最近高盛發佈了4份關於AI的報告，系統地勾勒出中國AI領域的行業全景圖，開篇從“DeepSeek時刻”切入，探討AI技術突破怎樣重塑對中國科技行業的認知，第二份報告建構了一個分析框架，重新界定了中國AI生態系統的邊界與結構第三份報告直面“AI是否過熱”的行業爭議，從經濟價值角度評判其真實潛力，第四份則為行業觀察者提供了理解AI浪潮中不同發展路徑的多元視角。報告觸及技術趨勢方面、產業格局領域，從而為理解中國AI的發展邏輯，給出了一個兼具廣度與深度的參考框架。報告一：AI改寫遊戲規則報告的核心論點是，“DeepSeek時刻”變換了市場對於中國科技行業的認知框架。報告從三個維度剖析了AI對經濟活動的潛在影響，在效率提升層面，AI借由最佳化生產流程以及勞動效率，在未來十年有希望持續促使企業營運模式實現升級，在價值創造層面，由新技術帶來的商業模式創新正開啟新的增長空間，在資金流向層面，技術創新所引發的市場情緒變化正引領資源朝著相關領域聚攏。基於這個情況，報告建構了一個行業分析框架，這個框架把中國企業分成了AI核心層，其中包括半導體、基礎設施、資料與雲、軟體與應用，還包括AI賦能層，其中有效率提升型、模式增強型，並且報告指出在當下技術擴散階段，資料與雲服務所處的領域，以及軟體與應用所處的領域正處於應用場景加速落地的關鍵時期。報告二：AI改寫格局（二）：中國AI生態系統自上而下指南報告對中國AI產業的“地形圖”予以重新繪製。高盛將全球技術發展路徑進行整合，採用基於業務收入的行業分類方法，展開細分領域的深度觀察，進而建構了一個中國AI價值鏈，產業價值鏈覆蓋了電力能源、半導體晶片、硬體基礎設施、演算法模型以及應用場景呢（即分為物理世界AI和數字經濟AI＋這兩方面），這一體系可是匯聚了超過3000家上市公司。給出的報告提煉出了四個關鍵觀察點 ，其一 ，中國已然成為全球人工智慧產業版圖裡不可被忽視的組成部分 ；其二 ，中國和美國在人工智慧產業鏈的各個環節各有優勢 ，美國於晶片設計 、基礎模型以及軟體應用方面佔據領先地位 ，然而中國的優勢則更集中在電力配套 、硬體製造還有實體產業智能化方面 ；其三 ，中國人工智慧概念股內部差異明顯 ，不同環節的發展階段以及驅動因素並不相同 ；其四 ，人工智慧產業的發展重心並非始終固定不變 ，全球的關注點正從算力建設朝著能源配套以及基礎設施進行延伸。這為行業觀察者提供了清晰的產業縱深感。報告三：AI改寫格局（三）：擁抱AI的機遇與遲疑的風險當前，業界針對“AI是否過熱”這一備受熱議的問題，本報告給出了一個審慎且富有洞見的答案，即就中國AI產業來講，技術紅利還未曾充分釋放開來。報告是通過從宏觀經濟增長、行業潛在空間以及企業效率提升這三個維度來進行論證的，當下市場對於AI很有可能帶來的經濟價值，其中涵蓋生產效率的提升以及新的業態之創造，這樣有關的認知大概仍然偏於保守。與此同時，報告尖銳地表明，對於技術變革持觀望態度同樣存在風險，AI已然成為中國推進產業升級以及創新驅動的政策核心要點，AI相關領域內技術的迭代速率遠遠超過傳統行業，中國於AI產業鏈某些環節的積累已經形成獨特的優勢，更為關鍵的是，接納AI技術變革，是企業和產業應對其顛覆性影響的必然抉擇。報告進一步借助模型分析指出，基礎模型、能源配套以及硬體設施環節的增長潛力值得予以關注，而當下市場對這些環節的價值認知依舊處於早期階段。報告四：AI改寫格局（四）：理解中國AI的多元發展路徑中國的人工智慧產業，絕非僅僅是單一維度所關聯的故事，不同的各個環節，展現呈現出截然不同、大相逕庭、完全迥異的發展邏輯。這份報告為行業觀察者於多個視角給出分析工具，從市場結構層面來講，A股與港股市場匯聚了各異類型的AI企業，其中前者聚攏了晶片、硬體以及配套裝置製造商，而後者則彙集了平台型模型公司與面向消費者的AI應用企業；從指數構成方面來說，科創50、創業板指以及恆生科技指數里AI相關企業的權重是最高的，更能夠體現出產業整體的走勢。從產業鏈環節來看 ，基於中國在全球分工裡的製造優勢也就是硬體設施，技術突破所帶來的能源配套需求即電力裝置 ，以及自主創新的政策導向即晶片設計，基礎設施、能源配套以及半導體領域的發展路徑各有特色；從技術衝擊角度來講，重資產、投入高的傳統製造業緣於具有實體資產護城河，在面對AI變革之際或許要比輕資產、依賴人力資本的服務業更具韌性。報告篩選出了一批企業，這批企業在傳統產業裡，積極地去擁抱技術變革，是具有代表性的，它們為理解AI跟傳統產業的融合，提供了觀察樣本。(TOP行業報告)

