Li Yanhong propõe nova métrica "Agentes Ativos Diários" para medir o valor da IA

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Li Yanhong, fundador do Baidu, apresentou a métrica Daily Active Agents (DAA) na Create 2026 Baidu AI Developer Conference. Ele argumentou que o consumo de tokens reflete custo, não valor, e sugeriu a DAA como um indicador melhor da utilidade da IA. Li comparou a DAA ao DAU da era da internet móvel, enfatizando o número de agentes de IA ativos como uma medida-chave. Ele também observou a transição de modelos para agentes que completam tarefas, chamando-a de próxima interface de IA. Esta notícia de IA + cripto destaca uma possível ligação entre métricas de IA e novas listagens de tokens.

De acordo com o monitoramento da Beating, Li Yanhong, fundador do Baidu, apresentou um julgamento na conferência Create 2026 do Baidu para desenvolvedores de IA: o consumo de tokens, que é amplamente observado pela indústria, não representa o fim. Tokens são apenas um custo, não um rendimento; medem o investimento, não a produção. Quanto à eficiência desse consumo de tokens e ao valor gerado, os próprios tokens não conseguem responder. Com base nisso, Li Yanhong propôs um novo indicador: DAA (Daily Active Agents, número diário de agentes ativos), comparável ao DAU (Daily Active Users, número diário de usuários ativos) da era da internet móvel. Sua lógica é que, quando uma pessoa possui múltiplos agentes e uma empresa possui centenas ou milhares deles, o total certamente superará em muito o DAU baseado no número populacional. Atualmente, a empresa com o maior DAU global é a Meta, com mais de 3,4 bilhões; Li Yanhong acredita que, no futuro, o DAA global facilmente ultrapassará 10 bilhões. “Quantos agentes estão trabalhando para os seres humanos e entregando resultados — isso está mais próximo do valor e da essência do que o consumo inútil de tokens.” Ele citou o sucesso do OpenClaw como exemplo: pela primeira vez na história, um agente substituiu o modelo como fenômeno fora do círculo técnico; o protagonista da IA passou de modelos para aplicações. Os usuários não pagam por quão inteligente é o modelo, mas por ele conseguir concluir suas tarefas. Com base nisso, Li Yanhong dividiu as entradas de IA em duas gerações: chatbots representados pelo ChatGPT são a primeira geração, que resolve a obtenção de informações; agentes gerais são a segunda geração, que resolve a conclusão de tarefas — “com um teto de valor superior ao dos chatbots”. Li Yanhong também afirmou que a IA está criando “superindivíduos”. Anteriormente, a unidade mínima de produtividade era uma equipe; agora tornou-se uma pessoa acompanhada por uma frota de agentes. No nível organizacional, cada gestor pode expandir sua gestão de 10 pessoas para 30 a 50 pessoas, e a função central da gestão passa de supervisão e comando para uma única palavra: alinhamento — ou seja, garantir que ele esteja fazendo a coisa certa.

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