文 / 李開復，零一萬物CEO、創新工場董事長今年的政府工作報告有專門的章節來闡述“打造智能經濟新形態”，聽完後我為之振奮。報告中明確提出：“促進新一代智能終端和智能體加快推廣，推動重點行業領域人工智慧商業化規模化應用，培育智能原生新業態新模式。” 這為智能經濟的發展指明了務實的方向，釋放了一個清晰的訊號：人工智慧已經跨越了單純的技術探索期，正式進入到產業深度應用和全面發展的新階段。宏觀政策的導向，與零一萬物在產業一線的觀察與實踐高度一致。面對智能經濟的新形態，如何將前沿技術轉化為實際的生產力，是擺在所有從業者面前的核心課題。結合零一萬物的實踐與行業的未來走向，我想與各界朋友匯報幾點我們的心得。01. 產業智能時機到了但需要組織深刻變革配合大模型技術正以“月”為單位迭代，生成式AI驅動的AI 2.0，正快速從一項“黑科技”走向千行百業的商業化規模應用。這是一個關鍵轉折點：AI 2.0正在從單純的“工具智能”，邁向組織智能和產業智能齊頭並進的新階段。值得注意的是後兩者是相輔相成、互為引擎的——沒有組織層面的深刻變革，產業智能就是空中樓閣。那麼，現實情況如何？我們看到，許多企業在擁抱AI 2.0時，依然停留在“買把好錘子找釘子”的階段，陷入了一個典型的 “工具陷阱” ：他們追求單一環節的效率提升，卻錯失了系統性的業務重構所帶來的指數級增長機會。我們必須清醒地認識到，真正的產業變革，不是購買一套標準化的AI軟體，而是一場必須由上至下推動的“組織變革”。也就是說，企業的AI數智化轉型必須是 “一把手工程”——管理者需要跳出“為什麼要用AI”的淺層討論，躬身入局，去思考和實踐“如何用AI重構商業”。為了真正推動AI變革從“工具智能”邁向“組織智能”與“產業智能”，我們堅決選擇了一條深入產業肌理All in ToB 的道路。我們的前沿部署工程師（Forward Deployment Engineer）不再僅僅坐在後台寫程式碼，而是像業務夥伴一樣，進入最真實的業務一線，與客戶並肩作戰。他們不僅要懂程式碼，更要懂“行業”,他們要深入複雜的供應鏈、生產車間和零售現場，去解決那些真正關乎企業運轉和盈利的實際痛點。02. 2026將是企業多智能體上崗元年不久前，我在零一萬物的白板上寫下了一個斷言：2026年，將是“企業多智能體上崗”元年。我們正在經歷一場生產力的範式轉移——AI 正在從“一人一工具”的輔助角色，進化為“一人一團隊”的組織核心。在複雜的商業戰場上，多智能體（Multi-Agent）實現了從單純“被動執行”到“自主思考協作”的驚人飛躍。多智能體不是在替代員工，而是在“封裝”智慧，將能力軟體化。它讓個人的卓越，轉化為組織永續的資產。過去，優秀的業務邏輯和判斷力往往鎖在核心人才的腦袋裡，難以規模化複製。現在，通過多智能體，我們可以將這些深度的行業洞察“封裝”成一套套全天候運轉、自我進化的“矽基軍團”。這意味著，企業的核心競爭力將不再隨人員流動而損耗，而是如同樂高積木般，可復用、可拼裝、可沉澱。更讓我興奮的是，中國擁有全球最齊全的工業門類和超大規模的市場。每一個生產車間、每一段供應鏈流程，都是多智能體進化的絕佳實驗室。當中國深厚的工業底蘊與多智能體技術深度耦合，我們將見證一個偉大的跨越：中國將從“世界工廠”，穩步進化為智能驅動的“全球智能體工廠”。03. 中國是AI原生硬體的最佳爆發地報告中特別提到了“新一代智能終端加快推廣”以及“培育智能原生新業態”。我認為，如果說多智能體是重塑企業生產價值鏈的“超級員工”，那麼下一代智能終端就是重構人機互動的前端入口。我始終堅持，手機絕對不是 AI 2.0 時代的終極形態。我們必須跳出“手機+App”的舊邏輯，以 AI-First（智能原生） 的思維，定義具備以下五大特質的“下一代AI硬體終端”。它應該起碼具備五個特點：語音驅動：自然語言將成為最自然、最高效的互動入口。裝置能夠準確理解使用者的真實意圖，減少對物理按鍵或螢幕觸控的依賴。全時待命：未來的裝置是全天候待命的。它不需要刻意去進行“喚醒”操作，而是自然地融入你的生活與工作流。多維感知：依託多模態感測器，裝置能夠即時感知物理環境、對話內容和視覺資訊，從而建立精準的上下文語境。無限記憶：裝置將具備超長的上下文處理能力和本地記憶庫，它能記住你過往的習慣和互動，提供高度個性化的專屬服務。趨於隱形：科技發展的自然方向是融入日常。未來的AI硬體在形態上將更加輕量化、無感化，它們可能化作耳機、眼鏡或配飾，不再讓使用者的注意力被實體螢幕所束縛。這一場AI智能原生硬體革命的最佳爆發地就在中國。我們擁有全球最頂尖的製造業供應鏈叢集。從精密光學元件、高性能感測器到微型電池，中國產業鏈的深度、廣度與響應速度，以及成本控制能力是全球任何地方都無法比擬的。這種“智能原生”與“中國製造”的完美耦合，讓中國企業不僅能快速定義出新形態硬體，更能以極高的效率實現規模化量產。目前，中國在產品設計、軟體能力和AI技術方面已經位居世界一流，硬體製造能力更是超越美國，特別是依託深圳在內的大灣區完善的產業鏈優勢。這意味著，在中國開發硬體的成本遠低於美國。我們可以以相對較低的成本、更強的“智造”實力，並以中國市場作為試驗田，進而國內、國際市場雙向佈局。04. 開源是中國AI在全球科技競爭中實現“換道超車”的關鍵路徑之一另外，報告特別指出要“支援人工智慧開源社區建設，促進開源生態繁榮”。對此我深有感觸，在我看來，開源是中國AI在全球科技競爭中實現“換道超車”的關鍵路徑之一。在全球大模型的中美雙雄競技中，中國走出了一條極具特色的路。不同於矽谷科技巨頭所追求的“閉源壟斷”和贏家通吃，中國AI正在以開源為土壤，建構起一個龐大的“共創智庫”。我們堅定地擁抱開源，這不僅僅是程式碼的共享，更是底層技術突破的“加速器”。這種開源實踐，正在推動一場深刻的底座平權。它大幅降低了大模型的應用門檻——企業不再需要糾結於是否有昂貴的算力去追趕極點，無論大小企業，都能站在頂尖開源底模的肩膀上，把最核心的精力投入到更深度的行業應用中去。開源生態的繁榮，不僅建構了中國在全球範圍內的技術影響力和應用生態，更是我們邁向“智能體工廠”不可或缺的堅實基座。只有底座足夠穩、門檻足夠低，千行百業的智能原生應用，才能如雨後春筍般破土而出，深紮在開源這片沃土之中。我們投身人工智慧領域的根本願景，是希望通過“人工智慧+”賦能實體經濟，真正為國家和社會創造價值。智能經濟的藍圖已徐徐展開，其本質是生產力重塑和商業邏輯重構。我們期待與各行各業的實幹家們一道，腳踏實地，擁抱多智能體與原生硬體交織的時代機遇，共同將AI數智化變革的廣闊願景，深耕於千行百業，生根發芽、開花結果。附：中國企業智能體2026年十大預判一、2026年不會指揮AI，你會被AI替代有很多年輕朋友問我：“開復老師，2026年多智能體規模化上崗了，我會被替代嗎？”我在零一萬物的會議室裡，有一塊白板，上面寫過各種各樣的趨勢判斷。在今年，一個核心的觀察是：今年是企業多智能體上崗元年。AI正在從“一人一工具”跨越至“一人一團隊”。如果說，推理模型加持下，單智能體所實現的是任務處理的智能化，那多智能體則是像人類團隊一樣分工協作、相互檢查，將企業內部的優秀能力沉澱為可復用、可組合的業務資產。