階躍星辰Step 3.5 Flash霸榜OpenClaw呼叫排行，全球開發者正在“用腳投票”AI新方向。🤖頭圖由AI生成3月2日，西班牙巴塞隆納，持續四天的世界移動通訊大會MWC 2026正式開幕。在春節後的首場全球科技盛會上，中國科技廠商的展檯面前人頭攢動。智東西在逛展時便發現，圍繞人工智慧的新技術新應用，在本屆MWC大會上無處不在。從字節跳動和努比亞合作的“豆包AI”手機到榮耀新發佈的機器人手機，展台都被來自世界各地的參會者圍得水洩不通，他們都想要親自上手體驗，看AI到底是如何操作手機、如何做事的。在同一天，一度讓全球開發者為之瘋狂，連AI大神卡帕西都曾盛讚為“令人驚嘆的科幻級爆發現象”的開源AI Agent助手OpenClaw，已經超越了所有GitHub開放原始碼軟體項目，正式成為史上最受歡迎開放原始碼專案。OpenClaw本質上是一個能直接操作你電腦的AI Agent，開發者們瘋狂地為它接入各種大模型，只為了一個目的：讓AI真的動起來，幫自己幹活。這兩件事看似沒有關聯，但他們都不約而同地反映出2026年AI發展的一個核心趨勢，那就是：AI正在從能聽懂你的話，進化到可以幫你做事了。01. 階躍星辰新模型，憑何成為全球爆火OpenClaw玩家的擁躉？同樣是使用OpenClaw來幹活，活幹得怎麼樣，背後的大模型就至關重要。在知名模型聚合平台OpenRouter上，OpenClaw的呼叫量榜單成了衡量模型“動手能力”的直接體現。就在3月2日，國內大模型頭部創企階躍星辰在2月新開放原始碼的Agent基座模型Step 3.5 Flash單日呼叫量已超過40B，在OpenClaw的呼叫量榜中排名第二，超過Kimi K2.5、Gemini 3 Flash Preview、Claude Sonnet 4.5等一眾國內外主流模型。對於OpenClaw這種需要複雜推理、長時間運行的Agent系統，使用者更加傾向速度快、推理強、成本低的模型。而Step 3.5 Flash恰恰滿足了OpenClaw使用者的痛點。Step 3.5 Flash採用稀疏MoE架構，每個token僅啟動約110億參數（總計1960億），在單請求程式碼類任務上最高推理速度可達每秒350個token。在Agent場景和數學任務上，Step 3.5 Flash的能力逼近閉源模型，能夠勝任複雜、長鏈條任務，是階躍星辰迄今最強的開源基座模型。這款模型一經發佈，便受到大量海外開發者的關注好評，向來低調的階躍星辰研發團隊，罕見現身Reddit r/LocalLLaMA社區回答全球開發者有關Step 3.5 Flash的提問。有開發者提問：在規劃Step 3.5 Flash時，你們是否心中已經瞄準了這個特定的“最佳平衡點”：89 tokens/參數，並且正好卡在消費級硬體規模的上限（128GB 用於 Q4 量化，11B 啟動參數以保證實用的運行速度）？階躍星辰CTO朱亦博回覆稱，團隊的確有明確目標，即讓相關模型能夠運行在128GB記憶體系統中。他發現，目前市場上約230B規模的模型，剛好超出了其個人MacBook Pro裝置4位量化的承受範圍，因此他便要求團隊對模型規模進行了適當縮減。從開發者的角度去研發產品，而不是讓開發者來適應產品。有開發者說，這正是他覺得興奮的地方。有外網網友分享稱，對Step 3.5 Flash的印象很深刻，已經將該模型作為自己OpenClaw的主力Agent。02. 