在刚刚落幕的某AI开发者大会上，某科技公司首席执行官李彦宏提出了一个引人注目的新指标——DAA（Daily Active Agents，日活智能体数），这一举措标志着AI行业衡量标准的一次重大转向。过去一年，AI领域的竞争焦点集中在模型性能提升、推理成本降低以及排行榜名次等维度，而此次新指标的提出，无疑为行业带来了新的思考方向。
李彦宏在演讲中明确表示，AI发展的核心不应再局限于模型本身，而应转向实际应用。他指出，Token消耗量仅能反映成本投入，无法衡量产出效率与价值，而DAA作为借鉴移动互联网DAU概念的新指标，更能体现生态中智能体的实际运行与使用情况。这一观点的提出，背后折射出该科技公司在AI战略上的深刻调整。
随着大模型逐渐成为行业标配，该科技公司开始将大模型视为能力底座，而非前台竞争的核心。公司真正着力推进的，是构建于模型之上的Agent体系——这些能够深度融入企业流程的智能“软件”，正被包装成“超级个体”的新工作方式。这一转变的背后，是公司对避免陷入同质化竞争的深刻考量。通过强调DAA，公司希望展现自身在生态构建方面的优势，而非单一模型的绝对能力。
该科技公司智能云业务负责人透露，客户需求正日益多样化，公司因此提供了涵盖“芯云模体”的全方位产品。其中，“芯”指昆仑芯片，“云”为智能云服务，“模”代表文心大模型，“体”则是包括DuMate等在内的超级智能体应用。这一分层逻辑，体现了公司在智能体时代的基础设施布局野心。
智能云技术委员会主席进一步解释，公司定义的AI智能云，本质上是AI Infra与Agent Infra两大类服务的结合。前者解决计算问题，后者确保智能体的稳定运行与大规模部署。公司目标明确，即在智能体时代继续扮演基础设施提供者的角色。这一战略调整，意味着公司不再满足于单一模型供应商或上层应用提供者的身份，而是瞄准了智能体时代的平台层机遇。
新战略的落地，迅速在商业现实中得到体现。公司宣布智能云升级为面向大规模智能体应用的新全栈AI云，旨在提供从底层AI算力到中间层Agent运行环境，再到上层智能“软件”的全方位服务。公司高层表示，将致力于打造单位Token智能水平最优的Agent Infra，以及每瓦性能更强、性价比更高的AI Infra。这一目标，直接回应了市场对更智能、更高效软件的需求。
在大会上，公司分享了为汽车、硬件、金融等多个行业提供智能化服务的案例，展示了智能体在实际场景中的应用潜力。一家软件开发企业的技术总监分享了使用公司产品的体验，他表示，通过引入相关智能开发工具，团队开发周期从半年缩短至一个月，成本大幅降低，项目交付效率显著提升。这一变化，不仅改变了公司的接单方式，也验证了智能体在提升开发效率方面的实际价值。
公司披露的数据显示，某智能开发工具自发布以来已服务超千万用户，应用价值达数十亿元。这一成绩，为DAA指标提供了有力支撑。公司高层认为，这不仅仅是工具的更新换代，更是劳动力形态的重构。未来，超级个体将只需负责提出问题与定义标准，其余工作将由智能体完成。
然而，新战略的实施也面临挑战。公司需回答如何守住入口与穿透B端市场两大问题。在基础设施投入方面，公司已取得显著进展，昆仑芯片实现规模化普及，文心大模型训练有效率大幅提升。同时，公司通过集成多种能力的通用智能体DuMate，试图构建新的交互入口，摆脱传统“对话框”的限制。
在B端市场渗透方面，公司需证明其智能体产品能够满足企业级系统的复杂需求。尽管公司已推出面向普通开发者的智能体应用，但真正复杂、专业的企业级系统仍需行业经验与软件思维。公司需通过深化B端场景布局，展现其在企业级市场的竞争力。
资本市场对公司新战略的反应尚待观察。此前，公司市值经历多次波动，AI芯片能力的重新定价曾推动股价上涨。但随着芯片业务独立资本化，公司需寻找新的增长叙事。此次开发者大会，或成为公司讲述新故事的起点。财务数据显示，公司核心AI新业务营收同比增长显著，但应用落地板块的表现仍有待提升。这表明，公司当前的AI增长仍主要由基础设施拉动，而非真正跑通的AI应用生态。
DAA能否成为行业共识，取决于公司能否成功构建活跃的智能体生态。若缺乏足够多真实活跃、可验证、能付费的智能体支持，这一新指标或将沦为口号。公司需通过实际行动，证明其在智能体时代的领导力与执行力。