在我看來，2026年，企業多智能體將作為“矽基軍團”，在核心辦公場景中扮演關鍵角色。我的觀察是，如果你還把AI當成一個偶爾查資料的工具，如果你還在糾結於寫PPT、填表格這些重複性工作，那確實應該有危機感。任何基於數字、可計算的、相對重複性的工作，AI會越做越好，越做越快，越做越便宜。不同於基於預設規則的RPA（機器人流程自動化），多智能體實現了從“執行”到“思考”的跨越：它能理解使用者意圖、自主拆解複雜目標、並靈活規劃路徑。 這種從“端到端”的交付能力，讓 AI 真正具備了職業屬性。未來的職場，人與AI的邊界將會被重新劃分：人類會從繁瑣的重複性工作中解放出來，去處理最核心的戰略決策，去建立人與人之間那種不可替代的情感連接。所以，如何不被替代？答案不是去和AI拼算力，而是要進化你的“戰略定義力”與“價值判斷力”。“戰略定義力”：在複雜的業務環境裡，為AI錨定戰略目標。“價值判斷力”：要有能力審查AI的產出，識別潛在風險，為最終交付的社會價值與商業價值負責。未來企業架構將會是“人類架構師＋智能體叢集”協同進化的超級智能體。而具備戰略定義力與價值判斷力的“複合型員工”將會是人機協作的核心。你最想把那項令人頭疼的工作交給AI？二、我觀察了上百家企業，做對AI轉型的只有1%我常說：企業AI數智化是一把手工程。這裡所說的“一把手工程”的真義，不是拍板而是破局。去年，我和零一萬物的業務團隊走訪了上百家企業客戶，很多CEO對AI仍有比較大誤區：給技術部門撥一筆預算，裝幾個智能外掛，把AI當做簡單的“外掛”——但實際上這遠遠不是“AI化”。在2026多智能體上崗元年，AI不只是CFO或CIO“拍板”的預算，更是一把手親自去“破局”的組織變革。為什麼這麼說？因為多智能體（Multi-Agent）正在做一件過去幾十年都做不到的事：能力軟體化（CaaS）。這意味著，你可以把公司最頂尖銷售的判斷力、王牌產品經理的邏輯，封裝成一套可以被高效複製、7x24小時全天候運轉的“矽基軍團”。他們如同流水，具備極強適應性與延展性，業務高峰時自動擴容，低谷時靜默待命。企業的生產力單元將從人轉變成Agent，這不再是單純的技術迭代，而是對企業組織形態與商業底層邏輯的重構。在零一萬物，多智能體已經能“平替”市場或 HR 的部分核心流程。背後其實是依賴於企業多智能體“TAB 三要素”：AI Team（團隊作戰）：以前是招人難，現在是“能力軟體化”。1 個人指揮 1 支智能體團隊成為可能，人和 Agent、Agent 和 Agent 之間高效協同。這意味著企業不再受限於“單一專家”，能力可以像軟體一樣彈性伸縮，徹底突破人才瓶頸。AI Auto-pilot（業務裂變）：就像自動駕駛一樣，AI 能根據核心生產場景自動規劃、落地，且過程可控、質量可查。這讓個人業務能力實現指數級增長，企業在垂直深度和規模化擴張之間，終於能找到那個平衡點。AI Business（商業重構）：這是最核心的。當多智能體的流程和產出都能沉澱、重構，企業的核心競爭力就被拆解成了“原子顆粒度”。這種“能力即服務”（CaaS）的模式，能讓你從賣產品變成賣“解決能力”，實現商業模式的徹底翻新。而要實現這種變革，必然會觸動傳統的部門牆，而只有一把手才能打破舊有的KPI體系。目前看來，可能只有百分之一的企業真正做好了這種準備。因為傳統的首席資訊官（CIO）往往由於職業慣性顯得過於保守，不能勝任AI數智化轉型任務。我建議：CAIO（首席AI官）是實權，不是虛銜。一把手要給授權，讓首席AI官 CAIO 配合 CEO 拆解並重構組織。沒這個狠心，轉型就是空談。要“硬核戰友”，不要“流水線供應商”。拒絕只做 PPT 的供應商。選那些懂AI、願意做私有化部署、有耐心瞭解企業業務、願意派遣工程師到客戶一線駐場共創的硬核夥伴。不要等到對手的“1人公司”用更低的成本跑贏你時，才想起去擁抱變革。等技術成熟再轉型，實質上是企業的“慢性自殺”。三、從世界工廠到智能體工廠，為什麼是中國？在全球AI競賽中，中國的機會到底在那？我的觀察是：中美已進入雙雄時代，但走的是截然不同的路。美國公司像在玩一場“贏家通吃”的遊戲，OpenAI們籌集千億美金，試圖率先攻克AGI（通用人工智慧），從而對整個行業實現降維打擊。為此，他們必須保密、必須閉源。而中國路徑更像是一個“共學小組”。 中國大模型企業很擅長在有限資源內“多快好省”地做到世界第一梯隊的模型，同時堅定擁抱開源，以開放生態攻佔全球市場。一方面，小組內的所有成員都在建構開源模型並進行分享，相互學習以加速技術突破。另一方面，阿里通義千問、DeepSeek等模型的崛起，憑藉開放性、可定製性和本地部署優勢，建構起了全球範圍內的技術影響力和應用生態。這構成了中國有望從“世界工廠”躍遷為“智能體工廠”的第一個原因：底座平權。隨著開源模型的爆發，大模型的門檻正在降低。中國企業不需要再糾結於是否有昂貴的算力去追趕前沿技術，而是利用頂尖開源基模，把精力放在更深度的行業應用上。更重要的是土壤優勢。中國擁有全球最齊全的製造業門類和超大規模的消費市場。每一個廠房、每一個業務流程，都是多智能體落地的絕佳場景。通過能力軟體化（CaaS），我們可以把中國深厚的工業經驗、服務邏輯，重構成一個個高效協作的“智能體團隊”。中國AI的“新黃金時代”，不是實驗室裡炫技打榜，而是在辦公室廠房、在田間地頭。隨著2026年政府工作報告提出“打造智能經濟新形態”，深化拓展“人工智慧+”行動，中國正從“製造”向“智造”全面躍遷。從輸出商品到輸出“矽基生產力”，這不僅是生產模式的顛覆，更是國家競爭力的重塑。在智能體時代，中國有望實現換道超車，開啟AI時代的黃金十年。 (華夏基石e洞察)

很多人以為，AI競爭發生在模型之間。有人討論參數規模，有人關注晶片性能，也有人爭論誰的演算法更先進。但2026年的一組全球資料，卻揭開了一個更殘酷的現實——美國擁有3960座資料中心。而排名第二到第十五的國家加起來，才勉強接近這個數字。這意味著，當世界還在討論AI未來時，真正支撐人工智慧運行的底層戰爭，其實早已開始。甚至，在某種程度上，勝負已經初步分出。一、AI時代最重要的資源，不是模型今天你打開手機：一次ChatGPT對話、一次短影片推薦、一次雲端檔案同步、一次自動駕駛訓練——背後都不是“軟體”。而是一座座全天候運轉的資料中心。這些建築看似普通，卻是這個時代最昂貴、最耗能、也最關鍵的基礎設施。一個大型AI資料中心通常意味著：數十萬張高性能計算卡持續運行巨量電力供應系統工業級散熱設施全球網路交換節點訓練一次先進AI模型，所消耗的電力，甚至相當於一個小城市數天用電量。於是，一個越來越清晰的邏輯出現：AI競爭，本質是算力競爭。算力競爭，本質是資料中心競爭。二、一張全球地圖，看懂真正的差距根據2026年全球資料中心統計：第一名與第二名之間，差距接近8倍。這不是領先。這是基礎設施層面的代際鴻溝。換句話說——全球網際網路的“物理核心”，仍然集中在美國。三、為什麼美國能形成壓倒性優勢？很多人會疑惑：中國擁有全球最大網際網路人口，為何資料中心數量卻明顯落後？答案並不複雜。1. 雲端運算霸權的歷史積累過去十五年，美國科技公司完成了一件極其關鍵的事情：提前建設全球雲基礎設施。