全民养虾，为什么是中国
3月的一个工作日，深圳南山区腾讯总部大厦北广场，排起了长队。
有人抱着NAS，有人拎着迷你主机，还有人掏出MacBook——他们是来让腾讯工程师帮忙装一个叫OpenClaw的开源AI智能体的。预约号上午11点就抢光了，队伍里有程序员，也有小学生。抖音上，“全民养龙虾”的短视频刷屏了。这场景像极了十年前安卓刷机的极客聚会，但又不太一样——这次，普通人也挤进来了。
这并不是腾讯在搞一场行为艺术。同一时间，阿里在推“OpenClaw一键上云”，小米宣布把自家的MiclawAgent塞进手机、汽车、电视里，智谱、MiniMax这些模型厂商也纷纷跟上。OpenClaw在GitHub上的星标，三周破了25万，超过了Linux三十年的积累。一个绕不开的问题冒了出来：为什么是现在？为什么是中国？为什么所有巨头都这么急？
一台永不停歇的算力抽水机
要搞懂这场“龙虾风暴”到底在刮什么，得先看一组让人睡不着觉的数字。
2026年，字节、阿里、腾讯三家加起来，预计要花超过600亿美元——绝大部分砸向了算力。成千上万张AI加速卡被拉进数据中心，但如果没人调用，它们每天就在那烧钱。它们是沉默的、在燃烧现金的机器。
过去两年，大模型的主流玩法是“聊天”：你偶尔让它写封邮件、画张图，消耗的Token很少。这种轻度使用，根本填不满那些算力集群的运营成本，更别说从习惯免费的普通用户身上赚钱了。巨头们急需一个能持续、自动消耗算力的“Token黑洞”。
OpenClaw，正好长在了这个需求上。你给它一个复杂指令，它不会只回你一段话，而是会拆任务、联网搜、调软件、纠错、重试——每一步都在向云端发请求。一个复杂任务跑下来，Token消耗量是普通对话的百倍甚至千倍。
有AI行业分析师告诉心智观察所，国产模型被OpenClaw大量采用，核心原因就是性价比——比海外便宜得多，调用起来不心疼。便宜，就直接转化为更高频的调用，和更可观的现金流。
这也就解释了，为什么腾讯愿意倒贴人力去线下“摆摊”。每一次部署，都是在用户的电脑或云端里，埋下一台24小时运转的“算力抽水机”。不管前端跑的是什么模型，只要推理和工具调用的API指向自家云服务，那些微小的请求，最终都会汇聚成真金白银。
OpenClaw关键发展里程碑与功能演进图（@心智观察所制图）
一组更直观的数据能帮我们理解这波操作的经济账。
OpenClaw的重度用户，日均Token消耗量在3000万到1亿之间。如果用Claude Opus 4.6算，一天的费用在900到3000美元；就算用国产的MiniMax M2.5，也要42到140美元。这远远超出了ChatGPT那种对话场景——后者的月费也就20美元，而一个活跃的OpenClaw实例，一天就能吞掉上百倍的Token。
如果未来一两年，有100万个OpenClaw实例跑通商业模型，哪怕只是勉强回本，也会新增约3600亿美元的Agentic AI算力市场。这个数字，足以重塑整个半导体产业链的供需格局。换句话说，AI的商业变现，不再靠“让更多人聊天”，而是靠“让更少的Agent持续做事”。Token经济学的底层逻辑，正在从低频、低量的人机对话，转向高频、高量的机器自主执行。
数据饥渴：轨迹数据的隐秘战场
越过现金流，巨头们力推本地Agent，还有一层更深远的战略意图：争夺下一代大模型进化所需的核心燃料——任务轨迹数据。
过去几年，大模型竞争的核心是算力和训练数据。但业内有个共识：互联网上高质量的公开文本——维基、新闻、论文——已经被各家模型“吃”得差不多了。如果继续只喂这些静态文本，大模型只会变成一个更博学的“书呆子”，却迈不进真正能行动的AGI门槛。下一代模型需要的，是人类在数字世界里“怎么做事”的数据——也就是“任务轨迹数据”。
这种数据记录的是一条完整的任务链路：从理解需求到搜信息，再到调工具、填表单、完成支付，每一步都留下痕迹。对训练Agent模型来说，这种数据比普通文本值钱得多，因为它反映的是现实世界里的行动逻辑和因果推理。而这，恰恰是巨头们过去最难搞到的数据——它们藏在无数个割裂的软件、封闭的App和企业内网深处，就算搜索引擎的爬虫再厉害，也爬不进去。
“入口战争”的第四次轮回
回头看中国互联网的历史，每一次技术范式的跃迁，都伴随着一场入口战争。门户时代争首页流量，搜索时代百度成了信息入口，移动互联网时代微信、支付宝和抖音成了超级App。现在，AI Agent正在开启第四次轮回。
Agentic AI（代理型AI）与传统AI之间的核心区别（@心智观察所制图）
这场变革的投资主线也逐渐清晰：云部署基础设施的扩张、推理算力硬件的迭代、国产AI芯片的加速适配、端侧设备的智能化升级、应用集成生态的重构，以及AI安全体系的建立。上游MaaS业务的爆发，正在让算力供给显著供不应求，拿卡能力和能耗指标，已经成为竞争力的核心衡量标准。
对于中国而言，OpenClaw风暴的深层次意义，是一场全社会层面的AI认知跃迁，是大模型从“比谁更聪明”进入“比谁能做事”的分水岭，是算力投资从“囤而不用”转向“持续变现”的拐点，也是芯片架构从“训练为王”转向“推理为先”的信号。当几百万个Agent在全球的电脑和手机上昼夜不停地燃烧Token、收集轨迹、执行任务，我们所面对的，不再只是一个新工具的流行，而是整个数字世界运行逻辑的一次深层重写。
中国互联网正在经历的，也许正是这场风暴的前夜。而风暴一旦到来，没有人能置身事外。
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