# 黄仁勋的 Token 经济，李彦宏的 DAA，AI 度量衡之争才刚开始

- 作者：李超凡
- 发布时间：2026-05-14 14:23
- 分类：公司、软件
- 原文：https://www.ifanr.com/1665838

两个月前在圣何塞，黄仁勋穿着皮衣站在 GTC 的舞台上，告诉全世界：Token 是新的大宗商品，生成 Token 的成本与效率，决定科技企业的营收与生死。

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昨天，李彦宏站在 Create 2026 的开幕式上，说了一句看似拆台的话：「Token 只是代表成本，并不代表收益。它衡量的是投入，而不是产出。」

然后他抛出了一个新概念，**DAA，Daily Active Agents，日活智能体数**。

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卖铲子的人说，看铲子消耗量就知道金矿的繁荣程度。挖矿的人说，你倒是看看我挖出了多少金子。

他们都没说错。但同一座金矿，用不同方式去称量，得出的故事完全不同。

真正有意思的地方不在于谁对谁错，在于一个事实：AI 跑得太快了，快到这个行业连怎么给自己记账都还没想清楚。

### DAA ：从「烧了多少」到「干了多少」

李彦宏的 DAA 逻辑并不复杂。移动互联网时代，衡量平台看 DAU，日活用户数。微信 13 亿，抖音 7 亿，Meta 34 亿。进入智能体时代，对应的指标应该是 DAA，有多少 Agent 每天在给人类干活，并交付结果。

「交付结果」四个字是重点。

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Token 消耗量告诉你系统在转、算力在烧、钱在花。但它不告诉你这些 Token 到底干了什么。是帮创业者写了一份商业计划书，还是用户反复问「你好」然后 GPT-5.4 收了他 80 美元？这两种场景消耗的 Token 可能差不多，创造的价值天差地别。

李彦宏说，「这比无谓的 Token 消耗，更接近价值，也更接近本质。」

他还给了个大胆的预测：**未来全球 DAA 可能超过 100 亿**。一个人同时挂三五个 Agent 处理不同任务，你是一个 DAU，但贡献了三五个 DAA。

Agent 数量远超人口，技术上已经可以想象。

李彦宏自己也说这是一个「非共识的观点」。在所有人都在谈 Token 消耗量的行业里说 Token 不代表终局，是需要点勇气的。

当然，也需要点动机。

### Token 经济学：一种极其性感的叙事

Token 经济学的性感之处在于，它有大量数据支撑。

截至今年 3 月，中国日均 Token 调用量超过 140 万亿，相比 2024 年初的 1000 亿增长了 1000 多倍。火山引擎豆包大模型日均 Token 使用量突破 120 万亿。OpenRouter 平台前十大模型的周 Token 调用量从 1.24 万亿暴增至近 14 万亿。

一条陡峭到让人眩晕的增长曲线，核心驱动力恰恰是 Agent。

过去 Chatbot 时代，单轮对话消耗 1000 到 3000 个 Token。Agent 来了之后，一个完整任务触发几十上百次模型调用，中等任务吃掉 10 万 Token，复杂任务上百万。

**Agent 越多，Token 消耗越大，算力需求越高，芯片卖得越好**。

这个闭环对英伟达来说无比优雅。2025 年全年营收 2159 亿美元，净利润 1170 亿美元。黄仁勋有充分的理由说：**Token 就是新的石油**。

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企业也在用脚投票。阿里成立 Token Hub 事业群，吴泳铭亲自挂帅。58 同城姚劲波说 Token 用得越多越好，不计成本。昆仑万维发内部信强制 AI Coding，达不到要求的末尾淘汰。黄仁勋甚至预言「你的 offer 带多少 Token」会成为硅谷新的谈判筹码。