有求必應，階躍星辰Step 3.5 Flash全鏈路“開誠布公”在與階躍星辰研發團隊的溝通中，有開發者希望階躍星辰可以將基礎模型與指令/思考模型一起發佈，這樣社區就可以對它進行微調了。階躍星辰對開發者有求必應，今天，階躍星辰將Step 3.5 Flash的Base 權重、Midtrain 權重、Steptron 訓練框架一同開源，希望通過更徹底的開源，讓開發者能夠以Step 3.5 Flash為基座進行更深度模型定製，打造真正屬於自己的Agent。這一舉動在當前大模型開源趨於保守的環境下，顯得頗為徹底。開源不到 24 小時，海外社區對階躍星辰的進一步開放原始碼的反饋十分熱烈。還有開發者讚歎說，Step 3.5 Flash速度十分驚豔，與OpenClaw的自然相容性也很出色。03. 開發者用腳投票：從應用出發，才能讓AI更好地應用從全球開發者們使用大模型建構Agent的實踐反饋中，我們也可以看出：最近一兩年，AI的核心是“理解使用者”，大模型比拚的是誰更懂人的語義、誰的上下文更長。而2026年的分水嶺在於，AI的核心正在向“執行任務”遷移，比的是誰能讓AI真正操作工具、誰能幫人類做更多的事情。而階躍星辰的技術路線，正是圍繞著“讓AI做事”展開。在階躍星辰團隊與全球開發者的交流中，他們說了這樣一句話：“Step 3.5 Flash的目標，從一開始就是三件事：智能密度、推理與生成速度、Agent 能力。目標清晰後，演算法、資料與基礎設施會自然對齊。”這句話很清晰地反映出了階躍星辰“讓AI做事”的技術路徑。在他們的邏輯裡，一個模型好不好，不再只看它在基準測試上刷了多少分，而是看它能不能在開發者的本地機器上跑起來、跑得快、跑得穩。最近，階躍星辰也登上了央視焦點訪談，首席戰略官李璟在節目中說到，在這半年以來，階躍星辰在AI應用與融入人們生活的方面投入了更多的研發力量，如今的AI正在從“能聽懂你的話”進化為“能幫你做事”。以應用來作為牽引指導多模態的發展，用應用落地的目標倒推基座大模型的研發，是階躍星辰的發展主線。04. 結語：階躍星辰選擇了一條難走但正確的路如果說2025年是國產大模型的“爆發之年”，那麼2026年或將成為AI的“分水嶺”，誰能找準AI落地價值與場景，誰就有可能突出重圍。階躍星辰認準的“應用牽引多模態發展”發展路徑，是一條難走但正確的路，他們認準AI的價值不在於對話，而在於它能走進多少人的生活，能幫人們做到多少事。這或許正是國產大模型從“流量競爭”走向“價值競爭”的一個縮影。喧囂終會退去，真正留下的是那些能紮根場景、解決實際問題的技術。 (智東西)

近期，一場由AI深度合成技術引發的侵權風暴再次敲響了行業警鐘。某國家一級演員在微博平台控訴的其影視素材及公益禁毒短片遭到惡意“搬運”，侵權者利用極低門檻的AI合成工具，僅憑3分鐘視訊素材，便直接篡改其聲音與口型，生成高度逼真的虛假商業推廣內容。這種惡劣行徑，不僅嚴重侵犯了個人權益，更讓虛假資訊在商業環境中氾濫，徹底暴露了AIGC技術在下沉應用中深藏的巨大危害。從首例AI幻覺糾紛到如今極易上手的“換臉帶貨”黑產，隨著AIGC深入各行各業，風險隱患日益凸顯。面對防不勝防的技術濫用，建立一套系統化、可執行的內容合規與風險攔截底座，已成為所有入局企業不可迴避的必答題。基於此，由中國電子商會歸口管理、智合標准中心組織編制、公安部第三研究所聯合起草的全國首個AI生成內容合規團體標準——《人工智慧生成內容合規管理指南》應運而生。本標準是一項面向企業實際應用AI場景的標準，系統規範了人工智慧生成內容在使用前、生成中和發佈後的合規要求，將合規要求轉化為可執行的管理流程與技術控制規則，並明確可核查、可驗證的合規判據，助力企業建立穩定、可落地的生成內容合規管理機制。在業務實踐中，多數企業雖高度重視合規，卻常面臨多重現實阻礙。AI應用場景高度多樣，從外部內容發佈到內部效率工具，其風險等級與管理需求各不相同，難以形成統一標準。