全球三大雲服務體系——Amazon AWS、Microsoft Azure、Google Cloud幾乎建構了現代網際網路的底層運行環境。當AI浪潮突然爆發時，美國並不是追趕者，而是已經擁有完整高速公路的玩家。2. 資料天然向平台集中網際網路世界存在一個鐵律：資料，會流向平台。而全球最核心的平台公司，大多誕生於美國。平台在哪裡，資料中心就在哪裡。長期積累之下，美國形成了全球最大的算力網路。3. 被忽視的關鍵變數：電力AI時代，一個真正稀缺的資源正在浮現——電力。超大型資料中心往往需要數百兆瓦穩定供電。美國擁有：成熟電網體系低成本土地能源供應多樣性弗吉尼亞州甚至被稱為“世界網際網路首都”，全球大量網路流量在此交換。AI，本質上正在變成能源產業。四、歐洲：穩定，卻難以爆發歐洲的資料中心呈現明顯叢集：英國、德國、法國、荷蘭構成核心節點。優勢在於：網路連線密集企業數位化需求強金融資料交換頻繁但現實限制同樣明顯：能源價格高環保監管嚴格電力擴容困難歐洲因此成為全球算力體系中的“穩定樞紐”，而非增長引擎。五、真正的變數，在亞洲如果說美國代表現在，那麼亞洲代表未來。中國、印度、日本、印尼的資料中心數量正在快速增長。背後的推動力只有一個：需求爆炸。亞洲擁有全球最大數字人口與移動網際網路活躍度。資料產生速度，正在遠超全球平均水平。與此同時，各國開始強化資料本地化政策：資料必須儲存在本國。這直接推動本土資料中心建設進入加速週期。一個新概念開始出現：算力主權。未來國家競爭，不僅是晶片或模型競爭，而是——是否擁有獨立運行AI的能力。六、AI戰爭，正在從晶片轉向電力過去三年，人們關注GPU。未來十年，競爭焦點將轉向：電網容量能源結構資料中心密度散熱效率越來越多科技公司開始直接投資能源項目。原因極其簡單：沒有電，就沒有AI。科技競爭，重新回到了工業基礎能力。七、資料中心，正在重塑全球經濟版圖歷史上：港口決定貿易中心；鐵路決定工業城市；石油決定能源格局。而今天：資料中心正在決定數字經濟中心。算力叢集出現的地方，將吸引：AI企業創業資本雲生態高端就業新的城市競爭邏輯已經誕生——不是誰樓更高，而是誰的算力更強。八、未來十年：世界或進入“三極算力時代”全球算力格局正在走向三極結構：美國：絕對領先的AI訓練核心歐洲：全球資料交換樞紐亞洲：增長最快的算力需求中心真正的懸念只有一個：亞洲能否在規模上追趕美國？2026資料中心十大趨勢：AI、可持續與創新AI驅動需求爆炸：到2030年，資料中心需求近三倍增長，主要因AI。      GPU密集型工作負載讓能耗翻倍。液冷革命：傳統風冷不足，液冷部署從2025年的33%升至2026年的40%。**hyperscale主導**：大型企業轉向超大規模中心，到2030年佔61%容量。綠色能源轉型：資料中心投資佔全球綠地投資20%，焦點在可再生能源。邊緣計算加速：5G推動資料中心向使用者端遷移，減少延遲。供應鏈挑戰：稀土元素短缺影響晶片生產。許可競賽：各國加快審批，歐洲GW級校園湧現。混合雲最佳化：企業      repatriation 資料，回遷到本地以控成本。量子準備：2026年是量子計算就緒年，資料中心需升級。投資熱潮：全球承諾供應量是建設中的數倍，亞太增長32.9%      CAGR。這些趨勢表明，資料中心不止是“倉庫”，而是創新引擎。結語：AI革命，其實非常“物理”很多人認為AI存在於雲端。但現實恰恰相反。AI存在於：發電廠旁，光纖節點下，以及無數晝夜運轉的伺服器機房中。當演算法逐漸普及、模型逐漸開源之後，真正稀缺的，將不再是程式碼。而是——持續運行智能的能力。21世紀的競爭，不再只是科技競爭。而是算力、能源與基礎設施的綜合競爭。未來世界的權力結構，也許將由一個看似低調的指標決定：一個國家，究竟擁有多少座資料中心。 (ForceInstitute)

3月初，AI行業迎來一場無聲的震撼。當Azure、Google Cloud、AWS這三大美國雲巨頭尚未對OpenClaw做出明確響應時，中國的創業圈已經率先掀起了一場"不可逆的衝擊"。從AI相親平台到AI招聘網站，從AI旅行日誌到11台二手MacBook組建的內容創作軍團，OpenClaw正在中國創業者手中，以驚人的速度和創造力，改寫著AI落地的想像邊界。一場春節駭客松的爆發式創新春節過後，圍繞OpenClaw的創新在國內呈現爆發式增長。在各類駭客松（Hackathon）和創業活動中，創業者們用OpenClaw做出了一系列令人眼前一亮的產品。有人用OpenClaw搭建了AI相親平台。這個平台的運行邏輯顛覆傳統：AI智能體之間先自主對話，互相瞭解背景、核實條件、評估匹配度。只有當雙方Agent都認為匹配達標時，才會通知各自的人類主人介入。這並非簡單的"智能推薦"，而是讓AI替你完成第一輪甚至第二輪篩選。你只需要處理Agent已經過濾後的結果，大幅降低了時間和精力成本。有人開發了AI招聘網站，讓HR的AI Agent與求職者的AI Agent先進行初步溝通。雙方Agent會自動交換資訊、核實技能、評估匹配度，只有匹配度達到預設閾值才會向人類推薦。這個設計解決了招聘中的一個核心痛點：大量的無效溝通。通過Agent之間的"預面試"，HR和求職者都能在真正見面或通話前，就獲得足夠的資訊判斷。還有創業者用OpenClaw打造了AI旅行日誌平台。這個平台會自動記錄使用者的旅行軌跡、生成圖文並茂的旅行日記，甚至能夠根據照片自動識別景點、美食和人物，撰寫情感化的文字描述。你只需要專注享受旅途，AI會幫你完成記錄、整理、分享的全過程。💡 創新案例：這些創新並非孤例。從AI客服到AI內容稽核，從AI資料分析到AI自動化工作流，創業者們正在用OpenClaw解決一個又一個真實的業務痛點。11台二手MacBook背後的故事在眾多OpenClaw創新案例中，有一個特別引人注目：一位產品經理用11台二手MacBook組建了一支AI內容創作軍團。這個配置看似"寒酸"，卻背後藏著精妙的計算。每台MacBook成本約2000-3000元，11台總價不到3萬元，卻能組建起一支7×24小時持續工作的內容創作團隊。每個MacBook部署一個OpenClaw實例，連接到不同的內容創作平台和工具。這套系統能夠自動完成選題研究、資料蒐集、文章撰寫、圖片生成、多平台發佈等全流程。相比僱傭同樣規模的團隊，成本不到十分之一，效率卻高出數倍。更關鍵的是，這些MacBook可以持續運行，無需人工干預。當創作者休息時，這些AI員工仍在工作，源源不斷地產出內容。這不是個例。越來越多的創業者開始用OpenClaw建構自己的"一人軍團"。以前需要一個團隊才能完成的工作，現在一個人加一套OpenClaw系統就能搞定。從軟體溢出到硬體控制OpenClaw的影響力正在從軟體領域溢出到硬體領域。在廣州，一家初創公司實現了通過Agent遠端控制充電裝置。這個看似簡單的應用，背後卻有著深刻的意義。它讓AI能夠直接操作物理世界的裝置。當電力價格低廉時，Agent會自動啟動充電;當電網負荷過高時，Agent會調整充電策略，參與需求響應。更重要的是，這一切都是自主發生的。