黃仁勛一句話，揭露了OpenClaw的“陰謀”

撰文 | 雁 秋
編輯 | 李信馬
題圖 | 豆包AI

黃仁勛將OpenClaw比作AI時代的Windows。這種開放能力，帶來的究竟是生態的繁榮，還是另一種形態的壟斷？

“OpenClaw在行業最需要的時候，提供了最需要的東西。”在GTC 2026年度開發者大會上，黃仁勛給予OpenClaw極高的評價。

行業最需要什么？OpenClaw又提供了什么東西？在DoNews看來，AI正在從數字世界邁向物理世界，行業急需一個能打通兩者的開源基礎設施，而OpenClaw恰好扮演了這樣的角色。

作為一個開源的Agent平臺，OpenClaw深度優化了與CUDA及英偉達硬件的兼容性，在用戶給予足夠系統權限的情況下，它可以通過Agent自動操作電腦、調用工具、執行任務。

黃仁勛將其與Windows相提并論，認為OpenClaw對于人工智能的意義，就如同Windows對于個人計算的意義一樣：它定義了應用與底層硬件交互的標準，降低了開發的門檻，催生了難以計數的應用生態。上到GITHUB這個最大的開源社區，中到企業的紛紛效仿，下到普通人排隊裝“蝦”，OpenClaw的蔓延程度令人驚訝。

圖源：IC photo

然而，開放的另一面，是否會是一把枷鎖？就像Android，代碼是開放的，但Google卻通過GMS（谷歌移動服務）牢牢掌控著生態的話語權。未來，OpenClaw是否會沿著同樣的路線演進？對于中國科技企業而言，兼容OpenClaw是否會通往更繁榮的地帶?

01.

黃仁勛的五層蛋糕與算力鐵律

黃仁勛為何要大夸特夸OpenClaw？搞清楚這個問題之前，我們不妨先來了解一下他提出的“五層蛋糕”理論。

具體來講，黃仁勛將整個AI產業架構分為五層，自上而下依次為：應用、模型、基礎設施、芯片、能源，每一層相互支撐、相互拉動。

• 應用：最終面向用戶的AI軟件

• 模型：OpenClaw在這一層

• 基礎設施：土地、供電、冷卻系統、網絡通信等

• 芯片：將能源轉化為算力

• 能源：（物理意義上）電力

在黃仁勛看來，每一個應用的成功，都會拉動下方每一層的需求，一直延伸到發電廠。這兩年算力、電力為何被屢屢提及，頻繁出現在大眾視野中？原因在于大模型愈演愈烈。

無論是像OpenAI一樣選擇閉源，還是像Meta一樣開源，只要它們需要通過智能體框架（如OpenClaw）去執行復雜的任務，就需要消耗大量的算力。模型和應用越繁榮，對底層算力的依賴就越強。

而所有的繁榮，都要向底層的“賣鏟人”英偉達支付高昂的算力費用。

再來看看OpenClaw都做了什么，從一開始，它就深度優化了與CUDA及英偉達硬件的兼容性，各家公司都可以在此基礎上構建自己的智能平臺，也就是所謂的“養蝦”。看似在模型層面構建了開放的標準，但在芯片層面強化了英偉達的護城河。開放的生態，直接成了底層算力寡頭的“引水渠”。

換句話說，黃仁勛對OpenClaw的盛贊，也是因為它為英偉達帶來了源源不斷的算力需求。

02.

各大門派的蝦塘攻略

OpenClaw帶來一波“養蝦”潮，但“養蝦”前先得有“蝦塘”，大廠們最先卷起來。

阿里、字節跳動、騰訊、百度等科技公司都陸續上線部署或接入OpenClaw；月之暗面、智譜AI、MiniMax等大模型公司，也為OpenClaw推出了專屬的Coding Plan（編程模型訂閱）訂閱套餐。

就連手機廠商也來湊熱鬧。小米做了MiClaw，自稱智能體，但有爭議；榮耀說自己的 MagicPad 4 可以部署 OpenClaw，但目前沒有多少聲量。

DoNews在近期的行業交流中，對幾款主流“龍蝦”做了基本的了解：

大模型公司踩中了OpenClaw燒token的痛點，發布了門檻更低、價格更便宜、輸出更穩定的云端模型，其中以月之暗面和MiniMax為代表，這兩家在OpenClaw的這場巨浪之中收獲頗豐。

• 月之暗面-Kimi Claw

月之暗面速度最快，在2月18日就上線了一鍵部署工具Kimi Claw。這是一個云端托管的OpenClaw服務，用戶無需本地部署，直接在瀏覽器中就能使用完整的OpenClaw功能。

重點是，Kimi Claw內置了Kimi K2.5模型，自動關聯用戶的Kimi Code會員權益額度。用戶無需額外配置API Key，不用擔心燒掉token。

• MiniMax-MaxClaw

MiniMax緊隨其后，在2月25日推出了MaxClaw。MaxClaw走的是和Kimi Claw一樣的路子，基于自家MiniMax M2.5模型，但其定價策略非常激進，API價格更便宜。

