無限Tokens！OpenClaw的最佳硬件拍檔：AMD銳龍AI Max+ 395平臺

最近，當OpenAI、谷歌、DeepSeek、阿里巴巴、騰訊和智譜等公司還在激烈角逐大模型的時候，當AI開發者和用戶還在搗鼓智能體、Skills的時候，一款名為OpenClaw的AI助手突然面世并火爆出圈。OpenClaw一時間成為歷史上增長最快的開源項目之一，那么OpenClaw到底是什么？它的最佳硬件拍檔是誰？

OpenClaw是什么？

簡單來講，OpenClaw是一款在本地或自托管環境運行的開源AI助手，它是一款自主智能體，可以通過大模型執行任務，主要的用戶界面是各類社交聊天平臺。OpenClaw可以部署在macOS、Windows或者Linux平臺，接入大模型之后，用戶可以通過WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、iMessage、Signal和飛書等社交工具與它交互、對話。

它除了能夠像大模型那樣回答問題，它還可以執行Shell指令、控制你的瀏覽器、讀取或者寫入文件、管理你的日程，甚至發送電子郵件、打開特定的應用程序等，這些都由你與OpenClaw溝通時所發的文字消息觸發。

因此總體來講，如果你在部署OpenClaw的設備上給它足夠的權限，那么它可以在你的指示下像人類一樣操控電腦。正因如此，OpenClaw才被稱為真正的“賈維斯”，也正因如此，OpenClaw團隊會在大家部署OpenClaw的時候彈出安全風險通知。眾多開發者也建議用戶將其部署在備用PC上來體驗，并時刻注意安全風險。

有人將OpenClaw連接到現實世界，直接讓它控制燒洗澡水的鍋爐，定時并根據天氣情況來燒熱水，避免冬天沒有熱水洗澡。更有甚者，還有很多人通過OpenClaw來炒股、寫自媒體文章和運營社群等。不少公司還嘗試將OpenClaw作為內部的“公司助手”，接在各類SaaS和數據系統上做自動化。

部署OpenClaw需要哪些硬件？

我們如果想要體驗OpenClaw，應該關心的重點是思考用什么大模型服務來接入OpenClaw（畢竟OpenClaw本身并不是大模型）。究竟是接入在線的云端大模型，還是接入本地部署的大模型？

使用云端大模型的最大缺點在于高昂的費用。因為在這個過程中，我們需要通過API接入使用云端大模型，OpenAI、谷歌等大模型提供商都是按Token數量收費，再加上OpenClaw的強大表現，自然會花費大量Token，輸入百萬token需要5美元，輸出百萬token又得25美元。如果是企業客戶使用，那么Token費用可能會達到天價，這不是一般的初創團隊、中小企業能承受的，長期使用本地部署顯得勢在必行。

另外，使用云端大模型還有隱私和安全方面的重大隱患。我們知道OpenClaw允許智能體在本機執行Shell、讀寫文件或者調用腳本，一旦通過云端大模型做“思考”和決策，攻擊者就可以通過提示詞注入或惡意數據，遠程誘導大模型下指令，讓OpenClaw在你的電腦上執行危險操作。

此外，為了讓云端大模型“理解上下文”，OpenClaw可能還會把聊天記錄、文件片段甚至密碼提示、聊天歷史等內容打包發給外部模型服務，這些內容一旦進入云端就受制于對方的隱私策略、日志策略和潛在的數據濫用風險。試想一下，如果你是公司老板，你愿不愿意將自家公司的核心數據暴露出去？

況且，接入云端大模型必然還會帶來網絡延遲和服務穩定性的問題，智能體可能在做一些操作時因為網絡抖動、API限流而中斷，造成半成品操作或“中途停手”的異常狀態。由于大模型輸出具有隨機性和不可預期性，同樣的提示詞、同樣的環境可能產生不同的操作路徑，如果因網絡問題導致中斷，這在“系統級自動化”場景里意味著難以復現和回歸測試，這對企業用戶來講得不償失。

OpenClaw的最佳硬件拍檔：AMD銳龍AI Max+ 395平臺

相對于接入云端大模型，接入本地大模型對企業用戶來講才是最佳選擇。這基本上就是把OpenClaw從“云端大號遙控器”變成了“自己機房里的AI中樞”。這樣做在隱私、安全、成本、可控性和場景適配上都有非常明顯的優勢。

展開來看，在隱私和合規優勢上，當OpenClaw搭配Ollama、LM Studio在本地通過GPU跑模型時，推理全過程（理解指令、讀取文件和生成結果）都在本機完成，提示詞、文檔和中間產物不會發往云端API，這對財務報表、法律文書和客戶數據等敏感場景非常關鍵。

