中國(guó)正在卷起一場(chǎng)OpenClaw風(fēng)暴

3月初，深圳騰訊總部樓下，騰訊的工程師們像趕集一樣，在大廈北廣場(chǎng)擺起攤位，免費(fèi)為用戶安裝“龍蝦”O(jiān)penClaw。
隊(duì)伍綿延不絕，有人抱著NAS，有人帶著MacBook，還有人拎著迷你主機(jī)，像極了十年前刷安卓系統(tǒng)的極客聚會(huì)。
事實(shí)上，不少大廠們都在密集推進(jìn)自己的“龍蝦”。
小米則開(kāi)始內(nèi)測(cè)MiclawAgent，希望把AI代理嵌入小米“人車家全生態(tài)”的系統(tǒng)里，讓手機(jī)、汽車、電視和家電都成為AI的執(zhí)行節(jié)點(diǎn)。
云廠商開(kāi)始下場(chǎng)“擺攤”，當(dāng)終端大廠開(kāi)始把Agent塞進(jìn)操作系統(tǒng)，這場(chǎng)“龍蝦”風(fēng)暴，已經(jīng)拉開(kāi)了大模型下半場(chǎng)的帷幕。
這不是簡(jiǎn)單的AI工具之爭(zhēng)，而是一場(chǎng)關(guān)于下一代“超級(jí)入口”的暗戰(zhàn)。

賣Token的現(xiàn)金流

當(dāng)下，一個(gè)困境擺在所有玩家面前：?jiǎn)渭兊摹癈hat”模式，根本燒不出健康的商業(yè)模式。
過(guò)去兩年，國(guó)內(nèi)的云廠商和科技巨頭們陷入了長(zhǎng)期的軍備競(jìng)賽，成千上萬(wàn)張高端算力卡被成建制地拉進(jìn)數(shù)據(jù)中心。2026年字節(jié)、阿里、騰訊合計(jì)capex超600億美元。但如果用戶不調(diào)用，算力就會(huì)白囤，每天都在產(chǎn)生高昂的折舊。
但現(xiàn)實(shí)是，僅僅依靠C端用戶對(duì)話模式，不僅無(wú)法消耗掉如此龐大的算力儲(chǔ)備，也無(wú)法在習(xí)慣了免費(fèi)的用戶那里獲得收入。
用戶偶爾讓AI寫(xiě)封郵件、畫(huà)張圖，這種單次交互消耗的Token量低，無(wú)法填補(bǔ)底層龐大算力集群的折舊與運(yùn)營(yíng)成本。要讓昂貴的算力轉(zhuǎn)動(dòng)起來(lái)，產(chǎn)生真實(shí)的現(xiàn)金流，巨頭們迫切需要一個(gè)能持續(xù)、自動(dòng)消耗算力的“Token黑洞”。
OpenClaw這類本地部署的Agent出現(xiàn)，充當(dāng)了這個(gè)角色。
當(dāng)用戶下達(dá)復(fù)雜指令時(shí)，OpenClaw會(huì)拆解任務(wù)、聯(lián)網(wǎng)搜索、調(diào)用本地軟件、識(shí)別錯(cuò)誤、自我糾正重試。這其中的每一個(gè)步驟，都在向云端的API接口發(fā)送請(qǐng)求。一個(gè)復(fù)雜任務(wù)跑下來(lái)，其Token消耗量是普通對(duì)話的百倍乃至千倍。
一位AI分析師向華爾街見(jiàn)聞指出：“中國(guó)開(kāi)源模型被OpenClaw采用，主要因?yàn)樾詢r(jià)比高。相比海外競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，低成本讓API調(diào)用更頻繁，這直接轉(zhuǎn)化為云廠商的現(xiàn)金流，避免了巨額算力投資的浪費(fèi)。”
這就是為什么騰訊等云廠商愿意倒貼人力去線下“擺攤”幫用戶部署開(kāi)源Agent、阿里強(qiáng)推openclaw一件上云。每一次部署，都是在用戶本地或云端電腦里埋下了一臺(tái)24小時(shí)轟鳴的“算力抽水機(jī)”。
不管前端跑的是不是開(kāi)源模型，只要推理和工具調(diào)用的API指向自家的云服務(wù)，海量的微小請(qǐng)求最終都會(huì)匯聚成可觀的B2C和B2B現(xiàn)金流。在當(dāng)前資本市場(chǎng)對(duì)大模型商業(yè)化變現(xiàn)苛刻的審視下，這筆由Agent帶動(dòng)的API流水，是巨頭們維系算力擴(kuò)張的關(guān)鍵輸血管道。