因此，MaxClaw發布后12小時內登頂OpenRouter熱度榜，一周內登頂調用量榜首，周調用量3.07萬億token，超過Kimi K2.5、GLM-5與DeepSeek V3.2三家的總和。

上面兩個代表產品更多在極客圈流行，對于普通人、尤其是不懂技術的人來說，光是安裝配置就消耗掉大部分熱情。大廠看到這一痛點，開發了開箱即用、又能控制風險的解決方案。

• 阿里“悟空”

“悟空”的優勢在于場景和供應鏈，面向B端中小企業和個人。它可以在釘釘、個人電腦（Mac/Windows）、云電腦等多種運行環境中執行任務，直接訪問和操作用戶設備上的文件、應用。

更重要的是，悟空深度集成了淘寶、天貓的底層交易接口，打通了電商購物、物流查詢、售后服務等內容，可以直接通過指令，完成從種草到下單的全流程。

不過“悟空”目前還處在初期階段，輸出不太穩定。有人反映“悟空”好像經常不能結束它沒做完的任務，除非強制停下，更棘手的問題是，它很耗算力，盡管你沒讓它做太多事情。

圖源：悟空發布會

• 騰訊QClaw

QClaw的特點在于C端社交，它無縫銜接騰訊巨大的生態，在OpenClaw的框架基礎上強化了社交功能，可以像真人一樣給好友發消息、拉群、調用小程序服務。

微信甚至也連上了OpenClaw，官方在近期上線了插件。過去微信的更新都是自建生態，把外部模型搬進來確實非常罕見。看得出來，騰訊確實也有點焦慮。但微信也表示，有權對風險情況采取攔截、阻斷等措施，OpenClaw可以隨便跑，但要遵守微信的規則。

說實話，不知道這些更新是來自創新驅動還是焦慮驅動。但大多數廠商并沒有選擇另起爐灶，而是基于OpenClaw開源項目的二次開發或深度集成，一方面降低用戶“養蝦”門檻，同時拉動底層算力消耗。

03.

別對龍蝦太上頭

越是瘋狂時，越要保持清醒。

如今，中國已成為AI最活躍的主場之一。據全球AI模型聚合平臺OpenRouter，在2024年2月的一周內，中國模型的周調用量高達5.16萬億Token，幾乎是美國模型調用量的兩倍。MiniMax、月之暗面（Kimi）、智譜、DeepSeek等公司的模型在海外市場被海量調用。

一方面說明，中國AI模型的實力已被全球認可；但另一方面，全球開發者對于中國模型的調用，很大程度上是通過OpenClaw這類智能體框架完成的。我們的模型雖然跑得歡，“水管”卻攥在人家手里。這種依賴，不可避免會帶來風險。

首先，就是技術主權的桎梏。

由于依賴于對底層架構的深度綁定，國產“龍蝦”并未實現自主。如果所有的“開發”都只是在為OpenClaw做生態補充，而非構建自己的底層標準，那么未來OpenClaw修改協議、調整接口，國內開發者就會受到較大影響。這就好比當年手機廠商都基于Android深度定制，但谷歌通過GMS服務依然掌握了生殺大權。

巧合的是，就在小編撰寫這篇文章期間，OpenClaw就出現了「事故」。3月23日，OpenClaw突然更新了2026.3.22-beta.1新版本，ClawBot無法適配新版OpenClaw安全審計流，出現了大面積請求報錯。隨后ClawBot全面陷入癱瘓，導致飛書、釘釘等第三方集成方案也因底層架構不兼容相繼出故障。

國內大廠基于OpenClaw做二次開發，是長期的最優解嗎？在“完全自主”和“融入生態”之間，是否存在第三條路？

其次是安全的窟窿。

根據國家信息安全漏洞庫（CNNVD）統計，自2026年1月至2026年3月9日，共采集OpenClaw漏洞82個，其中超危漏洞12個，高危漏洞21個，包含了訪問控制錯誤、代碼問題等多個漏洞類型。

OpenClaw本身就存在多項風險窟窿，雖然兼容OpenClaw的國產大模型，已經通過強制認證、訪問限制、最小權限等方式協同防護，但又能否保證絕對的信息安全？尤其是像微信聊天這種非常私密的環境，但凡中間任何一個環節出現漏洞，對于普通人的風險是難以估量的。

任何人都需要客觀理性地去看待“龍蝦”，重新判斷它的價值。

最后，再談談小編作為一名科技內容創作者的感受吧，最近簡直要被各種“7×24小時”“數字員工”刷屏，身邊沒有人不聊“龍蝦”，他們幾乎都會告訴你，它可以代替人類做大部分工作。

但小編感覺要做的事情反而更多了。以前寫稿，能扒到信源就那么幾個，如今AI工具直接搬出來幾十個，稿子寫完還得留個心眼：這段內容是不是AI編的？這個數據靠不靠譜？

AI讓人省事了嗎？可能只是換了一種操心的方式，最后拍板、擔責的還得是人類——你需要用它，但也得防它。

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