Baidu lanza la aplicación DuMate AI y cambia a la métrica de Daily Active Agents
Baidu ha presentado DuMate, un agente de AI de propósito general disponible como aplicación móvil, lo que marca un giro estratégico en la forma en que la empresa mide el éxito de la inteligencia artificial. Durante la conferencia Create 2026 en Beijing, el CEO Robin Li anunció que la compañía se está alejando del seguimiento del consumo bruto de tokens en favor de una nueva métrica: Daily Active Agents (DAA).
La métrica Daily Active Agents refleja un cambio de los modelos de lenguaje de gran tamaño pasivos hacia ejecutores autónomos que realizan tareas para los usuarios. DuMate está diseñado para funcionar como un socio digital, con sincronización en tiempo real entre dispositivos móviles y PCs. La aplicación gestiona actividades complejas como el análisis de datos y las interacciones de servicio al cliente, yendo más allá de las simples respuestas de chat hacia la toma de decisiones activa.
Nuevas herramientas e infraestructura
Junto con el DuMate orientado al consumidor, Baidu presentó Miaoda, un agente de codificación de AI que permite a los usuarios crear software utilizando lenguaje natural. Esta herramienta permite la creación de aplicaciones sin conocimientos de programación tradicionales. Baidu demostró la capacidad del sistema al revelar que Miaoda generó entre el 90% y el 99% de su propio código subyacente durante el desarrollo.
Estos avances de software están respaldados por nuevo hardware y modelos actualizados. La empresa presentó el modelo fundacional ERNIE 5.1, que según se informa reduce los costes de entrenamiento de AI en un 94%. Esta eficiencia se combina con el chip Kunlun Core P800, un procesador dedicado validado para tareas de entrenamiento e inferencia de AI a gran escala.
Robin Li sugirió que el recuento global de Daily Active Agents podría superar eventualmente los 10.000 millones a medida que estas entidades digitales se integren en la vida diaria. El enfoque en DAA sugiere que la competencia de la industria se está desplazando del tamaño del modelo a la utilidad práctica y la frecuencia de uso de los agentes en escenarios del mundo real.
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