別跟風買Mac Mini了！國產算力跑OpenClaw，只需5分鐘

新智元報道

編輯：定慧

【新智元導讀】Clawdbot火爆全球，國產算力卻不能用？AI Agent迎來高光時刻：Ollama只支持CUDA，中國團隊直接把國產版開源了！正面硬剛Ollama，5分鐘讓國產芯片跑通OpenClaw！

最近幾天，整個AI圈都被一個名叫「Clawdbot」的智能體刷屏了。

這個7×24小時永不下班的「AI賈維斯」，讓全世界集體瘋魔。

一時間，OpenClaw成為全網熱詞（原Clawdbot）的倉庫更是漲到了夸張的13萬Stars！

全世界的開發者都沉浸在這場2026開年的「智能體」革命中！

但Clawdbot要想跑得順暢，會瘋狂消耗大模型服務的tokens，尤其是部署到Moltbook中的智能體，它們正在瘋狂發帖和評論。

這些tokens可都是錢啊！

網友們紛紛曬出巨額賬單，即使輕量使用一天往往也要消耗數十美元！

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所以，很多極客和開發者開始用本地大模型提供服務。

比如用Ollama拉取一個本地模型，就完全免費了。

Ollama作為本地大模型部署的事實標準，通常只支持NVIDIA CUDA生態和MacBook等。

但問題來了，如果你手里有的是國產芯片和算力卡呢？

Ollama作為本地大模型部署的事實標準，通常只支持NVIDIA CUDA生態和MacBook等。

國產芯片用戶？在這場AI智能體狂歡中，往往面臨著更多的挑戰。

但這本不該如此。

在Clawdbot們引爆全球的當下，國產算力不應該缺席。

在全球開發者借助Ollama或云服務便捷地加入智能體浪潮時，國產芯片用戶卻往往需要花費更多精力在驅動和環境配置上。

在別人已經讓AI替自己干活的時候，我們還卡在「模型跑不起來」這一步。

國產芯片的架構差異與配置流程的復雜性，有時會讓想要支持國產算力卡的開發者感到困擾。

在AIAgent爆發式增長的今天，國產算力不能缺席這場狂歡。

今天，終于有人帶來了答案——玄武CLI，專為國產芯片打造的「國產版Ollama」。

5分鐘啟動模型服務，一行命令跑通大模型，讓國產芯片也能跑起7×24小時的AI員工。

2026年2月2日，玄武CLI正式開源！

GitHub：

https://github.com/TsingmaoAI/xw-cli

Gitcode：

https://gitcode.com/tsingmao/xw-cli

歡迎Star、Fork、提Issue、提PR，一起讓國產芯片跑模型這件事變得更簡單。

國產芯片跑模型：行路難，行路難

先來讓我們聊聊國產芯片用戶到底「有多難」。

架構碎片化+配置門檻高+問題無處求援+等等，這些問題往往勸退了很多想要支持國產算力卡的開發者。

華為昇騰CANN、沐曦MACA、摩爾線程MUSA...每家芯片都是獨立生態，互不兼容。

裝驅動、配環境、編譯源碼，一個模型折騰一周是常態。有位老哥吐槽：

不是不愛國，是真的裝不動了。

開發者的訴求很簡單：我不想當運維專家，我只想一行命令跑模型。

在這個AI Agent已經爆發增長的時候，如何讓我們的國產算力不缺席這場狂歡？

玄武CLI：國產芯片的Ollama時刻

針對這些痛點，清昴智能推出了玄武CLI——一個專為國產芯片打造的大模型部署工具。

如果要簡單一句話介紹玄武CLI，它就是國產版Ollama，專為國產算力而生。

如果你用過Ollama，5分鐘就能上手玄武。

如果你沒用過，10分鐘也夠了。

零門檻上手，1分鐘部署

玄武CLI的部署有多簡單？

解壓即運行。基于Docker極簡部署，告別繁瑣的環境配置。只要裝好基礎驅動和Docker，最快1分鐘啟動服務。

而對于32B參數量及以內的模型，模型啟動可以在30s內完成。

更爽的是，玄武CLI的命令集與Ollama高度一致：

xw serve # 啟動服務

xw pull # 下載模型

xw run # 運行模型

xw list # 查看模型列表

xw ps # 查看運行狀態

會用Ollama？那你已經會用玄武了，零學習成本遷移。

只需一句命令xw pull qwen3-32b，即可快速下載對應模型。

以前在國產算力卡上跑通模型非常麻煩，環境配置和代碼調試往往要占據不少時間。

有時候大家調侃說：「需要配環境3天，改代碼500行」。

但有了玄武CLI，只需要一行命令馬上運行。

與Clawdbot聯動，國產芯片也能玩AI智能體

回到開頭的問題：Clawdbot這么火，國產芯片用戶能玩嗎？

現在可以了。

玄武CLI可以作為Clawdbot等AI智能體的模型后端服務，提供低門檻的本地推理能力。