你不需要手動設定複雜的時間表或策略，OpenClaw會根據你的用電習慣、電價變化、電網狀態等即時資訊，智能決策並執行。類似的應用正在各個領域湧現。智能家居控制、無人機巡檢、工業裝置調度、農業自動化……OpenClaw正在成為連接AI與物理世界的關鍵橋樑。有創業者感慨："這是中國AI行業一次'不可逆的衝擊'。OpenClaw讓AI從'聊天工具'變成了'行動主體'，這個轉變是不可逆的。"💡 硬體創新：OpenClaw正在從軟體領域溢出到硬體控制領域，讓AI能夠直接操作物理世界的裝置，成為連接AI與物理世界的關鍵橋樑。為什麼是中國創業者先行?一個值得深思的問題是：當美國的雲巨頭還在觀望時，為什麼是中國創業者率先掀起了這場OpenClaw創新浪潮?首先是需求的迫切性。中國有著全球最活躍的創業者群體和最激烈的競爭環境。任何能提升效率、降低成本的工具，都會被迅速採納和推廣。其次是本土化的生態支援。Kimi推出了Kimi Claw，提供開箱即用的體驗;阿里雲、騰訊雲、百度雲同步上線一鍵部署;華為昇騰、摩爾線程等國產晶片完成適配。這一切都發生在極短時間內。最後是務實的創新文化。中國創業者不追逐空泛的概念，而是專注於解決真實的問題。他們用OpenClaw不是為了炫技，而是為了省錢、省時間、省人力。不可逆的衝擊，可期的未來OpenClaw正在中國AI行業掀起一場"不可逆的衝擊"。這場衝擊的核心，是讓AI從"回答問題的工具"變成了"執行任務的員工"。以前，AI是幫你想辦法的。現在，AI是幫你幹活的。以前，你需要把AI的建議人工轉化為行動。現在，AI可以直接執行。以前，一個人只能做一個人的事。現在，一個人可以帶著一群AI員工，完成一個團隊才能完成的工作。這種轉變之所以是"不可逆"的，是因為它帶來的效率提升和成本降低是實實在在的。一旦體驗過，很難再回到過去。當然，OpenClaw也面臨著安全、隱私、合規等挑戰。社區正在積極應對這些問題，安全工具、沙箱機制、權限管理等功能不斷完善。但無論如何，這場由OpenClaw引發的AI創新浪潮，已經不可逆轉地改變了AI落地的遊戲規則。Azure、Google Cloud、AWS的觀望還在繼續，但中國的創業者已經用行動給出了答案。OpenClaw不是一個簡單的工具，它是一個AI時代的"作業系統"。在這個系統上，無數的創新正在湧現，無數的問題正在被解決。這或許是AI真正落地的開始——不是在雲端，而是在本地;不是在演示，而是在實戰;不是在實驗室，而是在真實的生產環境中。而這一切，正在中國這片土地上，以驚人的速度和創造力，成為現實。 (AI智友筆記)

當矽谷還在高喊“AI將重塑全球經濟”，華爾街巨頭高盛直接潑來一盆冷水：2025年AI對美國GDP增長的貢獻基本為零。這份報告戳破了持續兩年的AI狂熱神話——數千億美元砸進資料中心、算力軍備競賽愈演愈烈，最終卻沒能轉化為實打實的經濟增長。所謂的“AI新經濟”，更像一場資本自嗨的泡沫遊戲。高盛首席經濟學家揚·哈丘斯的結論並非空穴來風。過去一年，微軟、Google、Meta、亞馬遜等科技巨頭砸下數百億美元佈局AI，2026年AI相關資本開支更是飆升至7000億美元，相當於美國GDP的2.8%，強度直逼1999年網際網路泡沫峰值。但從GDP核算邏輯來看，這場狂歡的真相格外殘酷：AI投資的錢，大部分流去了海外。資料中心成本約四分之三用於晶片、伺服器等硬體，而美國AI產業鏈高度依賴亞洲製造環節。按照GDP支出法核算，企業進口硬體的支出，會在“淨出口”項中被全額抵消，投資拉動效應直接歸零。簡單說，美國企業越瘋狂買算力裝置，東亞半導體與製造業經濟體的GDP越受益，美國本土卻只拿到了“投資熱鬧”，沒分到“增長實惠”。這也是高盛判定AI貢獻為零的核心原因——錢花了，GDP沒漲，全是進口抵消效應。比經濟貢獻掛零更可怕的，是美國AI泡沫的三大膨脹特徵，每一項都在透支行業未來。第一，投入產出嚴重倒掛，商業化遙遙無期。紅杉資本資料顯示，全球AI基礎設施年投入超6500億美元，實際相關收入僅500億美元，6000億美元的投入鴻溝觸目驚心。OpenAI年收入僅數十億美元，年虧損卻突破百億美元，陷入“越發展越虧損”的怪圈。麥肯錫調研更揭露行業真相：近80%部署AI的企業未能提升淨利潤，95%的生成式AI試點項目沒有直接財務回報。巨頭們靠延長裝置折舊年限掩蓋成本，中小AI公司則靠融資續命，90%的AI創業公司註定失敗，“殭屍企業”數量逐年激增。第二，資本過度集中，估值嚴重透支。2025年美國風投超65%湧向AI領域，資金扎堆硬體層，軟體應用與技術創新反而遇冷。美股AI概念股估值飆升至歷史高位，標普500市值增幅超58%由10家AI龍頭推動，市場完全被“AI敘事”綁架。然而泡沫已開始破裂：2026年以來，美股科技七巨頭市值蒸發超1.5兆美元，輝達、博通等核心標的股價重挫，投資者終於清醒——沒有盈利支撐的高估值，終究是空中樓閣。第三，產業結構畸形，風險外溢經濟全域。AI軍備競賽讓科技巨頭自由現金流急劇惡化，Google自由現金流或暴跌90%，亞馬遜、Meta甚至面臨轉負風險。為維持燒錢，企業大舉發行高息債券，2025年AI相關信貸發行佔比達全年美元計價信貸的30%，債務風險持續累積。更致命的是“擠出效應”：資金全被AI硬體吞噬，傳統製造業、實體產業投資持續低迷，美國經濟患上“AI依賴症”，一旦泡沫破裂，將拖累整體增長。很多人拿AI與網際網路革命類比，試圖淡化泡沫風險，但兩者本質截然不同。網際網路泡沫時期，技術落地帶動了生產力提升、就業增長與產業重構，最終走出了Google、亞馬遜等真正創造價值的企業。而當前的AI熱潮，停留在算力競賽與資本炒作層面，沒有大規模提升勞動生產率，沒有改變就業結構，更沒有滲透到實體產業創造真實價值。索洛悖論再次應驗：“你到處都能看到電腦時代，唯有生產率統計裡看不到”。美國AI泡沫的本質，是技術狂熱、資本逐利與政策推動共同催生的虛假繁榮。政府力推AI主導權，企業跟風燒錢搶份額，華爾街炒作概念推高股價，三方合力把AI吹成了“無所不能”的神話，卻忽略了最核心的商業化與經濟轉化。高盛的報告，就是戳破神話的那根針——沒有實際產出的技術革命，終究只是泡沫。當然，這並不意味著AI毫無價值。長期來看，AI仍是重塑生產力的核心技術，但技術落地需要時間，商業化需要場景，經濟貢獻需要積累。歷史反覆證明，所有脫離基本面的資本狂歡，最終都會回歸理性。2000年網際網路泡沫破裂後，行業洗盤留下了真正的創新者；如今的AI泡沫，也終將經歷擠水分、去泡沫的過程。對於美國而言，當下最該做的不是繼續瘋狂燒錢，而是讓AI回歸產業本質：推動技術落地實體、完善本土供應鏈、提升投入產出效率。對於全球市場而言，高盛的報告是一記警鐘：別被AI敘事綁架，尊重技術規律，尊重商業常識。從“貢獻為零”到真正驅動經濟，AI還有很長的路要走。而那些只靠炒作、沒有真實價值的AI泡沫，終將在理性回歸中破裂。畢竟，資本可以製造狂熱，但經濟增長，永遠只認實實在在的產出與價值。 (新火m)

