分析师/竹心
2026年第一季度，一只卡通龙虾爪（Claw）成为了全球AI行业当之无愧的主角。
3月初深圳腾讯总部楼下，工程师们像赶集一样摆起摊位，免费为用户安装“龙虾”OpenClaw——队伍绵延不绝，有人抱着NAS，有人带着MacBook，甚至有小学生带着笔记本电脑。
这一幕，恰如十年前刷安卓系统的极客聚会，却标志着AI从“会说话的工具”向“会做事的系统”的历史性跨越。
这场由开源AI Agent框架OpenClaw引爆的热潮，不仅让“让AI替你干活”从开发者圈层走向大众市场，更意外地成为中国AI厂商的“招财猫”。凭借全球最低的推理成本与最快的反应速度，中国大模型Token调用量在2月首次单周超越美国，标志着中国AI从“技术可用”正式迈入“规模商用”阶段。
复旦大学教授肖仰华将这一时刻比作AI的“Windows时刻”——未来每个人可能不仅“养”一只“龙虾”，而是拥有一个“龙虾军团”，数字世界的工作将逐渐交给AI。
面对OpenClaw点燃的全球Agent热潮，中国科技巨头与创业公司迅速“接招”，一场围绕“Claw”的研发与应用大战已然开打。
然而，狂欢之下暗流涌动。工信部发布高危安全预警，直指OpenClaw存在多个致命漏洞，全球23万+公网暴露实例中中国占比超三成。资本市场迅速回调，3月11日MiniMax、智谱跌超6%。
一只龙虾，撕开了AI商业化的口子，也拉开了一场关于入口、生态与安全的持久战。
三个月，超28.2万颗星标，OpenClaw的崛起堪称现象级。
作为一个本地优先、可自主执行任务的AI Agent框架，它的核心价值在于“给AI一台电脑，让它自己操作”——通过自然语言指令驱动，在本地或私有云环境中完成文件操作、流程编排、浏览器自动化、多IM平台交互等任务，实现从“对话式建议”到“自动化执行”的跨越。
全球开发者们迅速从围观转入“养虾”模式：如何驯服这只“小龙虾”，让它写代码、调bug、管服务器、做周报？一时间，教程、插件、衍生工具呈爆发式增长，一个以“虾”为核心的开源子生态迅速崛起。
但风暴的魔力在于它的“破圈”能力。它很快从开发者的终端，蔓延到了普通白领的Excel表格、设计师的PS软件、学生的论文草稿。OpenClaw从一个纯粹的“开发者效率工具”，进化成了一个触及更广泛人群的“大众生产力现象”。
截至2026年3月初，OpenClaw在GitHub上的收藏数突破28.2万，Fork超3.2万，超越Linux成为该平台史上最受欢迎的开源项目。猎豹移动CEO傅盛的亲身实践让这一概念更加具象：在“养”了14天后，“龙虾”逐步从不懂查通讯录的“小白”智能体，成长为一支包含8个智能体的“团队”，不仅能7×24小时自动工作，还能自我迭代——它策划的选题甚至拿下账号历史最高浏览量，一条推文获得100万+阅读。
“一个人+一只龙虾=一支团队，这不是未来，这是现在。”傅盛如是总结。
它精准命中了AI狂欢一年后，那个最朴素也最尖锐的公众疑问：“模型参数那么大，到底能帮我解决什么实际麻烦？”
OpenClaw的答案简单粗暴：让你的AI长出手，直接干活。
它实现了AI从“谋士”到“干将”的关键跨越。业内有个精妙的比喻：以前的AI是“翰林院学士”，在书斋里引经据典；OpenClaw则是“锦衣卫指挥使”，接旨后能直接出京办案。本地运行、技能生态、文件化记忆的设计，让它成了一块完美的“技术民主化试验田”。
OpenClaw这把火从硅谷烧到北京、深圳、杭州，速度快得惊人。但中国市场的集体反应，远不止于“焦虑”或“跟进”。一种更复杂的情绪在弥漫——那是看到结构性机遇时的兴奋与笃定。
OpenClaw等开源Agent框架的普及，催生了海量的Token消耗需求。一个重度“养虾”用户，日均消耗Token在3000万至1亿之间——作为对比，一个普通ChatGPT用户即使天天聊天，月消耗也不过百万级。这意味着，当用户部署OpenClaw，每一次指令的背后，都在大量调用云端大模型的API。
