中国全民“养龙虾”，但以后呢？背后的三重大变局才刚刚开始！-AI Express News

抓住风口

本期要点：“龙虾热”终会过去，但之后呢？

你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

最近，最火的事情莫过于“养龙虾”了。

所谓龙虾，就是OpenClaw，因图标是只红色龙虾而得名。

两会期间，OpenClaw成了大家热议的话题。中国工程院院士高文现场感叹，大家都生怕没有养上“龙虾”，并爆料“连马化腾都没想到会火到这种程度”。

深圳很快发布了“龙虾十条”的征求意见稿，前3个月免费算力，硬件补贴50%，并提供数据开放、资金奖励等多种支持。此外，江苏无锡、安徽合肥等多地也都出台了类似举措。

腾讯大厦广场安装OpenClaw的长队

民间热情也极高。小红书和抖音上的教程分分钟播放量破亿，从9岁小学生用它辅导作业，到70岁老人尝试用它做短剧，堪称全民“养虾”。

前几天，腾讯为大家免费安装OpenClaw，吸引了近千人参加，传遍了全网，腾讯云用户量也因为OpenClaw快速破了10万。

Minimax和Kimi也推出了云端的OpenClaw服务，因为用户太过积极，服务器一度被挤爆。

美团则和联想联合推出了“龙虾安装”服务，收费395元起。此前上门安装服务就火爆全网，有人甚至几天就赚了超过20万元。

当然，在热潮之下，安全风险也不容忽视。

3月8日，工信部就预警OpenClaw配置不当有高风险。更是有不少开发者因为操作不当或账号被盗，几天就收到了天价的算力账单。

前段时间，Tina老师还专门提示各位AI小课的学员，只有想探索AI能力上限的朋友才需要本地部署，掌握ClaudeCode就足以快速开发各类AI工具，服务个人与企业。而这些内容，在AI小课中都会讲授。

所以，在看到“龙虾潮”袭来时，各位也要冷静思考，OpenClaw究竟会带来什么产业影响，自己又该如何参与。

去年DeepSeek火爆时，我们就预判它将推动美国大模型公司与云服务商的分裂。后来果然，OpenAI很快与微软分家，而Anthropic也不再只和亚马逊绑定，各类一体机和中小云也如雨后春笋般涌现。

这次“龙虾潮”也并不只是一次软件潮流，而是将引爆三重蝴蝶效应。今天的文章，先为你好好聊聊其中的前两重。

我们想强调的是，当你看懂了这个趋势，就会跳过“要不要买龙虾机”的细节，转而思考如何基于自己的优势进行长远布局，在配套技术和应用模式成熟时立即下场。

中国芯片崛起

首先，OpenClaw会重塑全球芯片格局。

OpenClaw的爆发必将带来推理计算的爆炸式增长。一个日常任务可能循环调用模型数十次，全天候运行更会指数级放大Token消耗量。

这无疑将推动芯片市场从训练向推理快速转变。虽然英伟达仍牢牢掌控训练端算力，但推理阶段不再追求单次极致算力和高度统一的CUDA生态，Token成本成为决定性因素。

正因如此，当前海外巨头已在加速布局推理端。

例如，Meta的MTIA芯片已迭代到第四代，2026年部署规模预计超过150万颗，内部测试表明性价比提升了30%以上。

在大洋彼岸的中国，推理芯片生态也在快速成长。

因为推理芯片不像训练芯片那样技术和生态壁垒极高。例如，ASIC芯片（专用集成电路）因为针对特定任务高度优化，功耗更低、延迟更短，在某些场景推理效率甚至高于英伟达通用GPU。

这就给了中国厂商弯道超车的机会，不需要完全复制CUDA，哪怕是14nm的成熟制程芯片，仍可以通过架构优化，在推理场景下达到7nm芯片80%以上的性能，这样既能满足市场需求，综合成本又要低得多。

美国商务部的封锁，客观上也起到了助推作用，让华为等中国厂商走上必须自研的道路，反而在现在结出了果实。

华为在推理端已形成实质性替代。市场普遍预计，2026年，华为昇腾在中国AI芯片市场份额将升至50%以上。阿里巴巴也在大规模部署自研AI芯片“真武810E”，用于千问大模型的训练和推理。

此外，寒武纪、摩尔线程等中国芯片企业也都在推理端发力，虽然他们中的很多公司都在美国实体清单之中，但不少产品已实现千卡级甚至万卡级部署，展现出了明显的替代能力。

未来几年，美国仍将奉行封锁的主基调，海外芯片企业将无法服务中国市场，这给了中国芯片厂商一个宝贵窗口期去建立客户信任，形成生态适配。

大模型出海

OpenClaw带来的第二大影响是成为中国大模型出海的契机。

OpenClaw的火爆，直接把Token成本推上了风口浪尖。开发者们也不得不开始精打细算了，毕竟月均几千上万美元的Token费用，不是随便一个中小企业和初创企业能承受的。

此时，中国大模型因近1/10的价格优势迅速获得青睐。此前我们报道了，中国大模型的调用量已大幅增长，MiniMax、Kimi、DeepSeek首当其冲，而增量主要来自海外用户。

更值得注意的是，Kimi、MiniMax这类大模型公司，只有模型没有云，在国内难以盈利，因为阿里、腾讯等传统云厂商可以用云服务补贴模型推理成本，跟它们打价格战。

出海后，这一劣势消失了，东南亚、中东、拉美等地区没有同等规模的云+模型复合巨头，中国模型公司反而获得了生存空间，甚至有机会在本地成长为云+模型的新巨头。

例如，Minimax和智谱的大量服务器已设在新加坡、马来西亚等地，以便于海外用户调用自家模型。

这也就意味着，OpenClaw让中国的芯片和大模型产业与美国巨头站在了同一起跑线。

OpenClaw的开源性质，让中美以外第三地区的AI需求同样爆发迅猛。但当地没有本土芯片生态，英伟达高端卡采购成本高企、交付周期也通常长达6到12个月。而中国提供“推理芯片+大模型+数据中心”的组合，凭借更低的总拥有成本和更完备的本地基建能力（如发电站、变电站配套），正好可以填补当地AI基础设施的空白。

如阿里巴巴已宣布，2026年将在迪拜建成全新数据中心，强化中东算力支撑。字节跳动在马来西亚、泰国部署数据中心，腾讯云也通过API服务支持东南亚开发者调用中国大模型，当地用户反馈推理速度也不错。可见，AI竞争不只看谁的技术更强，还看谁的生态更贴近客户。

最后，OpenClaw带来的第三重深层影响，是手机端Agent的快速普及，这有望彻底打破超级App的垄断。这个变局下，企业该如何提前布局呢？我们将在下一篇文章中为你深入剖析，敬请关注！

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王煜全要闻评论，我们明天见。

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“OpenClaw热潮背后的大趋势”