全球AI格局变天了！为什么中国提出了DAA？
这几年聊AI，总绕不开ChatGPT、OpenAI、英伟达这些名字。大家关注的维度好像也变得很单一，谁的模型参数大，谁烧的Token多，谁的AI就更牛。 我一直觉得这个逻辑哪里不对劲。烧掉很多Token，就真的说明这个AI有价值吗？模型能力再强，进不了工厂，进不了医院，对日常工作没有帮助，那这样的AI又跟我们有什么关系呢。 WAIC2026马上要开了，人民日报最近发了一篇李彦宏署名的文章，叫《为智能经济打造科学评价体系》。里面提出一个新词，DAA，日活智能体数。这篇文章其实就是在回应我刚才说的那个疑惑。 海外科技圈，其实也慢慢意识到Token这个维度的局限性。之前看到微软取消了一部分Claude Code的许可证，Uber的CTO也提过AI编码预算花得太快。 Token不是没用，而是维度太单一，如果整个行业只盯着投入看，就容易变成拼谁买的芯片多，甚至搞什么烧Token排行榜。我个人感觉这样卷下去，方向已经跑偏了。 DAA换了一个角度看问题。它看的是每天有多少智能体真的完成了任务，真的交付了结果。说白了，Token衡量消耗，DAA衡量产出。 为什么这个指标偏偏是中国先提出来的呢？因为中国AI最大的底牌根本不是模型参数，而是场景。咱们工厂多，产业链全，数字化的需求也大。智能体想要真正跑起来，最缺的就是真实的需求场景，这个恰好是中国的优势。 今年3月《时代》周刊做过一个专题，聊中国AI凭什么能追上来。李彦宏当时的回答我印象很深，他的大意是，美国科技圈更多在砸钱冲AGI，中国更关心的是应用怎么落地。他还提到中国制造业体量很大，工厂需要用很低的成本很高的效率去生产，这些挑战正好需要AI去解决。 百度这两年也一直在往这个方向走，百度搭子、百度一镜、秒哒、文心助手、萝卜快跑这些产品，其实都是把AI从一个模型能力，推到一个真实任务交付的场景里去。 过去硅谷算Token，大家都跟着追模型规模。现在中国开始算交付，用DAA看AI到底服务了多少产业，解决了多少实际问题。这次中国不只是在追技术，也开始在参与定义这场AI竞赛的规则。 #DAA# 日活智能体数#人民日报发文谈DAA# 智能经济#李彦宏# 百度#百度AI #DAA研究报告# WAIC2026
这几年聊AI，总绕不开ChatGPT、OpenAI、英伟达这些名字。大家关注的维度好像也变得很单一，谁的模型参数大，谁烧的Token多，谁的AI就更牛。 我一直觉得这个逻辑哪里不对劲。烧掉很多Token，就真的说明这个AI有价值吗？模型能力再强，进不了工厂，进不了医院，对日常工作没有帮助，那这样的AI又跟我们有什么关系呢。 WAIC2026马上要开了，人民日报最近发了一篇李彦宏署名的文章，叫《为智能经济打造科学评价体系》。里面提出一个新词，DAA，日活智能体数。这篇文章其实就是在回应我刚才说的那个疑惑。 海外科技圈，其实也慢慢意识到Token这个维度的局限性。之前看到微软取消了一部分Claude Code的许可证，Uber的CTO也提过AI编码预算花得太快。 Token不是没用，而是维度太单一，如果整个行业只盯着投入看，就容易变成拼谁买的芯片多，甚至搞什么烧Token排行榜。我个人感觉这样卷下去，方向已经跑偏了。 DAA换了一个角度看问题。它看的是每天有多少智能体真的完成了任务，真的交付了结果。说白了，Token衡量消耗，DAA衡量产出。 为什么这个指标偏偏是中国先提出来的呢？因为中国AI最大的底牌根本不是模型参数，而是场景。咱们工厂多，产业链全，数字化的需求也大。智能体想要真正跑起来，最缺的就是真实的需求场景，这个恰好是中国的优势。 今年3月《时代》周刊做过一个专题，聊中国AI凭什么能追上来。李彦宏当时的回答我印象很深，他的大意是，美国科技圈更多在砸钱冲AGI，中国更关心的是应用怎么落地。他还提到中国制造业体量很大，工厂需要用很低的成本很高的效率去生产，这些挑战正好需要AI去解决。 百度这两年也一直在往这个方向走，百度搭子、百度一镜、秒哒、文心助手、萝卜快跑这些产品，其实都是把AI从一个模型能力，推到一个真实任务交付的场景里去。 过去硅谷算Token，大家都跟着追模型规模。现在中国开始算交付，用DAA看AI到底服务了多少产业，解决了多少实际问题。这次中国不只是在追技术，也开始在参与定义这场AI竞赛的规则。 #DAA# 日活智能体数#人民日报发文谈DAA# 智能经济#李彦宏# 百度#百度AI #DAA研究报告# WAIC2026
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