同時，相關合規職責分散於法務、技術、業務等不同部門，缺乏有效協同機制，導致管理動作滯後於技術應用。此外，書面制度與實操系統之間往往存在脫節，企業在事後難以系統說明和證明自身已實施的合規管理措施。為此，本標準直面以上痛點，致力於提供一套系統化落地方案，通過以下四大核心路徑，將合規焦慮轉化為可控行動：01 建構“管理-業務-技術”三維一體架構，解決“責任虛化、流程脫節”問題。通過將組織職責、業務流程控制與技術實現要求深度耦合，確保合規責任穿透至每個業務環節與技術節點，實現從戰略到執行的全周期風險閉環管控。02 首創“最低技術實現基線”與量化判據，解決“技術合規無標可依”問題。針對內容標識、資料溯源、演算法偏見矯正等關鍵環節，提供具體、可測試的技術要求與驗證方法，為研發提供明確標尺，使合規評估客觀統一，促進技術與法務業務協同。03 打造“全鏈路”合規證據鏈，解決“出事難以自證”的舉證困境。系統性規範從資料輸入到內容發佈的全過程記錄與存證要求，指導企業建構結構化、防篡改的證據體系，大幅降低應對監管問詢與法律糾紛時的舉證成本與風險。04 提供配套實操工具範本，解決“制度落地成本高、效率低”問題。標準配套合規自查清單、評估報告範本等實用工具，將條款轉化為可即時上手的檢查項與工作流，顯著降低企業內部的轉化與培訓成本，確保標準價值快速生效。標準價值1 率先建立行業安全基線，樹立合規治理範本助力參編者自身針對生成內容合規建構前瞻框架，樹立“合規治理領先者”的良好形象，建立獨特的信任與競爭優勢。2 明確安全紅線，助力企業實現AI安全運用幫助參編者清晰掌握在具體業務中使用AI的合規邊界與禁止項，讓技術、法務與業務部門在面對各類AI工具時，能夠一致判斷“什麼能用、什麼停用”，從而在實際營運中真正達成安全、可控的AI應用。3 連結產業核心生態資源，搭建高端協作平台起草工作組匯聚了監管部門、科研機構等重要參與方。參與其中，是參編者與產業鏈關鍵夥伴進行前沿技術交流、探索業務合作、建構戰略生態的絕佳機遇。4 獲得官方平台展示，增強市場公信力參編單位及主要起草人將獲得中國電子商會頒發的參編證明，並在協會官方平台公示。這不僅是企業技術實力與行業責任感的有效證明，也為參與重大項目申報、提升市場競爭力提供有力支撐。為確保標準的科學性、先進性與實踐指導性，我們現面向全行業公開徵集起草單位與起草專家。我們誠摯邀請AIGC技術研發與服務商、內容生產與營運平台、AI大模型應用企業、律師事務所、高等院校及科研院所、專業服務與支撐機構以及所有關注並致力於人工智慧生成內容合規的專業力量加入我們，共同參與這部重要標準的研製工作。 (AI寒武紀)

OpenClaw可以說是AI圈裡最熱門的話題，一丁點風吹草動都能牽動全球所有AI廠商的神經。無數產品經理在OpenClaw上進行創意大比拚。嗅覺靈敏的中國廠商也都紛紛開始行動，他們看到的不只是OpenClaw這個產品本身，而是它背後代表的整個agent市場。這個市場需要雲伺服器、需要模型API、需要本土化的產品、需要更低門檻的部署方案。中國AI想要彎道超車，必須要在Anthropic和Google先後對其進行打壓的時機，緊緊抓住這個機會。騰訊雲、阿里雲上線了一鍵部署服務，他們想要趁著這個機會，成為AI圈那個賣鏟子的人。月之暗面推出了雲端版的Kimi Claw，MiniMax也緊隨其後發佈了MaxClaw，道理很簡單，本土化的OpenClaw仍然是市場的一大空缺。智譜和字節雖然沒有在OpenClaw上面明確表態，但他們其實也沒閒著。OpenClaw的成功讓智譜和字節對agent的產品更有信心。01. 月之暗面的雲端OpenClaw在OpenClaw出現之前，大模型的使用主要是“對話式”的，使用者問一句，模型答一句，單次呼叫的token消耗有限。但OpenClaw創造了全新的“模型消費場景”。一個配置合理的OpenClaw，每天可能向模型發起數百次甚至上千次呼叫，每次呼叫還要攜帶完整的上下文資訊。