在Create2026百度AI開發者大會上，百度創始人李彥宏提出一個引人深思的觀點：AI領域的主角正從模型轉向應用。他指出，大模型作為技術“奇觀”的時代已經過去，AI發展的核心正從實驗室的參數競賽轉向真實場景的生產力比拼。這一判斷不僅關乎技術走向，更折射出AI商業化落地的深層邏輯。

過去兩年，全球AI行業陷入一場特殊的“軍備競賽”：企業競相追逐模型參數規模、榜單排名和API價格優勢。但這種技術狂歡背后，企業客戶和開發者逐漸回歸商業本質——他們更關注AI能否真正解決業務問題。李彥宏直言，用戶不再滿足于AI“會不會”的討論，而是要求“能不能把事做完”。這種需求轉變推動AI從聊天工具進化為數字員工和行動代理人，通用智能體（General Agent）正取代聊天機器人（Chatbot）成為新的入口標準。

通用智能體與聊天機器人的價值差異體現在交付形態上。前者直接輸出任務成果，如處理法律合同或生成金融報告；后者僅提供信息答案。這種差異決定了商業價值的量級差異：任務復雜度越高，智能體的價值天花板也越高。李彥宏預測，未來全球日活智能體數（DAA）將突破100億，企業需要構建智能體優先戰略而非單純優化模型。

在度量標準層面，百度提出用DAA替代Token消耗量作為核心指標。傳統以Token消耗量衡量模型繁榮度的方式存在明顯缺陷——它反映的是成本投入而非價值產出。DAA指標關注實際交付結果的智能體數量，更接近商業本質。這種轉變意味著AI云服務的估值邏輯將發生根本性重構。

為支撐智能體時代的到來，百度推出“新全棧AI云”架構，通過芯片、云服務、模型和智能體的深度協同，構建端到端的技術體系。百度集團執行副總裁沈抖指出，客戶需求已從離散的計算資源轉向高活躍、高價值的智能體應用。這種變化迫使云服務從“資源租賃”模式向“系統供給”模式進化，重點解決成本、速度、穩定性和交付能力等核心挑戰。

技術突破方面，百度智能云將MaaS升級為Token Factory，通過“Agent-first”理念減少重復計算，使推理速度提升25%。同時推出的Harness Engineering體系，集成長上下文管理、持久記憶等能力，使典型辦公場景的任務成功率達到95%，Token消耗降低23%。在底層算力層面，昆侖芯P800已完成萬卡集群規模化驗證，支撐文心5.1訓練的有效率達97%，線性擴展度超85%。

產業落地呈現多點突破態勢。金融領域，招商銀行基于昆侖芯P800部署超800個AI應用，覆蓋風控、營銷等核心場景；浦發銀行利用全棧能力微調出財務分析專精模型，訓練時間壓縮至分鐘級。能源行業，百度與國家電網合作的“光明電力大模型”將巡檢準確率提升至85%，巡視時間從2.5小時縮短至45分鐘，覆蓋800多座變電站。汽車領域，百度智能云支持超2000萬輛L2級輔助駕駛新車交付，服務吉利、理想等主機廠及地平線、寧德時代等產業鏈企業。

終端側的變革同樣顯著。全球前十手機廠商均采用百度智能云Agent Infra能力，榮耀YOYO用戶規模突破1億，可自主規劃行程、預訂酒店。具身智能領域，百度占據中國35%的市場份額，通過將自動駕駛數據服務能力遷移至物理AI場景，使典型VLA模型訓練加速70%，世界模型推理時延降低50%。

個體生產力重構是另一重要趨勢。李彥宏提出“超級個體”概念，即“一個人加一支智能體編隊”的生產單元。這種模式打破傳統“兩張披薩團隊”的協作邊界，使開發者、創業者、創造者實現三位一體。秒噠等代碼智能體的出現，讓非技術人員通過自然語言生成應用，開發成本趨近于零。DuMate作為通用智能體入口，整合搜索、編碼、研究等核心能力，支持用戶協同完成復雜任務。數字人平臺“百度一境”的升級，使單人即可完成專業視頻創作，極大降低內容生產門檻。

市場數據印證了百度戰略的有效性。2025年財報顯示，其AI云基礎設施收入同比增長34%，第四季度高性能計算訂閱收入增長143%。賽迪顧問報告顯示，百度智能云以40.2%的份額領跑中國AI云全棧服務市場；沙利文報告指出，其在中國自研GPU云市場以40.4%的份額位居首位。在汽車和能源GenAI領域，百度市場滲透率均保持行業第一，連續六年蟬聯中國AI公有云市場冠軍。