开发者们急需为这只“吞金兽”配上高性价比的“口粮”。中国AI厂商凭借架构创新（如MoE混合专家模型）与极致工程化，将推理成本压缩至美国的十分之一——国产模型的API调用价格约为海外同类产品的1/6。这种优势来自国内算力背后更便宜的电力、更灵活的硬件配置（部分使用消费级显卡支持高并发推理），以及模型厂商之间的价格竞争。
结果是，OpenClaw在中国运行成本几乎零门槛。这也是腾讯愿意在线下设置安装点、派工程师协助用户部署的原因：每一次安装，都在用户设备和云端建立一台24小时运转的“算力抽水机”
中国模型调用量也在此时完成了历史性的超车。
2026年2月9日至16日，中国模型Token调用量（4.12万亿）首次单周超越美国，MiniMax登顶全球大模型调用量榜首；2月23日-3月2日达5.20万亿Token/周，连续四周大涨。OpenRouter平台全球Token使用量前五中，MiniMax、DeepSeek、GLM、Kimi四家中国厂商占据四席。
这不仅是数字的胜利，更是商业模式的验证：当全球开发者开始习惯为“智能”按量付费时，中国厂商凭借成本优势与快速迭代，正在改写全球AI算力消耗“西强东弱”的格局。IDC中国研究总监卢言霞指出：“当前大量用户在尝试部署OpenClaw及类似产品，无论是尝试还是成功使用，都会涉及到大量Token的使用，因此带动了大模型和云厂商的营收。”
嗅觉敏锐的地方已率先出手。3月8日，深圳龙岗区就《支持OpenClaw & OPC发展的若干措施》公开征询意见，鼓励平台推出“龙虾服务区”，免费提供部署服务并给予补贴。次日，无锡高新区发布12条“养龙虾”政策，从基础支持到产业落地，单项支持最高达500万元。政策红利的释放，为这场“龙虾热”再添一把火。
当OpenClaw点燃全球的“龙虾风暴”时，中国科技产业的众多操盘手，看到的不仅是一个需要防御的“颠覆性威胁”，更是一个可以主动塑造的“重构性机遇”。
一场围绕这只“开源小龙虾”的、极具中国特色的生态卡位战与合纵连横，就此猛烈开场。
面对OpenClaw点燃的导火索，中国AI圈的应战速度超乎想象，并迅速分化出两条截然不同的竞争路径：大厂派凭借深厚家底，全力押注下一代“生态入口”；创业派则轻装上阵，在垂直场景中展开“巷战”。而无论是哪一派，都离不开背后云厂商这位“卖铲人”。
对于腾讯、阿里、字节、百度、华为、小米这些巨头而言，OpenClaw的启示不在于做一个“更好的工具”，而在于抢占那个可能重新定义人机交互的“新入口”。它们的打法高度一致：将AI能力深度溶解于自身庞大的生态系统中，让用户“无感”使用。
尽管路径各异，但大厂派的底层逻辑高度统一： 它们赌的不是单一产品的胜负，而是整个生态的“排他性”与“用户停留时长”。它们的赛场是操作系统、是超级App、是亿级设备入口。腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾在朋友圈预告：“自研龙虾、本地虾、云端虾、企业虾、云桌面虾，安全隔离虾房、云保安、知识库……还有一批产品陆续赶来。”
在这场“入口”竞争中，谁的生态更厚、场景更刚需、用户粘性更强，谁就更有可能将OpenClaw带来的冲击，转化为自身生态的一次“加固”。
当巨头们在云端进行平台级对决时，智谱AI、MiniMax、月之暗面、网易等公司，则选择在垂直领域的“巷战”中建立根据地。它们的策略是：不过度追求通用性，而是在法律、编程、研究、娱乐等特定领域，将能力做到极致，成为无可替代的专家。
