云從科技打造中國首個自主可控“龍蝦訓練場”

當不少開發者還在討論如何“養活一只龍蝦”（OpenClaw）時，國家網安基地已經開始探索一個更嚴肅的問題：AI智能體，如何安全可控地進入真實世界。

近日，云從科技在國家網絡安全人才與創新基地啟動OpenClaw智能體運行環境。這不是一次普通的技術部署，而是一個基于華為昇騰算力、面向AI智能體持續訓練與調試的系統空間。

這個環境有個很形象的說法——“龍蝦養殖場”。

在這個環境中，OpenClaw不再是零散運行的實驗工具，而是在安全可控體系下持續訓練、協同進化的“正規軍”。

為什么AI需要“養殖場”？

過去幾年，大模型的發展離不開大規模算力集群。在業內，這些服務器集群常被稱為“算力中心”。

但隨著AI進入智能體（Agent）階段，行業逐漸發現，僅有算力遠遠不夠。真正決定AI能否進入產業場景的，是它是否能夠在安全、可控的環境中持續運行與學習。

國家網安基地提供的網絡安全環境和算力條件，為這種探索提供了一個天然的試驗場。

在這里運行的OpenClaw，并不是簡單的AI工具，而更像是一個智能體訓練環境。AI可以在其中完成任務執行、工具調用和策略學習，并在持續運行中不斷優化能力。

對很多技術人員來說，這更像是一種新的AI基礎設施——從“算力中心”到“AI智能體養殖場”。

可控訓練場：AI進入真實世界的“準入機制”

AIAgent的爆發正在帶來巨大的生產力潛力，但同時也帶來了外部模型依賴、插件權限濫用、數據流向不可控等新的挑戰。

如果沒有安全約束，AI智能體很難進入關鍵行業。

因此，在國家網安基地這一環境中，云從科技提出了一條核心原則：

無自主，不智能；不可控，不入場。

在這一“可控訓練場”中，OpenClaw智能體運行在完整的安全體系下，實現：

身份鑒權確保每一個智能體都有可追溯身份。

行為審計所有任務執行過程都可以被監控與記錄。

運行邊界確保AI始終在安全規則內運行。

這也意味著，AI智能體第一次擁有了類似現實社會的“數字準入機制”。

如果說過去十年，AI產業的核心任務是訓練更強大的模型，那么未來一個重要方向，很可能是培育能夠在真實環境中持續成長的智能體。

隨著AI技術從大模型走向智能體系統，產業界逐漸形成一個新的共識：

未來AI的競爭，不只是模型能力，而是智能體生態。

誰能夠構建智能體訓練環境與運行體系，誰就可能掌握下一代AI基礎設施能力。

在這一趨勢下，國家網安基地也正在從訓推一體化平臺，逐步成為中國AI智能體創新的重要試驗場。