挖掘軌跡數(shù)據(jù)

越過(guò)第一層的現(xiàn)金流賬本，巨頭們力推本地Agent的第二層目標(biāo)，觸及到了大模型發(fā)展的天花板：高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的枯竭。
過(guò)去幾年，大模型競(jìng)爭(zhēng)的核心資源一直是算力和訓(xùn)練數(shù)據(jù)。但隨著模型能力不斷提高，另一個(gè)資源開(kāi)始變得越來(lái)越重要：任務(wù)軌跡數(shù)據(jù)。
目前的共識(shí)是，互聯(lián)網(wǎng)上高質(zhì)量的公開(kāi)文本數(shù)據(jù)（維基百科、新聞報(bào)道、書(shū)籍論文）已經(jīng)被各家的大模型“吃”得差不多了。如果僅僅繼續(xù)喂養(yǎng)這些靜態(tài)的文本，大模型只會(huì)變成一個(gè)更博學(xué)的“書(shū)呆子”，而無(wú)法向真正的AGI邁進(jìn)。
下一代大模型需要什么？需要知道人類是如何在這個(gè)數(shù)字世界中“采取行動(dòng)”的。這就是業(yè)內(nèi)極為渴求的“任務(wù)軌跡數(shù)據(jù)”（Trajectory Data）。
當(dāng)用戶讓AI完成一件事情時(shí)，AI會(huì)經(jīng)歷一系列步驟。從理解需求到搜索信息，再到調(diào)用工具、填寫(xiě)表單、完成支付，每一個(gè)動(dòng)作都會(huì)留下記錄。這些記錄組成了一條完整的任務(wù)鏈路。
對(duì)于Agent模型來(lái)說(shuō)，這種數(shù)據(jù)比普通文本更有價(jià)值，因?yàn)樗从车氖乾F(xiàn)實(shí)世界中的行動(dòng)邏輯。
這恰恰是巨頭們?cè)茸铍y以獲取的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)隱藏在無(wú)數(shù)個(gè)割裂的軟件、封閉的App和企業(yè)內(nèi)網(wǎng)深處，即便是擁有龐大爬蟲(chóng)生態(tài)的搜索引擎也無(wú)能為力。
而部署在用戶終端的OpenClaw和系統(tǒng)級(jí)的miclaw，就是深入敵后的“數(shù)據(jù)探測(cè)器”。
OpenClaw中國(guó)社區(qū)經(jīng)理Alan Feng指出：“用戶安裝OpenClaw后，常期望魔法般自動(dòng)化，但真正價(jià)值在于定義清晰任務(wù)。軌跡數(shù)據(jù)反饋?zhàn)屇Ｐ筒粩鄡?yōu)化，廠商借此添料，提升代理能力。”
當(dāng)用戶在本地運(yùn)行Agent，讓它代替自己去執(zhí)行操作時(shí)，Agent記錄下用戶的每一個(gè)操作意圖和軟件交互軌跡。國(guó)內(nèi)大廠密集推廣Agent應(yīng)用，本質(zhì)上是一場(chǎng)分布式的、規(guī)模空前的數(shù)據(jù)眾包。
用戶以為自己白嫖了一個(gè)免費(fèi)的AI勞動(dòng)力，實(shí)際上，用戶在指導(dǎo)Agent、糾正Agent錯(cuò)誤的過(guò)程中，正在免費(fèi)為巨頭們提供最高質(zhì)量的強(qiáng)化學(xué)習(xí)微調(diào)數(shù)據(jù)。
這些“軌跡數(shù)據(jù)”一旦回流到云端，將成為大廠訓(xùn)練下一代具備強(qiáng)邏輯推理、強(qiáng)執(zhí)行能力的Agent大模型的核心壁壘。這就像特斯拉當(dāng)年通過(guò)數(shù)百萬(wàn)輛在路上行駛的電動(dòng)車收集真實(shí)路況數(shù)據(jù)，最終反哺其FSD自動(dòng)駕駛算法一樣。
阿里Qwen項(xiàng)目的內(nèi)部人士就向華爾街見(jiàn)聞表示：“中國(guó)領(lǐng)先新范式概率低于20%，但通過(guò)agent軌跡數(shù)據(jù)，阿里能快速迭代模型，縮小差距。”
現(xiàn)在，巨頭們正在把用戶的電腦和手機(jī)，變成AI時(shí)代的“數(shù)據(jù)采集車”。誰(shuí)能掌握最多的軌跡數(shù)據(jù)，誰(shuí)就能率先訓(xùn)練出真正“長(zhǎng)出手腳”的超級(jí)模型。
從這個(gè)角度看，大廠推廣本地Agent，并不是為了一個(gè)新工具。他們依舊是在爭(zhēng)奪AI時(shí)代的操作入口。

