全民養(yǎng)蝦，為什么是中國(guó)

3月的一個(gè)工作日，深圳南山區(qū)騰訊總部大廈北廣場(chǎng)，排起了長(zhǎng)隊(duì)。

有人抱著NAS，有人拎著迷你主機(jī)，還有人掏出MacBook——他們是來(lái)讓騰訊工程師幫忙裝一個(gè)叫OpenClaw的開(kāi)源AI智能體的。預(yù)約號(hào)上午11點(diǎn)就搶光了，隊(duì)伍里有程序員，也有小學(xué)生。抖音上，“全民養(yǎng)龍蝦”的短視頻刷屏了。這場(chǎng)景像極了十年前安卓刷機(jī)的極客聚會(huì)，但又不太一樣——這次，普通人也擠進(jìn)來(lái)了。

這并不是騰訊在搞一場(chǎng)行為藝術(shù)。同一時(shí)間，阿里在推“OpenClaw一鍵上云”，小米宣布把自家的MiclawAgent塞進(jìn)手機(jī)、汽車(chē)、電視里，智譜、MiniMax這些模型廠商也紛紛跟上。OpenClaw在GitHub上的星標(biāo)，三周破了25萬(wàn)，超過(guò)了Linux三十年的積累。一個(gè)繞不開(kāi)的問(wèn)題冒了出來(lái)：為什么是現(xiàn)在？為什么是中國(guó)？為什么所有巨頭都這么急？

一臺(tái)永不停歇的算力抽水機(jī)

要搞懂這場(chǎng)“龍蝦風(fēng)暴”到底在刮什么，得先看一組讓人睡不著覺(jué)的數(shù)字。

2026年，字節(jié)、阿里、騰訊三家加起來(lái)，預(yù)計(jì)要花超過(guò)600億美元——絕大部分砸向了算力。成千上萬(wàn)張AI加速卡被拉進(jìn)數(shù)據(jù)中心，但如果沒(méi)人調(diào)用，它們每天就在那燒錢(qián)。它們是沉默的、在燃燒現(xiàn)金的機(jī)器。

過(guò)去兩年，大模型的主流玩法是“聊天”：你偶爾讓它寫(xiě)封郵件、畫(huà)張圖，消耗的Token很少。這種輕度使用，根本填不滿(mǎn)那些算力集群的運(yùn)營(yíng)成本，更別說(shuō)從習(xí)慣免費(fèi)的普通用戶(hù)身上賺錢(qián)了。巨頭們急需一個(gè)能持續(xù)、自動(dòng)消耗算力的“Token黑洞”。

OpenClaw，正好長(zhǎng)在了這個(gè)需求上。你給它一個(gè)復(fù)雜指令，它不會(huì)只回你一段話，而是會(huì)拆任務(wù)、聯(lián)網(wǎng)搜、調(diào)軟件、糾錯(cuò)、重試——每一步都在向云端發(fā)請(qǐng)求。一個(gè)復(fù)雜任務(wù)跑下來(lái)，Token消耗量是普通對(duì)話的百倍甚至千倍。

有AI行業(yè)分析師告訴心智觀察所，國(guó)產(chǎn)模型被OpenClaw大量采用，核心原因就是性?xún)r(jià)比——比海外便宜得多，調(diào)用起來(lái)不心疼。便宜，就直接轉(zhuǎn)化為更高頻的調(diào)用，和更可觀的現(xiàn)金流。

這也就解釋了，為什么騰訊愿意倒貼人力去線下“擺攤”。每一次部署，都是在用戶(hù)的電腦或云端里，埋下一臺(tái)24小時(shí)運(yùn)轉(zhuǎn)的“算力抽水機(jī)”。不管前端跑的是什么模型，只要推理和工具調(diào)用的API指向自家云服務(wù)，那些微小的請(qǐng)求，最終都會(huì)匯聚成真金白銀。

