AI领域正经历一场深刻的价值衡量体系变革，这一趋势随着Agent技术的突破愈发明显。从用户规模导向转向结果交付导向，行业正在寻找更精准的评估标准。在Create2026大会上，一项名为DAA（Daily Active Agents，日活智能体数）的新指标被提出，标志着AI价值评估进入全新阶段。
传统互联网时代的评估逻辑正面临严峻挑战。以DAU（日活跃用户数）为核心的评估体系，在Agent时代逐渐失效。典型案例显示，某头部模型DAU仅为竞争对手的2%，但其估值和年化收入却实现反超。这种反差源于用户规模与商业价值的关联性被打破——当模型技术足够先进时，用户触达不再稀缺，而推理成本却随用户规模攀升。行业开始意识到，单纯追求用户数量已无法准确反映技术价值。
Token消耗量作为过渡性指标，虽然能反映模型使用频率，却无法衡量实际产出价值。这种评估方式类似于通过用电量判断工厂效率，却忽略了产品质量和生产效益。随着企业用户对ROI的关注度提升，行业迫切需要更精细的评估工具。某代码生成平台的数据显示，其AI生成的代码量与软件质量之间并不存在必然正相关，这进一步印证了现有评估体系的局限性。
DAA指标的提出为行业带来新思路。该指标聚焦于智能体实际完成的任务数量，直接关联AI技术的业务价值。以某数字人智能体为例，其通过PC端与移动端的实时互通功能，实现了7×24小时不间断服务，任务完成率持续提升。这种评估方式不仅关注使用频次，更强调任务闭环和结果交付，使AI价值变得可量化、可比较。某企业通过部署视觉智能体，将工厂巡检效率提升40%，直接创造了可观的经济效益。
技术突破为新评估体系奠定基础。通用智能体的快速发展使多任务协同成为可能，某代码生成平台通过AI自主开发应用，已累计服务超千万用户，创造应用价值达50亿元。这种技术能力使智能体能够替代人类完成复杂工作，某国际评测中，通用智能体在多个任务场景达到业界顶尖水平。技术迭代速度同样惊人，某通用智能体以每天一版的速度持续优化，仅用月余时间就实现了从基础功能到专业应用的跨越。
全栈技术能力成为关键支撑。某科技企业通过"芯云模体"全栈架构，将每次Token消耗转化为更高业务价值。其AI云服务在算力性价比和任务执行效率上实现突破，使智能体运行成本降低35%。这种技术布局不仅支撑了自身产品迭代，更为行业提供了可复制的基础设施方案。某企业基于该架构开发的智能体应用，在工业巡检场景实现零代码部署，显著降低了技术使用门槛。
评估体系变革正在引发连锁反应。开发者生态出现显著变化，某8岁用户通过自然语言交互，零代码开发出校园互助应用，展现了超级个体的发展潜力。企业组织形态也在进化，某义乌企业通过部署视觉智能体，实现了工厂管理的智能化转型，将产线标准配置时间缩短70%。这些实践表明，新的评估标准正在重塑AI技术落地路径，从单一模型竞赛转向场景价值挖掘。
行业共识的形成需要时间。当前Token仍是主流评估指标，但DAA的提出揭示了技术发展的必然方向。某科技企业通过持续布局智能体领域，已构建起覆盖芯片、云服务、模型开发、应用落地的完整生态。这种前瞻性布局使其在评估体系变革中占据先机，其提出的DAA标准正在获得越来越多行业伙伴的认可。技术演进与评估体系变革的相互作用，将持续推动AI技术向更高效、更有价值的方向发展。
