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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