OpenClaw關(guān)鍵發(fā)展里程碑與功能演進(jìn)圖

（@心智觀察所制圖）

一組更直觀的數(shù)據(jù)能幫我們理解這波操作的經(jīng)濟(jì)賬。

OpenClaw的重度用戶(hù)，日均Token消耗量在3000萬(wàn)到1億之間。如果用Claude Opus 4.6算，一天的費(fèi)用在900到3000美元；就算用國(guó)產(chǎn)的MiniMax M2.5，也要42到140美元。這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了ChatGPT那種對(duì)話場(chǎng)景——后者的月費(fèi)也就20美元，而一個(gè)活躍的OpenClaw實(shí)例，一天就能吞掉上百倍的Token。

如果未來(lái)一兩年，有100萬(wàn)個(gè)OpenClaw實(shí)例跑通商業(yè)模型，哪怕只是勉強(qiáng)回本，也會(huì)新增約3600億美元的Agentic AI算力市場(chǎng)。這個(gè)數(shù)字，足以重塑整個(gè)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈的供需格局。換句話說(shuō)，AI的商業(yè)變現(xiàn)，不再靠“讓更多人聊天”，而是靠“讓更少的Agent持續(xù)做事”。Token經(jīng)濟(jì)學(xué)的底層邏輯，正在從低頻、低量的人機(jī)對(duì)話，轉(zhuǎn)向高頻、高量的機(jī)器自主執(zhí)行。

數(shù)據(jù)饑渴：軌跡數(shù)據(jù)的隱秘戰(zhàn)場(chǎng)

越過(guò)現(xiàn)金流，巨頭們力推本地Agent，還有一層更深遠(yuǎn)的戰(zhàn)略意圖：爭(zhēng)奪下一代大模型進(jìn)化所需的核心燃料——任務(wù)軌跡數(shù)據(jù)。

過(guò)去幾年，大模型競(jìng)爭(zhēng)的核心是算力和訓(xùn)練數(shù)據(jù)。但業(yè)內(nèi)有個(gè)共識(shí)：互聯(lián)網(wǎng)上高質(zhì)量的公開(kāi)文本——維基、新聞、論文——已經(jīng)被各家模型“吃”得差不多了。如果繼續(xù)只喂這些靜態(tài)文本，大模型只會(huì)變成一個(gè)更博學(xué)的“書(shū)呆子”，卻邁不進(jìn)真正能行動(dòng)的AGI門(mén)檻。下一代模型需要的，是人類(lèi)在數(shù)字世界里“怎么做事”的數(shù)據(jù)——也就是“任務(wù)軌跡數(shù)據(jù)”。

這種數(shù)據(jù)記錄的是一條完整的任務(wù)鏈路：從理解需求到搜信息，再到調(diào)工具、填表單、完成支付，每一步都留下痕跡。對(duì)訓(xùn)練Agent模型來(lái)說(shuō)，這種數(shù)據(jù)比普通文本值錢(qián)得多，因?yàn)樗从车氖乾F(xiàn)實(shí)世界里的行動(dòng)邏輯和因果推理。而這，恰恰是巨頭們過(guò)去最難搞到的數(shù)據(jù)——它們藏在無(wú)數(shù)個(gè)割裂的軟件、封閉的App和企業(yè)內(nèi)網(wǎng)深處，就算搜索引擎的爬蟲(chóng)再厲害，也爬不進(jìn)去。

部署在用戶(hù)終端的OpenClaw，就是深入這些數(shù)據(jù)腹地的“探測(cè)器”。當(dāng)你讓Agent替你操作時(shí)，它會(huì)忠實(shí)地記錄每一個(gè)操作意圖和軟件交互軌跡。更關(guān)鍵的是，你在指導(dǎo)它、糾正它錯(cuò)誤的過(guò)程中，其實(shí)是在免費(fèi)為廠商提供最高質(zhì)量的強(qiáng)化學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。OpenClaw中國(guó)社區(qū)經(jīng)理Alan Feng說(shuō)得挺實(shí)在：“用戶(hù)裝完往往期待魔法般的自動(dòng)化，但真正的價(jià)值在于定義清晰的任務(wù)。軌跡數(shù)據(jù)的反饋能讓模型不斷優(yōu)化，廠商才能持續(xù)提升代理能力。”

