云宣布了两大基础设施升级：
1. 将MaaS（模型即服务）升级为“Token Factory”（词元工厂）：核心目标是优化Token消耗和推理效率。百度称，其基于“Agent-first”理念的设计，减少了智能体在复杂任务中的Token重复计算，推理速度较市场平均水平提升约25%。
2. 发布“Harness Engineering”（驾驭工程）：这套系统更侧重于智能体的协同与任务执行管理，集成了长上下文管理、持久记忆、工具调用和子智能体调度等能力。在办公场景测试中，其任务成功率可达95%，同时Token消耗最高可降低23%。
在算力硬件层面，沈抖披露，百度自研的昆仑芯P800已完成规模化验证。2025年以来，百度已交付多个万卡级别的昆仑芯集群，并在此集群上完成了文心5.1旗舰模型的训练。
更值得关注的是，基于昆仑芯的“天池”256卡超节点已于上月点亮，计划在6月正式上市。相比上一代，其吞吐性能提升25%，并完成了对文心、DeepSeek、GLM等主流模型的适配，推理效率提升50%。
网络和数据中心方面，百度智能云将网络架构升级至HPN5.0，号称可实现端到端时延优化50%。同时，其吉瓦级数据中心采用了新的设计，使整体建设周期缩短约30%。
结语：All in Agent，百度押注AI应用新生态
纵观整场大会，百度的战略主线非常明确：从模型竞争转向智能体生态的构建与交付。
DuMate解决入口统一问题，秒哒降低应用开发门槛，一镜创造新的内容交互形态，伐谋深入产业核心决策。而底层的Token Factory、Harness Engineering与昆仑芯集群，则是为了应对智能体普及后必然面临的成本与效率挑战。
这是一套从上层应用到下层基础设施的全栈布局。百度正试图通过“芯云模体”的闭环，在即将到来的智能体时代抢占先机。当然，这套宏大的架构能否在真实、复杂的商业场景中跑通并创造价值，仍需时间和市场来检验。但可以肯定的是，AI的竞争，已经进入了以“智能体”为标志的新阶段。
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