Token 消耗量作为指标，最大的好处是简单、可量化、跨平台可比。140 万亿就是 140 万亿，谁看都一样。

但过亿简单也可能会掩盖一些问题。一个只盯着食材消耗量的餐厅，未必是一家好餐厅。

### 共识大于分歧

把 Token 经济学和 DAA 放在一起看，你会发现它们的共识其实大于分歧。

这两个判断都**基于 AI 正从对话阶段走向 Agent 阶段，而且都认为这是万亿级的产业重塑**。

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分歧在哪？在于谁的账本更能代表这个行业的健康程度。

Token 量的是投入侧：消耗了多少算力，工厂每瓦特产出多少 Token。这对芯片厂商和云厂商极其重要。

DAA 量的是产出侧：有多少 Agent 在运行，完成了多少任务。这对应用平台方极其重要。百度做的是 DuMate、秒哒、百度一镜，卖点全是「帮你把事做完」。只有用「结果交付」来记账，应用层的价值才浮得出水面。

屁股决定脑袋，但这不代表谁在说谎。每个玩家天然会推崇对自己最有利的记账方式。

有意思的是，腾讯也站到了应用侧。腾讯云副总裁杨晨说过：「我们认为 Token 不是一个多么健康的生意，它看着量很大但黏性极差。」腾讯的核心资产是微信生态和内容场景，它在乎的是 AI 能不能在自家场景跑起来。阿里的态度截然相反，吴泳铭断言未来 5 年 AI 和云业务收入将超 1000 亿美元。

同一个行业，同一批聪明人，看法完全不同。这本身就说明 AI 的迭代速度已经跑在了共识形成的前面。

Token 消耗量像 GDP，量总规模，不管建了一座桥还是挖了个坑再填上。DAA 像就业率，量的是有多少「劳动力」在创造价值。GDP 高但就业率低，那叫空转。就业率高但产出质量差，那叫虚胖。一个健康的经济体两个数字都要看。

但对普通用户来说坦率地讲，这两个指标都是术语。

用户只在乎一个朴素的问题：好不好用？帮我省了多少时间？花了我多少钱？

Token 经济学叙事下的 AI 产品，对用户其实不太友好。

你用打车软件，起步价多少、每公里多少、堵车怎么算，一清二楚。你用 AI Agent，到底消耗了多少 Token，是哪个模型在跑，Agent「反思」了几轮导致费用翻倍，很多普通用户还搞不明白。

DAA 至少提供了另一种视角：用户不该关心 Agent 烧了多少 Token，该关心它有没有帮你把事做完。前者是水表读数，后者是水龙头出不出水。

### 造词运动的背后

2024 年初中国日均 Token 调用量才 1000 亿。2026 年 3 月，140 万亿。1000 倍。这种速度下，任何已有的框架和认知都会瞬间过时。

于是，每个玩家只能从自己的位置出发，尝试给这团混沌画一个坐标。黄仁勋造了「Token 工厂」，李彦宏造了「DAA」，阿里造了「Token Hub」……

Token 衡量的是基础设施的繁荣程度，DAA 衡量的是应用价值的交付密度。两者更多是互补而非互斥。没有 Token 的生产和流转就没有 Agent 的运行，没有 Agent 交付结果 Token 消耗就只是空转。

对用户来说，最好的度量衡是那个你根本不需要知道的。你打开水龙头，水来了。你把活交给 Agent，事做完了。你看一眼账单，觉得合理。至于背后消耗了多少 Token、动用了多少 Agent、芯片是谁家的、云服务用的哪一层，留给黄仁勋和李彦宏去争论就好。

**从 DAU 到 DAA，从「人在用产品」到「产品在帮人干活」，AI 时代的价值坐标正在被重建**。

争论是好事。当一个行业只有一种记账方式的时候，所有人都会围绕同一个数字做优化，不管那个数字是否真的通向价值。

多一种衡量的维度，至少多一个纠偏的机会。

至于最后哪套度量衡能留下来，答案可能不在黄仁勋和李彦宏手里，在你手里。

你每天用 Agent 做了什么，做得好不好，愿不愿意继续付费。这些真实发生的选择，才是 AI 时代最诚实的投票。