你可能不知道，AI 光互連市場已經正式進入了指數級增長通道。未來三年，整個賽道的規模將直接狂飆三倍！但在眾多產業鏈公司中，為什麼輝達偏偏選擇重金押注 LITE 和 COHR？它們手裡到底握著什麼卡脖子的核心技術，讓老黃非買不可？除了這兩家，還有那些關鍵玩家的行情值得我們要重點關注？現在光互連這條賽道，到底走到了那一步？如果說 2022 年的俄烏衝突，讓世界第一次看到“商業衛星 + AI”在戰場上的雛形；那麼到了 2026 年，戰爭的形態可能已經發生了一次真正的躍遷。戰場不再只是 海、陸、空的三維空間，而是進入了 “太空 + 算力”主導的新四維戰爭體系。當勝負開始取決於，誰的資料鏈路更快、誰的決策模型更強，軍工、航天與 AI 的底層邏輯，是否已經被徹底改寫？AI算力戰爭的真正瓶頸本周，輝達分別向光子技術公司 Lumentum（LITE） 和 Coherent（COHR） 各投資 20 億美元.這筆交易釋放了一個非常清晰的訊號：光互連正在成為 AI 資料中心能否繼續擴張的關鍵基礎設施。消息公佈後，資本市場迅速做出反應。LITE 單日上漲接近 12%，COHR 漲幅超過 15%，而光纖材料龍頭 康寧（GLW） 也同步上漲 4.97%。我們在此前兩篇深度文章中，其實已經系統拆解過這個邏輯，並重點介紹了GLW、LITE與COHR在產業鏈中的位置。AI光互連正在進入指數級增長輝達為什麼偏偏選在這個時間點，加碼光通訊？要回答這個問題，我們得先糾正一個很多投資者的誤判：大家嚴重低估了光模組需求爆發的速度。隨著AI訓練叢集規模不斷擴大，資料中心網路正在經歷一次代際升級。過去主流是400G網路，而在AI算力叢集中，這一頻寬已經遠遠不夠，行業正迅速向800G甚至1.6T光模組升級。行業研究機構Dell’Oro的預測顯示，AI資料中心網路投資正在快速增長。相關基礎設施支出預計將從2023年的約2600億美元，增長到2025年的接近6000億美元，並有望在2028年前突破1兆美元規模。摩根士丹利預測，到 2028 年，整個光通訊市場規模將達到 650 億美元。換句話說，未來三四年，光互連市場將迎來一次史詩級的規模擴張。這意味著，高速光模組正在成為AI算力基礎設施中最關鍵的一環。更重要的是，這一增長並不只是簡單的技術升級，而是來自 AI 資料中心架構的變化。在傳統網際網路資料中心中，流量主要來自伺服器與使用者之間，也就是所謂的 “南北向流量”。但在 AI 資料中心中，絕大多數資料交換發生在 GPU 與 GPU 之間，形成巨大的 “東西向流量”。當數萬甚至數十萬 GPU 組成訓練叢集時，伺服器之間的資料交換規模會呈現指數級增長。這一變化帶來了三條清晰的需求曲線。第一是 橫向擴展（Scale-out）：隨著 AI 叢集規模擴大，機架之間的連線量迅速增加。第二是 縱向升級（Scale-up）：機架內部大量使用的銅纜正在逼近頻寬與功耗極限，未來將逐步被光互連替代。第三是 跨資料中心互聯（Scale-across）：分佈式 AI 訓練需要多個資料中心協同運行，長距離高速光模組需求開始快速增長。在這三條曲線的疊加下，高端光模組的出貨量，可能從 2025 年的 2000 萬隻，猛增到 2026 年的 5300 萬隻，並在 2028 年逼近 8000 萬隻。這不是線性增長，這是指數級爆發。算力瓶頸正在從 GPU 轉向“互連”隨著 AI 叢集規模不斷擴大，一個新的瓶頸開始出現：算力系統的限制，正在從 GPU 本身轉向 GPU 之間的資料連接效率。在 224G 傳輸速率下，傳統銅線的有效傳輸距離已經縮短到 不足 1 米。這意味著，當 GPU 叢集規模繼續擴大時，僅依賴銅互連已經無法滿足資料傳輸需求。因此，光互連正在從一種性能升級選項，變成 AI 資料中心的基礎設施。在華爾街的一些技術報告中出現了這樣非常形象的類比：而在下一輪 AI 基建周期中，光互連能力很可能決定 AI 叢集的擴展速度。在上一輪 AI 基建周期中，先進封裝（CoWoS）決定了 GPU 的產量。這也正是輝達選擇提前佈局光互連產業鏈的核心原因。那麼為什麼輝達選擇 LITE 和 COHR？問題來了，在眾多光通訊公司中，為什麼輝達偏偏選擇了LITE 和 COHR？答案其實就藏在光模組的“身體結構”裡。我們可以把 AI 資料中心想像成一個超大型工廠。GPU 是幹活的機器，光模組是連接機器的傳送帶。現在機器跑得飛快，傳統的“銅傳送帶”扛不住了，必須換成“光傳送帶”。但在光模組這個小盒子裡，真正決定它能不能跑得快、跑得穩的核心部件，只有一個——那就是雷射器。如果把光模組比作一輛跑車，外殼和組裝只是車身，而 雷射器就是發動機。車身再漂亮，如果發動機動力不足，這輛車在 800G 甚至 1.6T 的“超級高速公路”上，根本跑不起來。而且在 AI 場景下，這個發動機不僅馬力要大，還得極度“省油”，否則資料中心瞬間就會變成巨大的電暖爐。但是全世界能造出這種頂級“發動機”的廠家，屈指可數。這就是輝達的邏輯：LITE 和 COHR，是這個細分領域裡幾乎無法繞過的“雙寡頭”。先看 Lumentum (LITE)。它手裡握著一張王牌材料——磷化銦 (InP)。你可以把它理解為光通訊界的“特種鋼材”。只有在磷化銦平台上，才能造出滿足 1.6T 時代高頻、低功耗要求的頂級雷射器。特別是在未來的 CPO 架構中，所需的高功率連續波雷射器，Lumentum 目前處於絕對領跑地位。輝達投它，買的是 技術的天花板。再看 Coherent (COHR)。它更像是一個擁有全產業鏈能力的“巨人”。從最底層的晶體材料生長，到晶片加工，再到器件封裝，Coherent 全部自己能搞定。這種垂直整合的模式，讓它在產能保障、成本控制和良率提升上，有著極強的韌性。輝達投它，買的是 供應鏈的安全墊。為什麼要現在投？因為過去兩年的教訓告訴輝達：光模組交貨慢，往往不是組裝廠沒工人，而是卡在了上游的雷射晶片上。輝達這 40 億美元，表面是投資，實則是鎖定了未來幾年核心零部件的 “優先提貨權”。這裡還有一個很關鍵的商業邏輯：經營槓桿。雷射器行業，技術代差帶來的利潤非常驚人。比如新一代的 200G 雷射器，售價可能是老款的兩倍，但因為工藝成熟，成本可能只增加了百分之十幾。這種“售價翻倍、成本微增”的剪刀差，就是華爾街最看重的利潤爆發點。除了這兩家雷射器龍頭，產業鏈中還有兩家值得關注的公司：Fabrinet（FN） 是光模組製造代工龍頭，很多高端光學產品最終都要通過它生產；而 Applied Optoelectronics（AAOI） 則是正在快速崛起的光模組廠商，800G 產品預計今年開始放量。簡單來說，這四家公司分別代表了 AI 光通訊產業鏈的四個關鍵位置：LITE → 雷射器技術龍頭；COHR → 光學器件綜合平台；FN → 高端光模組製造代工；AAOI → 光模組廠商中的成長黑馬。CPO：中期變數，而非短期殺手當光互連從“可選升級”變成“必選底座”之後，市場關注點自然會轉向下一層：互連技術的路線將如何演進。當前 AI 資料中心最主流的方案仍然是 可插拔光模組（pluggable transceiver）。這種架構生態成熟、維護方便、成本也相對可控，因此仍然是當前大規模部署的核心形態。隨著網路速度不斷提高，行業也在尋找更加緊密結合的解決方案——把光引擎進一步靠近交換晶片，甚至直接與晶片共封裝，這就是 CPO（共封裝光學）。