入口戰(zhàn)爭(zhēng)再輪回

中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)其實(shí)經(jīng)歷過(guò)幾輪典型的入口戰(zhàn)爭(zhēng)。早期門(mén)戶網(wǎng)站爭(zhēng)奪的是首頁(yè)流量；搜索時(shí)代，百度成為信息入口；移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，用戶的入口變成了App，微信、支付寶和抖音逐漸成為流量中心。
但AI的出現(xiàn)正在改變這一結(jié)構(gòu)。
阿里千問(wèn)持續(xù)投入“AI辦事”，讓用戶一句話就能下單；小米內(nèi)測(cè)miclaw，將其深深植入手機(jī)底層的系統(tǒng)中。這些動(dòng)作傳遞出的信號(hào)是：在未來(lái)，用戶與數(shù)字世界的交互界面將被重構(gòu)。
當(dāng)用戶習(xí)慣用一句話表達(dá)需求時(shí)，操作路徑就會(huì)發(fā)生變化。用戶不再主動(dòng)打開(kāi)某個(gè)App，而是把任務(wù)交給AI。AI會(huì)決定使用哪個(gè)平臺(tái)、調(diào)用哪個(gè)服務(wù)、完成哪條支付鏈路。
因此，在這樣的體系里，App的地位會(huì)發(fā)生變化。它們依然存在，但更多變成一種服務(wù)節(jié)點(diǎn)。真正的入口，是那個(gè)幫助用戶完成任務(wù)的Agent。
在這個(gè)新的語(yǔ)境下，“搶App的入口”已經(jīng)是一件落伍的事情。真正的戰(zhàn)爭(zhēng)，是成為那個(gè)直接聽(tīng)命于用戶、掌控全局的“底層代理人”。
如果巨頭能夠讓自家的Agent霸占用戶的終端，那么它就掌握了商業(yè)世界最頂級(jí)的權(quán)力——意圖分發(fā)權(quán)。它可以輕易地把外賣訂單導(dǎo)流給自己的關(guān)聯(lián)企業(yè)，把差旅需求導(dǎo)給自己的支付生態(tài)。
在這個(gè)由Agent構(gòu)建的新“圍墻花園”里，那些曾經(jīng)不可一世的超級(jí)App，將淪為只提供底層服務(wù)接口的“管道”，徹底失去與用戶直接對(duì)話的機(jī)會(huì)，更失去品牌溢價(jià)和流量溢價(jià)。
這也是為什么大廠對(duì)Agent如此敏感。所有人都希望成為那個(gè)控制Agent的平臺(tái)。

風(fēng)暴前夜

OpenClaw的爆火，也許只是一個(gè)信號(hào)。
真正的變化，是AI正在從“會(huì)說(shuō)話的工具”，變成“會(huì)做事的系統(tǒng)”。過(guò)去兩年，大模型行業(yè)的核心目標(biāo)是提高智能水平，而現(xiàn)在越來(lái)越多公司開(kāi)始思考另一個(gè)問(wèn)題：如何讓AI獲得行動(dòng)能力。
一旦AI能夠穩(wěn)定地完成任務(wù)，互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)構(gòu)就會(huì)發(fā)生變化。很多應(yīng)用可能會(huì)退到后臺(tái)，用戶只需要面對(duì)一個(gè)Agent，就可以完成大部分?jǐn)?shù)字生活操作。
在這種世界里，Agent就像一個(gè)新的操作層，連接用戶與所有服務(wù)。
回頭看技術(shù)史，每一次平臺(tái)級(jí)變化，往往都會(huì)經(jīng)歷一個(gè)看起來(lái)不起眼的開(kāi)端。Android最早只是極客刷機(jī)的系統(tǒng)，微信公眾號(hào)剛出現(xiàn)時(shí)也只是一個(gè)簡(jiǎn)單的內(nèi)容工具，小程序剛推出時(shí)更像是一個(gè)輕量網(wǎng)頁(yè)。
但這些產(chǎn)品后來(lái)都變成了新的平臺(tái)。
如果未來(lái)AI真的進(jìn)入Agent時(shí)代，那么今天的OpenClaw，很可能就是那個(gè)最早被人記住的名字之一。
中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)正在經(jīng)歷的，也許正是這場(chǎng)風(fēng)暴的前夜。