這場(chǎng)分布式的“數(shù)據(jù)眾包”，和特斯拉通過(guò)幾百萬(wàn)輛電動(dòng)車(chē)收集路況數(shù)據(jù)反哺FSD算法的邏輯如出一轍。阿里Qwen項(xiàng)目的一位內(nèi)部人士也坦言：“中國(guó)領(lǐng)先新范式的概率低于20%，但通過(guò)Agent軌跡數(shù)據(jù)，能快速迭代模型、縮小差距。”誰(shuí)掌握最多的軌跡數(shù)據(jù)，誰(shuí)就能率先訓(xùn)練出真正“長(zhǎng)出手腳”的超級(jí)模型。

OpenClaw是個(gè)全球性的開(kāi)源項(xiàng)目，但在中國(guó)的熱度遠(yuǎn)超其他市場(chǎng)。這不只是偶然。中國(guó)有全球最大的開(kāi)發(fā)者社區(qū)之一，對(duì)開(kāi)源工具的接受度和傳播速度極快。更重要的是，中國(guó)的大模型生態(tài)形成了一種獨(dú)特的“低價(jià)API”格局：國(guó)產(chǎn)模型的API調(diào)用價(jià)格，大約是海外同類(lèi)產(chǎn)品的六分之一。這背后，是國(guó)內(nèi)推理算力成本的結(jié)構(gòu)性?xún)?yōu)勢(shì)——包括更便宜的電力、更靈活的硬件配置（有的廠商甚至用消費(fèi)級(jí)的5090顯卡跑推理），以及模型廠商之間激烈的價(jià)格戰(zhàn)。

這種低成本結(jié)構(gòu)，讓OpenClaw在中國(guó)的運(yùn)行成本遠(yuǎn)低于海外，也吸引了大量用戶(hù)涌入。當(dāng)部署幾乎零成本時(shí)，普通人對(duì)錯(cuò)失AI大潮的焦慮感被徹底點(diǎn)燃。從深圳公務(wù)員的“龍蝦上線”到抖音上的全民刷屏，OpenClaw的傳播路徑已經(jīng)越過(guò)了技術(shù)圈，演變成一場(chǎng)全社會(huì)層面的AI啟蒙運(yùn)動(dòng)，把公眾認(rèn)知從“AI搜索”推向了“Agent執(zhí)行”。

與此同時(shí)，國(guó)產(chǎn)模型的“Token出海”也在加速。OpenRouter最新數(shù)據(jù)顯示，國(guó)產(chǎn)模型的Token消耗占比，已經(jīng)從2024年底的2%飆到了39%。出海策略不是靠海外基礎(chǔ)設(shè)施，而是把推理算力留在中國(guó)，走蒸餾數(shù)據(jù)和低價(jià)API路線——推理對(duì)帶寬要求不高，延遲感知也不明顯。這種“算力在國(guó)內(nèi)、服務(wù)在全球”的模式，正讓中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)鏈在全球Token市場(chǎng)中占據(jù)越來(lái)越重要的位置。

“推理2.0”：GPU與CPU的架構(gòu)重構(gòu)

如果說(shuō)OpenClaw在應(yīng)用層掀起了一場(chǎng)Agent風(fēng)暴，那它在底層硬件架構(gòu)上引發(fā)的沖擊波同樣劇烈。問(wèn)題的核心在于：傳統(tǒng)GPU的設(shè)計(jì)邏輯是為“訓(xùn)練”優(yōu)化的——追求大規(guī)模并行計(jì)算、高顯存帶寬、集群互聯(lián)能力。但Agentic AI的推理負(fù)載，和訓(xùn)練完全不同：它是高并發(fā)、小批量、持續(xù)運(yùn)行的。Agent不是一次性吞吐海量數(shù)據(jù)，而是不停地接收小請(qǐng)求、做小決策、調(diào)外部工具、等反饋，再進(jìn)入下一輪推理循環(huán)。這種“碎片化推理”的模式，讓GPU在高并發(fā)場(chǎng)景下沒(méi)法滿(mǎn)負(fù)荷跑，運(yùn)行效率只有20%到50%，存在嚴(yán)重的算力浪費(fèi)。