第二個優勢是成本結構更可控。用本地模型替代云端模型之后，整個智能體的鏈路不再每次調用都付雙向的API費用，只需要一次性的硬件投入就能讓高頻自動化任務不再“燒Token”和“燒錢”。畢竟在本地部署各種開源大模型之后接入OpenClaw，Token數量是無限而且免費的。像OpenClaw創始人說的Minimax模型，也可以用兩臺搭載銳龍AI Max+ 395的桌面Mini AI工作站串聯運行（有些帶跳線支持一鍵啟動組件集群），相較于頂配的Mac Studio，兩臺搭載銳龍AI Max+ 395的設備購買更便宜，也更可行。

另外，接入本地模型之后還有離線可用的優勢，即OpenClaw的整個智能決策與工具調用可以完全離線操作，不用依賴網絡環境。對于在工廠、機房、科室或者實驗室等“封閉網絡”中部署OpenClaw的單位和機構來說，本地模型可能是唯一可行的方案，這樣可以在內網環境中實現日志分析、控制腳本執行等自動化。

AMD銳龍AI Max+ 395處理器優勢突出，這款處理器采用“CPU+IGPU+NPU”異構架構，集成16大核心Zen 5 CPU、RDNA 3.5圖形單元及高達50 TOPS算力的NPU，更通過UMA統一內存架構支持最高128GB內存，其中96GB可專用于顯存。這徹底解決了本地大模型運行中的“顯存焦慮”，使得其能夠在本地流暢運行千億參數規模的模型。

自正式發布以來，AMD銳龍AI Max+ 395處理器憑借強大的性能表現和出色的大模型部署表現，開辟出全新的迷你AI工作站細分市場。更重要的是，目前基于AMD銳龍AI Max+ 395處理器的迷你AI工作站產品已經進入各行各業，為用戶帶來領先的AI體驗。

更重要的是，AMD銳龍AI Max+ 395迷你AI工作站非常適合用來部署本地大模型。根據我們以往的測試成績，該平臺能夠暢跑70B稠密大模型（推理速度達到5.84 tokens/s），對于120B的MoE大模型，它的推理速度更是高達48.05 tokens/s，應對80B、30B等主流的MoE模型幾乎是小菜一碟。

另外，由于AMD銳龍AI Max+ 395平臺最高支持128GB內存，最高可分配96GB空間作為顯存，因此它在部署大模型時具備相當充裕的硬件空間。我們在64GB顯存的設置下嘗試同時部署三個大模型：兩個30B MoE大模型和一個14B稠密大模型。部署這三個大模型之后，系統只占用了大約50GB顯存，剩下的硬件空間還比較充裕。

對OpenClaw用戶來講，將OpenClaw接入AMD銳龍AI Max+ 395平臺部署的本地大模型之后，在使用OpenClaw的過程中可以同時接入多個模型同步調用，或者隨時切換各種所需的大模型，若是換成其他Windows 11的獨顯平臺，非但無法部署規模超大的模型（要知道臺式機獨顯RTX 5090也僅有區區32GB的顯存），就算勉強部署，硬件空間也非常吃緊，需要不斷加載和卸載……無法對比調用更談不上提升效率。

我們早前成功在搭載銳龍AI Max+ 395的機器上部署好了OpenClaw，同時還在本地部署了Qwen3-Coder-Next模型。因為模型部署在本地，所以我們使用OpenClaw的時候根本不用擔心Token用量的成本問題。

更進階的玩法是，將AMD銳龍AI Max+ 395迷你AI工作站視作本地大模型API中心，在局域網的其他設備上部署OpenClaw，然后遠程接入使用AMD銳龍AI Max+ 395迷你AI工作站提供的本地大模型，這對初創團隊、中小企業來講是更符合實際的選擇。

總結

總的來看，OpenClaw本身很有特色，功能強大，它代表著AI向前發展的下一個范式。對普通用戶來說，可以快速體驗到新一代AI助手的魅力。不過對于企業用戶、AI開發者或者AI發燒友來說，接入本地模型才能在隱私安全、Token費用等方面取得保障，沒有網絡延遲，支持多個大模型本地同步調用，甚至還能多臺設備串聯提升部署能力，而AMD銳龍AI Max+ 395迷你AI工作站毫無疑問是目前市面上部署本地大模型的最佳平臺，它的硬件空間寬裕，能夠高效運行超大參數的大模型，可以作為本地AI算力中心來接入OpenClaw。OpenClaw與AMD銳龍AI Max+ 395平臺堪稱天作之合，值得大家選購進而加速本地AI部署。