玄武CLI，再加上Clawdbot，就相當于是國產芯片用戶的AI賈維斯。

你的華為昇騰、沐曦、燧原...終于也能跑起7×24小時的AI員工了。

在這波AI智能體風暴中，國產算力不再缺席。

應用無縫替換，多引擎可供選擇

玄武CLI完全兼容OpenAI API標準。

意味著什么？你之前基于LangChain、LlamaIndex、或者各種IDE插件開發的應用，只需要改一行API地址，就能無縫切換到玄武CLI后端。

不需要重構應用棧，不需要改業務邏輯，換個URL就完事了。

這對企業用戶來說太友好了。現有的AI應用資產，可以直接復用。

多推理引擎深度適配優化，實現超強性能與超多模型覆蓋

玄武CLI不僅僅是一個工具，更是一個打通硬件與模型的「全能引擎中樞」。

通過自研的MLGuider推理引擎，徹底解決企業級部署中性能與兼容性的矛盾。同時，玄武CLI也支持芯片原生框架和社區廣泛使用的推理引擎，如昇騰原生MindIE、社區框架vLLM等，支持開發者針對多引擎進行性能最優選擇。

玄武CLI支持完全離線運行，無需聯網、不依賴云端。

對于對數據隱私敏感的企業用戶來說，這一點至關重要。所有的推理都在本地完成，模型權重不上云，推理數據不外傳。

國產原生適配，告別配置噩夢

最后，玄武CLI還藏了一個大招：自動識別芯片，智能匹配引擎。

華為昇騰全系列、沐曦...不管你用哪張卡，玄武CLI都能自動識別，并匹配最優的推理引擎。

無需查文檔，無需改參數，無需編譯源碼。

「架構碎片化」這個國產芯片最大的痛點，玄武CLI就用一個自動檢測功能，直接干掉了。

玄武集群版

千卡級國產智算底座

如果說玄武CLI解決的是單機部署問題，但對于智算中心、大型企業來說，還需要更強大的集群管理能力。

這就是玄武智算平臺（集群版）的用武之地：國產異構算力的統一管理中樞。

玄武集群版首要解決的是多芯異構，統一納管的難題，它打破了不同廠商芯片各自為戰的局面，將華為、寒武紀、昆侖芯、摩爾線程、沐曦、燧原等十余款國產芯片納入統一調度體系。

簡單說，這是一套從芯片到智能體的全棧解決方案。

不同廠商的芯片，以往需要各自獨立管理。

玄武集群版提供了統一的異構算力納管能力，一套平臺管理所有芯片。

在構建千P級大規模異構算力底座的同時，平臺通過全棧自動化技術實現了高穩定性與易運營，為企業提供了一個久經實戰考驗、性能極致的生產級智算中樞。

這才是「國產芯片生態」應該有的樣子——不是各自為戰，而是統一調度。

玄武集群版還實現了從技術底座到「運營平臺」的跨越。除了兼容多模型與多引擎，它還內置了完善的API管理和計量計費模塊，助力企業和智算中心像公有云廠商一樣，實現算力資源的對內精細管理與對外商業化運營。

這不只是一個工具，這是一場卡位戰

讓我們把視角拉高一點。

說實話，我很少會對一個底層工具感到如此興奮。

而最近的興奮，坦誠地講，幾乎都來自AI Agent。看著Clawdbot在屏幕上自動操作電腦，像擁有了生命一樣，我確實被震撼到了。

但震撼之余，更多的是焦慮和思考。

因為我知道，這種流暢的體驗目前主要集中在CUDA生態中。

比如Ollama這樣的工具，讓大模型在常見設備上的部署變得非常簡單。

而我們手中的國產顯卡，也同樣值得擁有這樣便捷的使用體驗，而不是因為生態差異而被擱置。

這不僅是產品的競爭，更是標準的競爭。

歷史無數次證明：生態的壁壘，遠比算力的壁壘更難攻破。

當開發者面對復雜的文檔與不兼容的驅動，難免會消磨熱情。

面對海外成熟的AI生態標準，國產算力也在努力追趕，逐步解決各家標準不一、兼容性挑戰等問題。

這正是我們要解決的關鍵問題。我們不缺硬算力，我們缺的是那個能把所有珍珠串起來的「線」。

而清昴，把這個進程，硬生生拽回了國產算力的軌道上。

并且直接選擇開源，造福所有被生態墻擋在門外的開發者。

玄武CLI的出現，不僅僅是多了一個工具。

它是讓AI從云端神壇，真正落地到每一塊國產芯片、每一臺國產服務器、每一個開發者手中的關鍵一步。

以前我們總說，國產算力缺生態。

現在，生態來了。

當玄武CLI跑通的那一刻，我仿佛看到了未來的樣子：

數以萬計的AI智能體，不再受限于它人的硬件，而是在我們自己的算力上，7×24小時地思考、執行、創造。

而那時，才是我心中，國產算力真正的AI時代。

玄武CLI，就是其中的一個答案。

如果你也認同這個方向，如果你也想參與這場變革，歡迎Star、Fork、提PR。

讓我們一起，用代碼改變AI算力格局。

github：

https://github.com/TsingmaoAI/xw-cli

gitcode：

https://gitcode.com/tsingmao/xw-cli

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