英偉達(dá)顯然已經(jīng)看到了這個(gè)結(jié)構(gòu)性缺口。2026年，該公司花200億美元收購(gòu)了Groq的核心資產(chǎn)，拿到了LPU和TSP推理架構(gòu)的非獨(dú)家技術(shù)授權(quán)，還帶走了Groq創(chuàng)始人Jonathan Ross（TPU之父）和約90%的核心團(tuán)隊(duì)。如果說(shuō)GPU是“通用高性能AI工廠”，那LPU就是“為推理產(chǎn)線定制的流水線”。LPU的引入，是英偉達(dá)在Agentic AI時(shí)代補(bǔ)齊推理性?xún)r(jià)比短板的戰(zhàn)略武器，它將在推理領(lǐng)域和各種ASIC芯片正面競(jìng)爭(zhēng)。

另一個(gè)值得關(guān)注的信號(hào)，是英偉達(dá)的Vera CPU平臺(tái)。官方文檔里，Vera被定位為“agentic推理的數(shù)據(jù)引擎”，而不是傳統(tǒng)意義上的Host CPU。它的設(shè)計(jì)目標(biāo)之一，是“讓GPU始終滿(mǎn)負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)”，它被強(qiáng)綁定到KV Cache管理、工作流編排、AI工廠控制平面這些Agentic AI特有的新型負(fù)載上。Meta在2026年2月的合作公告里透露，雙方已經(jīng)在推進(jìn)大規(guī)模Grace-only部署，并合作推進(jìn)Vera CPU的潛在大規(guī)模部署。這意味著，在Agent時(shí)代，CPU不再只是GPU的附庸，而是成為推理流水線里獨(dú)立承載調(diào)度與數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

從更宏觀的視角看，英偉達(dá)每一次推出新產(chǎn)品，都是因?yàn)楝F(xiàn)有產(chǎn)品沒(méi)法精準(zhǔn)覆蓋新需求。從HBM解決高顯存需求，到十萬(wàn)卡集群滿(mǎn)足訓(xùn)練規(guī)模，到NVL72回應(yīng)開(kāi)發(fā)者編譯需求，再到CPX架構(gòu)實(shí)現(xiàn)推理的PD分離——每一次迭代都在確認(rèn)一個(gè)新的需求方向。而2026到2027年間最大的新需求，正是OpenClaw掀起的Agentic AI浪潮。LPU加Vera的組合，標(biāo)志著芯片產(chǎn)業(yè)正式進(jìn)入“推理2.0”時(shí)代——從追求峰值算力，轉(zhuǎn)向追求推理吞吐的極致效率。

“入口戰(zhàn)爭(zhēng)”的第四次輪回

回頭看中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的歷史，每一次技術(shù)范式的躍遷，都伴隨著一場(chǎng)入口戰(zhàn)爭(zhēng)。門(mén)戶(hù)時(shí)代爭(zhēng)首頁(yè)流量，搜索時(shí)代百度成了信息入口，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代微信、支付寶和抖音成了超級(jí)App。現(xiàn)在，AI Agent正在開(kāi)啟第四次輪回。

Agentic AI（代理型 AI）與傳統(tǒng) AI 之間的核心區(qū)別

（@心智觀察所制圖）

阿里千問(wèn)在推“AI辦事”，讓用戶(hù)一句話就能下單；小米把MiclawAgent深植手機(jī)底層系統(tǒng)，試圖讓手機(jī)、汽車(chē)、電視和家電都成為AI的執(zhí)行節(jié)點(diǎn)。這些動(dòng)作傳遞出一個(gè)清晰的信號(hào)：未來(lái)，用戶(hù)和數(shù)字世界的交互界面，會(huì)被徹底重構(gòu)。當(dāng)你習(xí)慣了用一句話表達(dá)需求，操作路徑就會(huì)發(fā)生根本性變化——你不會(huì)再主動(dòng)打開(kāi)某個(gè)App，而是把任務(wù)交給AI，由AI決定用哪個(gè)平臺(tái)、調(diào)哪個(gè)服務(wù)、走哪條支付鏈路。App還在，但已經(jīng)退化成服務(wù)節(jié)點(diǎn)；真正的入口，是那個(gè)幫你完成任務(wù)的Agent。

