自ChatGPT问世以来，大模型领域经历了迅猛发展，但商业化的步伐却远未跟上技术突破的节奏。传统衡量指标如模型参数量、应用日活用户数（DAU）和token消耗量，逐渐暴露出与实际商业价值的脱节。许多企业面临高活跃度却难以转化为收入的困境，AI产业的投资回报周期被拉长，行业开始重新审视技术落地的有效性。
以AI芯片投资为例，若以英伟达的营收数据为参照，应用端需创造约1.4万亿美元新增收入才能实现10%的回报率。这一目标在短期内几乎无法达成，迫使行业将目光从“规模竞赛”转向“效果验证”。5月13日，李彦宏在Create 2026大会上提出“日活智能体数（DAA）”概念，试图用这一新指标重新定义AI价值的衡量标准。DAA聚焦于AI完成具体任务的数量和结果确定性，而非单纯的交互频次或资源消耗。
百度的实践为这一转型提供了注脚。其2026年第一季度财报显示，智能云基础设施收入达88亿元，同比增长79%；GPU云收入增长184%；AI应用收入为25亿元。在政企市场，百度智能云中标项目数量和金额均居国内首位，中标金额是第二名的5倍多。这些数据表明，B端客户正从“为概念买单”转向“为效果付费”，AI的价值开始通过可量化的产出体现。
百度的战略布局围绕三大方向展开：工业场景效率提升、超级个体赋能和创新赛道深耕。在工业领域，其“伐谋2.0”智能体已渗透至电力、物流、金融等场景。例如，国家电网的“光明电力大模型”将变电站巡视时间从2.5小时缩短至45分钟，效率提升超50%；某自动化码头接入该系统后，关键指标提升10.21%。这些案例证明，AI在传统行业的微小效率改进也能带来显著价值。
在个人和小企业市场，百度的“秒哒”平台降低了AI应用开发门槛。温州8岁小学生用其开发“拼伞出校”工具，孙昱团队7天搭建的智慧养老系统为9万老人建立健康档案并拿下千万级订单。目前，该平台已服务超1000万用户，生成100万个商用应用，展现了AI在激活市场“毛细血管”中的潜力。
前沿领域，百度在具身智能和AI硬件市场持续发力。其服务超30家具身智能企业，市场份额居首，并将自动驾驶数据能力迁移至机器人场景，使训练周期从周级缩短至天级。同时，百度智能云为超1000家AI硬件公司提供算力、模型和工具链支持，构建了覆盖硬件、模型到应用的完整生态。
百度的技术优势源于全栈布局。其“芯云模体”四层架构通过软硬件协同优化，实现了低边际成本与高稳定性的平衡。例如，昆仑芯P800万卡集群训练效率达97%，天池256卡超节点推理效率提升50%；文心5.1预训练成本仅为行业平均的6%，而“Harness Engineering”技术使办公场景任务成功率达95%，token消耗减少23%。这些指标共同指向一个目标：让AI从“烧钱”转向“赚钱”。
随着行业进入“算账时代”，那些无法将技术优势转化为财务回报的企业将面临淘汰。百度的实践表明，AI的价值不在于参数规模或交互次数，而在于能否为客户创造可衡量的经济收益。当泡沫褪去，能够重新定义价值衡量标准的企业，或将主导下一阶段的竞争。
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