正是因為這種“技術路線升級”的敘事存在，市場才產生了一種典型誤判：很多人認為，一旦 CPO 成熟，傳統光模組就會被迅速取代。但事實恰恰相反。產業鏈模型測算顯示，CPO 在未來幾年仍處於非常早期階段：2026 年對光模組需求影響約 3%2027 年約 11%2028 年約 16%.換句話說，在未來三到四年時間裡，CPO 的滲透仍然非常有限！原因其實很簡單——工程現實。第一是 製造良率。CPO 需要將光引擎直接封裝到交換晶片附近，封裝與測試複雜度遠高於傳統模組。第二是 散熱問題。隨著交換晶片功耗不斷提升，共封裝結構對熱管理提出更高要求。第三是 維護成本。傳統可插拔光模組出現問題時，只需要更換單個連接埠模組；但在 CPO 架構下，一旦光引擎發生故障，可能影響整塊五十太位元每秒以上的交換模組。目前 CPO 的整體成本仍然約為傳統方案的 8—10 倍。因此，未來的資料中心光互連架構更可能形成一種多層共存結構：可插拔光模組NPO（近封裝光學）CPO（共封裝光學）不同技術針對不同距離和功耗需求，各自發揮作用，而不是簡單的替代關係。所以結論其實很清晰：CPO 是長期方向，但在 2026—2028 年這個建設周期裡，真正的贏家仍然是那些能夠同時佈局可插拔、NPO 與 CPO 多條技術路線的廠商。現代戰爭正在變成一條“演算法殺傷鏈”現在我們來談最近的戰爭。這套對伊“手術刀式”精準打擊的背後，其實已經不是傳統的“導彈加雷達”。真正運轉的，是一整套由衛星網路、資料平台、AI和無人系統組成的作戰體系。在這條鏈條裡：SpaceX 的星盾（Starshield）負責通訊網路；Palantir（PLTR）負責資料整合；Anthropic 與 xAI 提供AI推理；而 Anduril 則提供無人系統執行。整場行動，本質上是一條從“圖像資料到精確打擊”的高速資訊閉環。首先改變戰場節奏的，是 SpaceX 的軍用衛星網路“星盾”。過去的軍事衛星大多在約3.6萬公里的高軌道上運行。訊號從地面發到衛星，再返回地面，往返距離接近7萬公里，即便以光速傳輸，也會產生大約500毫秒以上的延遲。半秒聽起來很短，但在高速移動目標面前，這已經足夠讓畫面變成“過去發生的事情”。而星盾使用的是約550公里高度的低軌衛星網路，延遲被壓縮到20毫秒左右。簡單理解就是：過去指揮中心看到的是“半秒前的畫面”，而現在看到的幾乎就是“正在發生的畫面”。同時，星盾還能提供接近 500Mbps 的資料頻寬。這意味著戰場上傳回的，不再只是簡單的坐標和語音，而是持續的視訊畫面、多光譜感測器資料以及無人機即時影像。但問題也隨之出現——當資訊太多時，人類反而更難判斷。這時，Palantir（PLTR） 的平台開始發揮作用。這家由矽谷投資人彼得·蒂爾（Peter Thiel）創立的公司，本質上是在為軍方提供一個“資料作業系統”。Palantir 的 Gotham 平台早已深度嵌入美國國家安全體系，美國國防部、陸軍以及情報機構都在使用這套系統來整合戰場資訊。在這個平台上，來自不同來源的資料會被彙總到同一張數字地圖中——衛星影像、無人機畫面、電磁訊號，甚至公開網路資訊，都可以被快速整合併持續更新。在這種系統裡，目標不再只是一個靜止坐標，而是一條被持續計算和追蹤的運動軌跡。簡單說，指揮官不再需要在多個系統之間切換，而是可以在一張即時地圖上看到整個戰場。接下來，AI開始參與決策。Anthropic 的 Claude 模型和 xAI 的系統在這裡更像一個數位化參謀團隊。它們可以在短時間內分析大量資訊，並模擬不同戰術路徑，例如：那條路徑更容易避開防空系統，那種打擊方式附帶損傷更小。這種AI輔助決策，讓許多戰術判斷可以在幾秒鐘內完成。當最終指令下達，執行任務的是 Anduril 的無人系統。Anduril 的核心系統叫 Lattice，它可以讓多架無人機在同一網路下協同工作。這些無人機在飛行過程中，會不斷接收新的資訊和指令。如果目標移動或者環境變化，系統會即時調整飛行路徑。在低延遲通訊支援下，打擊軌跡可以在最後階段持續修正，從而提高整體精度。四維戰爭如何重寫軍工與美股結構當衛星通訊、資料整合、AI和無人系統連接在一起時，戰爭的組織方式就發生了變化。過去幾十年，軍工體系的核心價值幾乎全部集中在大型武器平台上——戰機、航母、導彈和裝甲車構成了軍事實力的象徵。誰能製造更強的武器平台，誰就能在軍工市場中佔據主導地位。但在新的作戰體系中，決定勝負的關鍵開始發生變化。越來越多的價值，不再來自單個武器平台，而是來自資訊系統本身。誰能更快獲取資訊；誰能更快處理資料；誰能更快完成決策。當戰爭開始比拚資訊速度與決策效率時，軍工產業的價值重心也開始從“鋼鐵平台”轉向“資訊網路”。在美股市場，這種變化已經逐漸顯現。傳統軍工巨頭依然佔據重要位置，例如：洛克希德·馬丁（LMT）雷神技術（RTX）諾斯羅普·格魯曼（NOC）這些公司仍然主導著戰機、導彈和防空系統等核心裝備。但如果把整個作戰體系拆開來看，就會發現，一條新的技術基礎設施正在逐漸形成——低軌衛星通訊、資料平台、AI與雲端運算。也正因為如此，資本市場的關注點開始從單一武器平台，轉向支撐這套體系運轉的底層技術。對於投資者來說，更值得研究的，其實是圍繞這一基礎設施形成的整條美股供應鏈。戰爭重新定價的美股供應鏈首先是通訊與光學鏈路。低軌衛星網路的關鍵並不只是衛星數量，而是通訊效率。Broadcom（AVGO）在通訊晶片領域佔據重要位置，而 Coherent（COHR）與 Lumentum（LITE）則深耕雷射器件與光模組技術。隨著星間雷射通訊的發展，高端光通訊裝置的需求可能明顯增加。第二層是算力與資料系統。低軌衛星提供資訊來源，但真正決定效率的是資料處理能力。Palantir的平台可以整合衛星影像、無人機視訊以及電磁訊號，而AI模型則依賴輝達等公司提供算力支援。第三層是無人系統與邊緣節點。無人機正在從偵察工具演變為戰場執行節點。例如 AeroVironment（AVAV）長期提供戰術無人機系統；Ondas Holdings（ONDS）則佈局無人機平台與專用通訊網路，其軟體定義無線電技術可以幫助無人機形成自組織通訊網路，從而提高協同能力與抗干擾能力。當通訊網路、算力平台和無人系統逐漸連接在一起時，一條新的軍工產業鏈也隨之形成。對於投資者來說，這意味著軍工類股的結構正在發生變化。傳統平台型公司依然穩定，但未來估值彈性更大的，往往是那些掌握通訊鏈路、資料入口和算力資源的企業。如果低軌衛星網路、AI系統和無人平台繼續融合，那麼“空間 + 資料 + 無人系統”，很可能會成為未來幾年軍工產業最重要的一條結構主線。當戰爭形態升級、算力成為軍備、光互連成為基礎設施，你會如何調整自己的資產配置，來參與這場 軍工與 AI 的代際革命？ (美股投資網)