更深層的博弈，在于“意圖分發(fā)權(quán)”。如果巨頭能讓自家Agent霸占用戶(hù)終端，它就掌握了商業(yè)世界最頂級(jí)的權(quán)力——可以把外賣(mài)訂單導(dǎo)給關(guān)聯(lián)企業(yè)，把差旅需求導(dǎo)向自己的支付生態(tài)。在這個(gè)由Agent構(gòu)建的新“圍墻花園”里，曾經(jīng)不可一世的超級(jí)App，可能淪為只提供底層服務(wù)接口的“管道”，失去和用戶(hù)直接對(duì)話的機(jī)會(huì)，也失去品牌溢價(jià)和流量溢價(jià)。這就是為什么大廠對(duì)Agent這么敏感——所有人都想成為那個(gè)控制Agent的平臺(tái)。

從技術(shù)史看，每一次平臺(tái)級(jí)的變化，往往都從一個(gè)不起眼的開(kāi)端開(kāi)始。Android最早只是極客刷機(jī)的系統(tǒng)，微信公眾號(hào)剛出來(lái)時(shí)只是個(gè)簡(jiǎn)單的內(nèi)容工具，小程序推出時(shí)更像一個(gè)輕量網(wǎng)頁(yè)。但它們后來(lái)都變成了新平臺(tái)。OpenClaw今天的處境，和這些早期產(chǎn)品有著驚人的相似——它看起來(lái)還粗糙、不穩(wěn)定、需要用戶(hù)手動(dòng)糾錯(cuò)，但它代表的方向已經(jīng)不可逆轉(zhuǎn)：AI正在從“會(huì)說(shuō)話的工具”變成“會(huì)做事的系統(tǒng)”。

這場(chǎng)變革的投資主線也逐漸清晰：云部署基礎(chǔ)設(shè)施的擴(kuò)張、推理算力硬件的迭代、國(guó)產(chǎn)AI芯片的加速適配、端側(cè)設(shè)備的智能化升級(jí)、應(yīng)用集成生態(tài)的重構(gòu)，以及AI安全體系的建立。上游MaaS業(yè)務(wù)的爆發(fā)，正在讓算力供給顯著供不應(yīng)求，拿卡能力和能耗指標(biāo)，已經(jīng)成為競(jìng)爭(zhēng)力的核心衡量標(biāo)準(zhǔn)。

對(duì)于中國(guó)而言，OpenClaw風(fēng)暴的深層次意義，是一場(chǎng)全社會(huì)層面的AI認(rèn)知躍遷，是大模型從“比誰(shuí)更聰明”進(jìn)入“比誰(shuí)能做事”的分水嶺，是算力投資從“囤而不用”轉(zhuǎn)向“持續(xù)變現(xiàn)”的拐點(diǎn)，也是芯片架構(gòu)從“訓(xùn)練為王”轉(zhuǎn)向“推理為先”的信號(hào)。當(dāng)幾百萬(wàn)個(gè)Agent在全球的電腦和手機(jī)上晝夜不停地燃燒Token、收集軌跡、執(zhí)行任務(wù)，我們所面對(duì)的，不再只是一個(gè)新工具的流行，而是整個(gè)數(shù)字世界運(yùn)行邏輯的一次深層重寫(xiě)。

中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)正在經(jīng)歷的，也許正是這場(chǎng)風(fēng)暴的前夜。而風(fēng)暴一旦到來(lái)，沒(méi)有人能置身事外。

>End

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