创业派的生存法则在于“深”而非“广”。 它们普遍避开与大厂的正面消耗战，转而追求在垂直领域的技术深度、场景理解与客户忠诚度。他们聚焦Coding、Agent等可量化的生产力场景，力求在代码生成、复杂推理、企业自动化等环节做到“比人类更专业”。
智谱AutoClaw推出当日股价涨近13%；MiniMax年报显示收入增1.6倍、毛利增4.4倍，2月ARR已是去年全年约2倍。资本市场用真金白银验证了这一路线的可行性。
在这幅激烈竞争的图景背后，是两类不可或缺的“隐形支柱”。
云厂商在这场“龙虾潮”中扮演着关键的基础设施角色。其商业逻辑已从单纯的“底层算力租赁”跃升为“Agent数字员工的工位提供商”。
腾讯云围绕智能体开发平台推出“拉新”优惠政策，包括“0元直领”“新人免费领取1个月免费版套餐包”等，OpenClaw在ADP上可3分钟完成部署。阿里云百炼平台同时支持Qwen、Kimi、MiniMax、GLM等多款模型，将OpenClaw从“模型调用”升级为“平台服务+模型调用”的双层收费。百度智能云则将核心产品深度内嵌，企业在百度智能云完成部署后，可直接通过搜索框或消息中心调用。
“这种卡位本质上是为了将用户的应用数据、API密钥和网络环境深度锁定在自家云生态内。”国联民生证券认为，“一旦用户在某家云上完成首次部署，该云厂商就同时掌握了默认模型、默认技能、默认知识库、默认计费和后续扩容入口。”
AI从云端走向本地执行的趋势，也直接刺激了硬件市场。从高性能PC、迷你主机销量的提升，到极客社区对“ClawPhone”的改造热情，再到智能耳机、眼镜对轻量级AI助手的集成探索，一场围绕“AI终端”的硬件创新暗流正在涌动。硬件，正成为AI能力落地的最终载体和体验触点。
至此，一幅完整的中国“Claw”生态全景图已然清晰：巨头们在上层争夺生态入口的控制权，创业公司在中层进行垂直场景的精细化耕作，而云与硬件则在下层夯实整个产业的基础设施。三者相互依存，共同构成了应对OpenClaw冲击的“中国式反应集群”。
OpenClaw引发的这场“龙虾风暴”，其真正价值远不止于催生了一批新产品。它像一面棱镜，折射出AI产业正在发生的深层结构性变化。
当全球都在谈论Agent时，一个有趣的分野已经出现：硅谷在“攀登珠峰”，中国在“修建高铁网”。
在太平洋彼岸，OpenAI、Anthropic等公司的终极目标依然是AGI（通用人工智能）。它们的Agent探索，本质上是为这个“超级大脑”寻找手脚和感知工具。正如OpenAI CEO萨姆·奥特曼多次强调的：“我们的首要目标是确保AGI的创造能够造福全人类。”这是一种“从顶向下”的路径，追求的是智能的“上限”和通用性。
而在中国，产业的重心已经悄然转向“从底向上”。百度的李彦宏在今年初的内部信中明确指出：“AI的胜负手，关键在于应用，在于能否产生实实在在的社会和商业价值。” 这句话精准概括了中国市场的集体心态：不过度纠结于“有多聪明”，更关注“能多有用”。
这导致了一个显著的“生态错位”。美国头部公司的Agent探索，往往从复杂的科学问题、代码生成、逻辑推理等高智商任务切入；而中国的Agent产品，则争先恐后地涌向智能客服、营销文案、办公自动化、电商运营等最接地气的商业场景。
两条路径，正并行塑造着AI的未来。
OpenClaw的火爆，同时也发出了一个明确的产业信号：算力战争的主赛场，正在从前端的“模型训练”转向后端的“任务推理”。
过去三年，AI产业的荣耀和绝大部分资本开支，都集中在“训练”环节——堆砌成千上万的GPU，进行耗时数月的预训练。谁拥有最大的算力集群，谁就能训练出最强大的基础模型。
但“执行AI”的普及彻底改变了游戏规则。当AI不再是偶尔问答，而是要7×24小时处理海量、多样的实际任务时，推理的稳定性、响应速度、延迟和成本，就成了决定产品生死和商业回报的关键。摩根士丹利在最新报告中预测：“到2027年，AI推理工作负载所消耗的算力将首次超过训练，并占据总需求的60%以上。”