中文網際網路上最火的 AI 新物種，叫 OpenClaw，也叫“小龍蝦”。熱度有多真實？小紅書、知乎、B 站滿是安裝教學，從 Mac 到舊手機都能部署。有人做付費課程，有人提供上門安裝服務，甚至出現了專門的知識星球。這說明中國使用者不只是圍觀，已經在真實使用。但裝上容易，用好難。3 月 5 日，LangChain 創始人 Harrison Chase（LangChain 是目前最主流的 AI Agent 開發框架）在訪談裡提到：做一個能在推特上演示的 Agent 很容易，但要讓它每天穩定幹活，非常難。其實 AI Agent （智能體）的想法不新鮮。AutoGPT 兩年前就在做：讓模型循環運行，自己呼叫工具，自己完成任務。但 AutoGPT 沉寂了，OpenClaw 卻火了。為什麼 AutoGPT 沉寂了，OpenClaw 卻火了？為什麼演示容易，運行難？一個真正能幹活的 Agent 需要什麼？企業怎麼才能看清 Agent 在做什麼？這些問題的答案，Harrison Chase 在這次訪談裡講得很清楚。第一節 ｜為什麼突然所有公司都在裝龍蝦OpenClaw 的爆火看起來很突然。但在 Harrison Chase 看來，這件事其實準備了很久。時間往前倒兩年，開發者圈出現過一個類似項目叫 AutoGPT。它一度成為GitHub 增長最快的開源倉庫，很多人第一次看到：原來 AI 可以不斷循環運行，自己呼叫工具，自己繼續完成任務。它的做法就是：模型思考，呼叫工具，根據結果繼續行動。但 AutoGPT 很快就不火了。為什麼？那時候的模型還不夠穩定。任務一長，模型做著做著就亂了，或者在同一個步驟裡反覆打轉。演示很驚豔，實際用起來經常出問題。Harrison Chase 後來總結過：想法很美好，但要讓它可靠地運行，其實很難。過去一年，這個難題開始有解了。模型能力明顯提升。Claude、GPT 以及新一代大模型，處理長任務時更穩定，呼叫工具也更準確。但更關鍵的變化是：Agent 開始有了管理自己工作環境的能力。最明顯的是檔案系統。它們可以把資訊存到檔案裡，需要的時候再讀取。它可以像人在電腦上工作一樣，有地方放資料，有地方寫草稿，任務做到一半可以保存，然後繼續往下走。模型變聰明，加上有了檔案系統，就讓 OpenClaw 這樣的 Agent 真正能用起來了。技術不是突然誕生的，只是慢慢跨過了某個臨界點。所以你會看到，越來越多公司開始把龍蝦裝進自己的系統。第二節 ｜演示容易，幹活難在那裝上龍蝦之後，很多公司很快會發現：Agent 看到的資訊和人類不一樣。人在工作時，可以自己決定要看那些資料，要跳過那些細節。但 Agent不行。它只能看到你給它的資訊。給多了處理不過來；給少了又會亂套。Harrison Chase 提到 AutoGPT 當年的做法：如果呼叫一個 API，返回了 40000 個 token 的資料，它就直接把這 40000 個 token 全部塞給模型，作為下一步的輸入。結果就是：資訊量太大，模型根本處理不過來。到了OpenClaw 這一代，思路變了：把這 40000 個 token 存到檔案裡，只告訴模型前面 1000 個 token 的內容。如果 Agent 判斷需要更多資訊，可以自己用工具去讀完整版。這個改變看起來很小，但本質上是把控制權交給了 Agent 本身。它可以決定自己要看什麼、什麼時候看。Harrison Chase 管這個叫上下文工程：在正確的時間、以正確的格式、把正確的資訊給到模型。任務一長，Agent 需要的資訊就會越來越多。你要決定那些資訊應該一直保留，那些可以暫時放一邊，那些應該壓縮，那些需要詳細展開。這就是讓 Agent 真正幹活的關鍵所在。第三節 ｜ 能幹活的 Agent 需要什麼第二節說的上下文管理問題，怎麼解決？Harrison Chase 在訪談裡提到，需要一整套結構。這套結構現在已經相對清晰了。1. 首先是規劃讓 Agent 在動手之前先想清楚：這件事需要那些步驟，每一步應該做什麼。具體做法是給它一個待辦事項列表工具，讓它自己記錄任務進度。這樣 Agent 就不會做著做著忘了目標。2. 然後是子 Agent當任務太複雜時，可以把它拆成幾個小任務，每個小任務交給一個專門的子 Agent 去做。比如一個負責查資料，一個負責寫程式碼，一個負責整理結果。為什麼要這樣做？因為每個子 Agent 有一個清晰的上下文窗口，只關注自己的小任務，不會被其他資訊干擾，可以真正深入把事情做好。做完之後，把結果交回給主 Agent。3. 接下來是檔案系統它的作用遠不止“有地方存檔案”。真正重要的是：檔案系統讓 Agent 可以管理自己的上下文。Agent 可以把暫時用不到的資訊存到檔案裡，需要的時候再讀取。它可以把大塊的工具返回結果先存起來，只看摘要，要深入瞭解時再打開完整版。這就解決了第二節說的資訊過載問題。4. 最後是提示很多人以為模型變聰明了，提示就不重要了。事實正好相反。Claude Code 的系統提示詞，如果把工具定義也算進去，大約有 2000 行長。提示仍然極其重要，因為它決定了模型會怎麼推理、Agent 會怎麼行動。有了這套結構，Agent 就有了幹活的基礎。第四節 ｜企業的難題：你根本不知道 Agent 在做什麼規劃、子 Agent、檔案系統，這些都有了。但 Agent 還是會出問題。這時候，一個新的難題又來了：它們到底在系統內部做什麼？傳統軟體出了問題，開發者可以很快定位。因為程序是按固定流程走的，每一步都有記錄。但 Agent 不一樣。它根據任務內容不斷生成新的行動：呼叫工具、修改檔案、重新規劃。從外面看，任務在繼續，但如果中途出錯，很多團隊根本不知道它之前做過什麼，也不知道在那一步開始出問題。不知道 Agent 在做什麼，帶來兩個麻煩：一個是偵錯困難。任務失敗了，不知道那裡出錯。另一個是安全風險。Agent 有權限呼叫工具、修改檔案、訪問資料。以OpenClaw 為例，它權限很高，能做很多事，但缺乏護欄。LangChain 現在直接禁止員工在工作電腦上裝，就是擔心不可控的風險。OpenClaw 的高權限正是它威力所在，問題是現階段的版本缺乏企業級的安全控制。企業需要的是一個既強大又可控的版本。怎麼做到可控？要知道 Agent 在做什麼，就得先把每一步行動都記錄下來。這叫執行軌跡。但記錄只是開始，真正的挑戰是：當 Agent 大規模執行階段，這些軌跡會變成海量資料。Harrison Chase 在訪談裡講到兩個真實案例：一家叫 Clay 的公司在用 Agent 做客戶資料自動化，每月運行數百萬甚至數十億次，他們不可能用肉眼去看這些軌跡。還有程式碼開發平台 Replit，他們的軌跡可以長達數千步，你需要在單一軌跡內部搜尋，找到某個具體時間點發生了什麼。面對這種規模，只能用 LLM 去分析這些執行記錄，自動尋找問題。比如找出使用者可能困惑的地方，或者連續呼叫同一個工具三次但得到不同錯誤的地方。LLM 可以對軌跡進行分類、聚類，告訴你使用者在怎麼使用這個系統。Harrison Chase 的判斷是：這件事可能比模型能力更重要。執行軌跡和可觀測性，是讓 Agent 真正發揮作用的核心要素，也是 LangChain 真正的護城河所在。因為當 Agent 開始承擔越來越多工作時，企業需要的不只是一個聰明的模型，更需要一套能看清它在做什麼的工具。有了結構，再加上可觀測性，Agent 才能從偶爾成功的演示，真正變成每天穩定幹活的工具。結語｜裝上只是第一步OpenClaw 的流行，讓很多公司開始把 Agent 接入實際工作。但裝上只是第一步。讓它穩定運行，需要解決上下文管理問題。讓它從演示走向生產，需要規劃、子Agent、檔案系統這套結構。讓它真正安全可靠，還需要可觀測性。這些，就是 Harrison Chase 說的答案。裝龍蝦不難，難的是這些。 (AI 深度研究員)

