廣東佛山市禪城區、廣東深圳市龍崗區、江蘇蘇州/常熟/無錫高新區、安徽合肥高新區、浙江杭州蕭山區、上海市…多地推出面向公眾的小龍蝦”(OpenClaw)免費部署服務。“養龍蝦”、“龍蝦?條”、“龍蝦大會”、“龍蝦盒子”、“龍蝦服務區”等提法近期屢見諸于報端。
騰訊云WorkBuddy宣布完全兼容OpenClaw技能,QQ官方接入OpenClaw機器人,企業微信開放OpenClaw智能機器人接入,騰訊電腦管家推出Qclaw,字節跳動旗下火山引擎推出ArkClaw,阿里云通義實驗室推出CoPaw,小米也開啟MiClaw封測…國內大廠紛紛下場開始布局OpenClaw。
OpenClaw引領的AI Agent時代,對算力的消耗是以指數級別增長的,循環調用大模型API,反復讀取、計算、生成,Token的消耗直接飆升千倍以上,對算力的需求更是躍層式的大躍升。
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OpenClaw之所以如此火熱,從其創始人Peter Steinberger對OpenClaw的定位可見一斑,本地化部署+靈活性是其核心特征,去中心化、使用用戶習慣的工具進行交互、儲存在自己的設備上不會被其他平臺收集和分析、個人數據安全得到最大化保障等等特點都非常討人喜歡。
在硬件層面,OpenClaw本地化部署根據不同使用人群可區分為兩類:面向對數據合規和部署便捷性有極高要求的政務、金融、機構客戶推出專用一體機、面向開發者、技術專業人士、有特殊需求的個人用戶推出的高性能通用PC。
構成OpenClaw的成本方面,真正的開銷在于你為它選擇什么樣的棲息地,也就是上面說的硬件以及給他投喂的食物,即需要API調用數據。普通人可以免費下載、修改和托管其核心代碼,簡單使用無需支付任何費用。但要“升階”就得算筆養一只賽博龍蝦的細賬了。
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棲息地選擇:選擇云端部署而非自購設備,即租房住。滿足基礎配置的入門級成本(如2核CPU、2GB內存等),普遍優惠后的價格約為30-60元/月。如果需要處理高并發或復雜任務需要升級更高配置(如4核CPU、8GB內存等)費用增加至50-200元/月。如果選擇本地部署,自購專屬于運行OpenClaw的設備,即買房,成本沒有上限,起碼5000元起步。
API調用費:模型API調用費(最核心的“飼料”錢)。OpenClaw在執行任務時會進行大量的任務拆解、規劃和推理,Token消耗量是普通聊天機器人的數倍甚至上百倍。有開發者實測,執行復雜任務一天就能燒掉10億個Token,成本高達數萬元。于是,“Token黑洞”(無底洞)產生。
具報道真實案例中,一位開發者使用OpenClaw處理自動化任務,2小時就消耗了價值100美元的Token費用。一位大數據工程師僅用OpenClaw閑聊和查數據,一夜之間消耗了100萬Token,直接導致自己破產。更有用戶實測,云端部署后僅執行了3個任務,就消耗了約200元。
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此外,軟件授權費用、電費及運維成本、安全防護成本等隱性成本都無法確定具體的數字,這要根據使用者的需求、使用頻率等進行綜合評價。總之,養只賽博龍蝦,很費錢,很費算力!
在這場萬億級算力革命中,A股最大的機會存在于CPO和光通信板塊,這是算力需求爆發的最核心受益方向。邏輯就一個,算力要爆發式增長,光互聯就必須升級,光互聯要升級,CPO和光通信是必要條件。
CPO即指共封裝光學,是將光通信元件和電交換芯片封裝在一起的技術。CPO是AI算力時代的高速數據通道。打個比方,傳統的可插拔光模塊就像墻上的標準電源插座,雖然靈活通用,但電器和電源之間有距離,電流傳輸會有損耗。CPO技術就相當于把充電芯片直接集成到電器的主板上,消除了中間損耗,實現極致性能和效率。
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CPO工作的核心邏輯是實現"電短光長"的高效互連。通過先進的封裝技術,將光引擎和交換芯片封裝在一起,讓高速電信號僅在芯片間的毫米級距離內傳輸,極大地減少了信號衰減和功耗,從而實現電信號"短跑"。關鍵的信號交換和長距離傳輸,則交給損耗更低、帶寬更大的光纖來完成,光信號"長跑"。
CPO現在這么火的原因主要是由AI驅動的。隨著AI模型越做越大,數據中心內部的數據傳輸面臨著巨大挑戰,而傳統的方案有些"力不從心"了:
數據在芯片和模塊間的長距離傳輸會消耗大量電能。有數據顯示,CPO技術可以降低至少40%的功耗,英偉達的方案甚至宣稱能效改善達3.5倍。交換機面板空間有限,傳統光模塊的數量和帶寬都快到極限了。為了彌補高速傳輸的損耗,需要使用大量昂貴的元器件,成本越來越高。正因如此,普遍認為,在400G速率以上的應用場景,CPO將成為"唯一選項"。
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目前CPO已經從概念走向現實,產業化的進程正在全面加速。英偉達在2026年3月宣布,向光通信巨頭Lumentum和Coherent各投資20億美元,并簽下巨額采購承諾,以鎖定未來CPO的產能。這被看作是對CPO技術路線的最終確認。
根據研究,全球CPO市場規模預計將從2024年的約4600萬美元,快速增長到2031年的9.47億美元。另一家機構Yole更是預測,到2030年市場規模有望達到80億美元。目前的CPO主要應用于服務器之間的互聯。為了解決芯片散熱對光源的影響,"外置激光源(ELS)"方案成為主流,即把對溫度敏感的激光器放在外部,只把硅光調制器與芯片封裝在一起。
當然,CPO技術目前仍處于大規模商用的前夕,還面臨著一些工程和成本上的挑戰。預計從2026年到2027年開始,我們會看到它在高端AI數據中心里得到越來越廣泛的應用。CPO是AI算力發展到一定階段后的必然選擇,它解決了傳統架構的"功耗墻"和"帶寬墻"問題。
下篇文章我們將重點解構CPO各環節、關鍵材料,并挖掘出A股重點的上市公司,敬請關注。
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