这意味着，算力产业的“价值金字塔”正在重构。推理芯片、边缘计算节点、混合云架构的需求将迎来爆发式增长。这对于正在追赶的国产GPU厂商而言，是一个历史性的“窗口期”——在训练算力的绝对性能上超越巨头或许困难，但在推理的能效比、定制化优化和成本控制上实现突破，是完全可能的。
如果说算力是AI的引擎，那么数据就是燃料。而Agent的出现，正在定义一种全新的、更高效的“燃料”——任务轨迹数据。
传统的AI训练依赖的是相对静态的“问答对”或“标注数据”。而Agent在执行任务过程中产生的完整操作序列——从理解用户意图、规划步骤、调用工具到最终完成——构成了一条富含逻辑、因果和决策信息的关键数据。
“这是AI从‘看图说话’到‘动手做事’后，数据维度的自然升维。”行业对高质量数据有自己的评价标准，“一条高质量的任务轨迹，其训练价值可能相当于千百条普通的问答数据。” 它不仅能用于优化单一Agent的性能，更能用于训练更强大的“元Agent”，让其学会如何学习、如何规划。
可以预见，未来围绕高质量任务轨迹数据的收集、脱敏、标注和交易，将催生出一个新的数据产业。无论是OpenClaw的开源社区，还是各家厂商的私有生态，谁能在合规前提下沉淀更多、更丰富的任务数据，谁就掌握了驱动下一代AI进化的“战略资源”。
更深层的战略竞争在于谁能掌握用户的数字操作入口。历史经验显示，每一次技术范式跃迁都伴随一次“入口战争”：门户时代争首页流量，搜索时代掌握信息检索权，移动互联网时代微信、支付宝和抖音成为超级App。
现在，AI Agent开启第四次轮回。当用户习惯通过一个智能体去调用工具、操作电脑、完成工作时，这个智能体本身就成了搜索引擎、App商店之后的下一个超级入口。
在这个新体系里，App开始退化为“服务节点”，真正的入口是那个执行用户意图的Agent。它可以轻易地把外卖订单导流给自己的关联企业，把差旅需求导给自己的支付生态。
掌握Agent意味着掌握用户意图分发权。毕竟，未来平台控制力将成为衡量企业竞争力的新指标，谁的Agent深植用户设备、掌握意图分发，谁就掌握商业世界的顶级权力。
盛宴之下，亦有隐忧。当AI从“聊天”走向“执行”，其风险也呈指数级放大。
根据国家信息安全漏洞库（CNNVD）统计，自2026年1月至3月9日，共采集OpenClaw漏洞82个，其中超危漏洞12个，高危漏洞21个。国家互联网应急中心发布风险提示，点出四类核心风险：提示词注入、误操作删除、功能插件风险、核心业务数据泄露。
360漏洞云AI安全及技术发展资深专家宁宇飞指出，判断Agent风险有三个要素：能否读取你的私有数据；能否接触到不可信的输入；能否向外执行动作。“一旦它被诱导、被利用，它就不再像ChatGPT那样说‘我无法回答’，它很可能会直接帮你执行意料之外的事情。”
如何在创新的“贴地飞行”与全球合规的“安全天花板”之间找到平衡，将是所有玩家的必修课。
这是一个新的入口，也是一场商业话语权的轮回与重构。
“小龙虾”OpenClaw的火爆，看似偶然，实则是AI从“感知理解”迈向“行动执行”历史进程中的必然浪花。它不太可能一家通吃，但它像一条凶猛的鲶鱼，彻底搅动了AI产业的池水。
中国市场的快速反应和激烈竞争，再次证明了这片土地对技术变革的敏感与渴望。焦虑的大厂、务实的云商、灵活的创业者、寻找机会的硬件商……共同勾勒出一幅生机勃勃又充满张力的产业生态图。
最终，这场“Claw大战”的赢家，可能不是某个单一的产品或公司。
最大的赢家，或许是每一个普通用户——当复杂软件的操作被简化为一句人话，当重复枯燥的工作开始被自动接管，技术进步的福祉，才真正照进了普通人的数字生活。
竞争刚刚开始，而好戏，还在后头。
