谁是“龙虾”卖铲人?_OpenClaw_硬件_用户_纳雍网站建设_网站建设公司_网站建设设计制作_seo优化
作者 | 范亮
编辑 | 张帆
2025年11月,OpenClaw首次在GitHub上公开发布。至2026年春节前夕,该项目已在各大媒体中崭露头角,引发了行业的广泛关注。春节过后,OpenClaw迅速破圈,“装龙虾”“养龙虾”迅速演变为全民热议的话题。
相较于传统认知中依赖既定提示词和框架进行“机械运作”的AI Agent,OpenClaw展现出更高的自主性与灵活性,为大模型赋予了操作软件系统的“手脚”,能够自主完成网页抓取、数据追踪及文件处理等复杂任务。
这一盛况与2025年初DeepSeek引发的热潮颇为相似。在产品实现现象级普及后,产业界与资本市场迅速响应:一方面,MiniMax、智谱等科技企业纷纷宣告接入OpenClaw,掀起了一场“百虾大战”;另一方面,二级市场中的优刻得、云赛智联等相关概念股也迎来了显著的上涨。
那么,这股“龙虾热潮”究竟具备多强的持续性?在产业链中,又有哪些企业将脱颖而出成为真正的赢家?
需要哪些硬件?
目前OpenClaw一个较受欢迎的部署方案为Macmini本地部署,这实际上已经指明了OpenClaw发酵后利好的硬件方向。
简单来看OpenClaw的工作流,用户通过飞书等窗口发出需求指令,大模型分析用户指令并规划工作方案,最后OpenClaw在本地执行各类脚本,完成各类操作,并将操作结果存储在本地。
大模型的解析与规划环节主要依赖云端调用模型厂商的API来完成,这直接消耗了模型厂商的算力***。而本地脚本的执行则占用Macmini等终端设备的CPU与内存***。特别是当用户利用OpenClaw进行大批量文件处理或复杂任务时,对内存的性能需求将迅速增长。此外,若用户需长期保留执行结果,还将产生数据存储需求。
综合来看,OpenClaw生态所依赖的核心硬件矩阵主要涵盖三大类别:云端GPU、本地CPU、内存和存储。即便用户***用MiniMax、智谱等企业提供的云端OpenClaw部署方案,其核心硬件逻辑依然适用。因为云端OpenClaw同样运行于服务商的专属服务器中,在执行网页抓取、数据追踪及文件处理等操作时,不可避免地需要消耗大量的云端CPU和内存等***。
倘若OpenClaw能够实现大规模的商业化普及,无疑将为算力、CPU及存储产业开辟出增量市场。原因在于,出于各类条件约束,用户难以将其布置在工作或学习的主力电脑,转而寻求选择云端或本地其他硬件的“第三空间”。
这一方面是出于安全性考虑。OpenClaw具有读写本地文件和执行代码的极高权限。出于数据安全和隐私保护的考量,物理隔离(使用另一台电脑)成为最安心的解决方案。
另一方面是避免抢占主力***。OpenClaw的定位是“自动辅助工作”。如果其在执行过程中占用了大量的CPU和内存,导致用户正常使用电脑时出现严重卡顿,就会本末倒置。
因此,稳妥的选择是,要么选择***用其他厂商云端部署的方案(损失一定便利性);要么购买专门的主机或***用旧电脑。
整体来看,这一趋势将会产生算力、CPU、存储的增量需求。
利好哪些公司?
聚焦于本地部署场景,新增的硬件***购需求主要集中在电脑主机(以Macmini为代表)、NAS(网络附属存储设备)以及VPS(虚拟专用服务器)三大领域。需要指出的是,VPS虽在形态上表现为虚拟机,但在商业本质上依然相当于购买了底层的硬件***。
电脑主机方向,目前国内主流电脑消费品牌如联想、同方电脑(现属于软通动力)、雷神科技均具备电脑主机产品。此外,面向B端的企业如智微智能也拥有电脑主机产品。
NAS方向,虽然相关产品在国内仍属于小众,但国内拥有相关产品的上市公司已包括绿联科技、海康威视、联想集团,其中绿联科技为国内消费级NAS龙头。
VPS方面,国内云厂商均可提供类似服务,独立云厂商如优刻得、青云科技、金山云均是受益者。
在终端硬件的基础之上,中游产业链的整机代工及组装厂商同样迎来了发展红利。其中华勤技术、龙旗科技、闻泰科技、工业富联等老牌消费电子ODM厂商均具备相关能力,此外浪潮信息、中科曙光、紫光股份等云厂商的设备供应商也可从中受益。
进一步向产业链上层溯源,GPU、CPU、存储芯片等核心零部件的“卖铲人”角色无疑是最后的赢家。从CPU角度看,国内的主要参与者包括海光信息与龙芯中科两大上市巨头。
除了上述对硬件产业链的全面利好外,本轮行情与上一轮DeepSeek引发的接入潮类似。众多软件企业纷纷宣布接入OpenClaw,当市场情绪处于高位时,这些软件企业同步也具备了短期上涨的潜力。
长需求还是短泡沫?
OpenClaw所引发的现象级狂热,最终能否转化为实质性的长期利好,关键在于“抢装潮”之后使用的可持续性。
当前一个关键的阻碍在于使用成本。即便不考虑额外的硬件购买支出,用户接入大模型API后所消耗的Token费用也是一笔不小的开支。
根据APIYI统计,用户每一轮简单问答消耗token数约在1万量级,进行30轮代码聊天消耗token数约180万,上传文档后聊天消耗token数约60万。此外,由于OpenClaw在每轮对话中把最近的6条消息记录全部拉取并发送给大模型,token消耗(特别是token输入)也会滚雪球般上升,尽管各大模型多会提供上下文缓存服务,但并非可以百分百触发。
以MiniMax-M2.5模型的计费价格为例:每百万Token输入价格为2.1元,输出价格为8.4元。仅考虑输入价格的影响,当多轮对话后Token消耗滚动至数百万规模时,新一轮对话消耗的Token费用可能会高达数元甚至十余元人民币。
在高频使用场景下,用户每月的API支出可达数百元至数千元不等,年度支出则会达到数千元至数万元不等。
作一个跨领域的对比,根据《数字消费发展报告(2025)》,2.72亿“Z世代”网民是数字内容消费的主力群体,且生成式人工智能使用率超70%。2025年上半年,我国数字内容(包括游戏、视音频支出)消费总额约4200亿元,年化数字8400亿元。将这笔支出全部归集到2.72亿“Z世代”网民,人均年支出约3000元人民币。
因此,对OpenClaw这类尚在探索中的效率工具而言,其能否在消费金额上打败传统的“爱好支出”,仍是一个有待冷静思考的问题。但这一挑战也为大模型产业的发展提供了另一个指引方向:如果Token价格(而非模型性能)成为阻碍OpenClaw扩张的核心因素,那么未来“降本”可能会成为大模型商业化应用的关键推动力。
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