「在中國，OpenClaw 的發酵速度和擴散範圍，遠超矽谷的想像。」The Information 最近的一篇報導提到，「我認識的每個創始人，現在都在做新項目，試探個人 Agent 的能力邊界。」不僅是 AI 創業公司，字節、阿里、騰訊這些大廠也集體下場，在各自的雲平台上線了 OpenClaw 服務。開發者不需要自己買硬體，直接在雲端就能跑 OpenClaw Agent。這一點，AWS、Azure、Google Cloud 三家美國雲巨頭都還沒有做到。Agent 基礎設施、Skills 開發、Agent 社交應用......，圍繞以 OpenClaw 為代表的 Agent 生態正在中國瘋狂生長。如果你最近關注了矽谷的動向，一定聽說過 OpenClaw。這是一款開放原始碼軟體，核心功能是讓 AI Agent「接管」你的電腦——它可以操控滑鼠、點選按鈕、填寫表單、瀏覽網頁，像一個真人一樣在你的螢幕上完成各種任務。在美國，工程師們用它來預約牙醫、記錄會議、自動化日常工作流程。它火到 Meta 試圖挖走創造者 Peter Steinberger，雖然 Peter 最終去了 OpenAI，Google 和 Anthropic 直接封鎖了對它的存取權。但在中國，這件事的發酵速度和擴散範圍，遠超矽谷的想像。01春節不放假，全在做 OpenClaw「我認識的每個創始人，現在都在做新項目，試探個人 Agent 的能力邊界。」Mindverse AI 的聯合創始人兼 CEO 陶芳波說道。Mindverse 背後站著紅杉中國和澳大利亞 VC Square Peg。今年春節前後，他們辦了一場五天的線上駭客馬拉松，圍繞 OpenClaw 開發 AI Agent 應用。參賽作品相當炸裂：有人做了一個「AI 相親平台」，讓 AI Agent 替主人尋找另一半——堪稱 Tinder 的 AI Agent 版本；有人搭了一個 AI 招聘網站，求職者的 Agent 直接跟僱主的 Agent 面談；還有人做了一款「AI 旅行日誌」應用，使用者的 AI 分身在虛擬世界環球旅行、互相交朋友，還會定期寫遊記。這些聽起來像是腦洞大賽，但背後反映的是一個嚴肅的趨勢：個人 AI Agent 正在從技術 demo 變成真正的產品。更關鍵的是，許多中國創始人是在春節假期期間連軸轉趕出來的。不是因為老闆要求，而是因為他們知道：所有競爭對手也在做同樣的事。「中國的科技創業者對 OpenClaw 的反應是即時的，立刻就啟動了新項目，因為他們知道所有競爭對手也會這麼做。沒有人想掉隊。」Qveris 聯合創始人 Dongqi Qu 說。他最近參加了一場北京的 OpenClaw 開發者聚會，到場人數大約 300 人。02字節、阿里、騰訊集體下場，美國雲巨頭缺席一個值得關注的現像是：中國的雲端運算巨頭對 OpenClaw 的反應速度，竟然比美國同行更快。字節跳動、阿里巴巴、騰訊三家已經在各自的雲平台上線了 OpenClaw 服務。這意味著開發者不需要自己買硬體，直接在雲端就能跑 OpenClaw Agent。這一點，AWS、Azure、Google Cloud 三家美國雲巨頭都還沒有做到。為什麼？一方面，中國的開源 AI 模型生態已經相當成熟，大量具備 Agent 能力的模型價格低廉、唾手可得。比如月之暗面的 K2.5 模型，在今年二月初成為了 OpenRouter 上開發者使用 OpenClaw 時最受歡迎的模型。另一方面，MiniMax 和月之暗面等國內 AI 公司也在自己的應用中內嵌了 OpenClaw 的雲端版本，把它變成吸引使用者的新手段。模型便宜、雲服務到位、競爭激烈——這三個條件疊加，讓中國成了 OpenClaw 創業最肥沃的土壤。03從軟體到硬體，OpenClaw 正在「入侵」物理世界更有意思的是，OpenClaw 的影響已經溢出了軟體領域，開始滲透到硬體製造。在廣州，一家叫 Candysign 的初創公司生產智能充電裝置。上周，他們上線了一個新功能：使用者可以通過字節跳動旗下的即時通訊應用和一個 OpenClaw Agent 對話，遠端控制家裡或辦公室的充電器。海外使用者則可以通過 Telegram 完成同樣的操作。「我們公司就是一群技術宅和極客……用 OpenClaw 在自家產品上做實驗，對我們來說是再自然不過的事了。」Candysign 聯合創始人 Wilson Wang 說。這可能只是冰山一角。當 AI Agent 能夠操控電腦螢幕上的一切時，它們也可以操控一切擁有數字介面的硬體裝置。OpenClaw 正在從「電腦操控工具」變成「萬物操控入口」。0411 台 MacBook 組成的「AI 打工軍團」一個有意思的故事是，在大廠工作的產品經理陳浩鵬買了十一台二手 MacBook Air，組成了一個「AI 打工軍團」。每台上面跑著一個 AI 智能體，全天候替他營運社交媒體帳號、寫帖子、回評論。陳浩鵬白天在一家頭部科技大廠做產品經理，副業是營運 AI 生成的網紅帳號。當 OpenClaw 在一月份火起來的時候，他做了一個在常人看來有點瘋狂的決定：買了八台二手 MacBook Air，在每台上運行不同的 OpenClaw Agent，組建了一支 AI 內容創作「軍團」。這些 Agent 7x24 小時運轉，自動建立社交媒體內容、回覆粉絲評論。據他分享的截圖，部分帖子獲得了數萬點贊。「我的 OpenClaw 員工沒有自尊心、沒有情緒波動。你可以讓他們凌晨四點幹活，幾分鐘內就給你回覆。」幾天前，他又加購了三台 MacBook Air。現在他的「團隊」已經擴充到 11 台機器。出門的時候，他有時會把所有筆記本塞進一個巨大的背包裡隨身攜帶。「確實很沉，但實在太好玩了。」這個故事乍聽很荒誕，但它揭示了一個正在發生的結構性轉變：當 AI Agent 的運行成本足夠低、能力足夠強的時候，「僱傭 AI」將成為個體創業者的默認選項。不需要融資，不需要招人，一個人加幾台電腦就是一家公司。05對於 AI 創業者來說，OpenClaw 是一次不可逆的衝擊陶芳波正在把 Mindverse 的駭客馬拉松變成每月一次的常規活動，持續鼓勵開發者圍繞 AI Agent 建構新應用。Mindverse 旗下的 Second Me 平台——一個建立使用者 AI 數字分身的產品——上周剛上線了 Agent 應用分發功能，正在朝 OpenClaw 競爭者的方向演進。陶芳波認為，OpenClaw 只是一個導火線。真正的 AI Agent 浪潮還在後面。「我認為 OpenClaw 所引發的一切，對中國 AI 創業者群體來說，是一個不可逆的衝擊。」這句話的份量在於「不可逆」三個字。就像移動網際網路之於 PC 網際網路，AI Agent 之於傳統 AI 應用，可能就是這一代技術創業者面臨的範式轉移。區別在於：這一次，中國的反應速度可能比矽谷更快。 (Founder Park)