這意味著，單個OpenClaw使用者產生的token消耗，可能是傳統聊天使用者的幾十倍甚至上百倍。因此，OpenClaw變成了OpenRouter上token消耗最大的應用。那個模型能接入OpenClaw生態，就等於獲得了一個指數級增長的需求管道。當OpenClaw使用者選擇底層模型時，他們實際上選的不是模型性能或者模型知識儲備，使用者選的是一個持續、穩定、高頻的供貨商。誰耐用，誰便宜，誰才是OpenClaw生態下的大贏家。所以月之暗面和MiniMax就在OpenClaw的這場巨浪之中收穫頗豐。先說說前者吧，他們在OpenClaw生態中的角色，經歷了兩個階段的演變。2026年1月，Kimi K2.5因其便宜且agent能力較強，成為OpenRouter平台上OpenClaw呼叫量最高的模型。OpenRouter資料顯示，Kimi K2.5的周token使用量環比增長最高達261%。其呼叫場景主要來自OpenClaw.究其原因，Kimi K2.5支援最多100個子agent平行執行、1500次以上的工具呼叫，這些能力讓它在agent場景下表現出色。於是OpenClaw官方在1.30版本後，將Kimi K2.5設為“首個官方免費主力模型”，使用者安裝OpenClaw時可以選擇MoonshotAI通道，甚至可以留空API Key繼續使用，OpenClaw官方會補貼算力。這種爆發式增長直接帶來了商業回報。受全球付費使用者及API呼叫量大漲的共同推動，Kimi K2.5發佈不到一個月，近20天累計收入已超過2025年全年總收入。正是因為OpenClaw，Kimi的海外付費使用者數快速增長，海外收入首次超過國內。SimilarWeb資料顯示，Kimi上月訪問量達3300萬，中國地區訪問量佔比從去年的77%降低到了今年的60%多。這個階段，月之暗面扮演的是“模型供應商”的角色，被動地提供 API 服務。但Kimi團隊很快意識到，與其被動地提供API，不如主動降低使用者使用門檻。一個月後，Kimi正式推出Kimi Claw。這是一個雲端託管的OpenClaw服務。使用者無需本地部署，直接在瀏覽器中就能使用完整的OpenClaw功能。Kimi Claw把原版OpenClaw的複雜步驟全部省略了，使用者只需擁有Kimi Allegretto及以上會員，就能在網頁端一鍵建立自己的“雲端OpenClaw”，整個過程不超過1分鐘。Kimi Claw內建了Kimi K2.5模型，自動關聯使用者的Kimi Code會員權益額度。使用者無需額外配置API Key，也不用擔心突然燒掉大量token導致帳單爆炸。在功能層面，Kimi Claw直接整合了ClawHub社區的5000多個技能庫，使用者可以在網頁介面中一鍵啟用，包括天氣查詢、網頁搜尋、瀏覽器操作、郵件處理等高頻場景。原版OpenClaw的Skills需要使用者通過命令列手動搜尋、安裝、配置，這個過程對普通使用者來說又是一道門檻。Kimi Claw則是把這些技能都整合到了介面裡，使用者只需要點選就能啟用，降低了使用者使用難度。原版OpenClaw的核心理念是“本地優先”，所有對話記憶和檔案都儲存在使用者自己的裝置上。這種設計保護了隱私，但也帶來了不便，使用者換了裝置就得重新配置，AI助手的記憶也無法延續。Kimi Claw則提供了40GB的雲端儲存空間，使用者可以在辦公室電腦、家裡電腦、手機上無縫切換，AI助手的記憶始終保持一致。這種體驗對於需要在多個裝置間切換的使用者來說，是個很實用的功能。02. MiniMax也這麼幹了2月25日，MiniMax也推出了自己的MaxClaw，走的是與Kimi Claw類似但更激進的路線。MaxClaw基於MiniMax M2.5模型，雖然這是一個模型總參數量約2300億，單次推理僅啟動約100億的大模型，但它的API價格非常便宜。M2.5在OpenRouter上的表現也很亮眼。發佈後12小時內登頂OpenRouter熱度榜，一周內登頂呼叫量榜首，周呼叫量暴漲至3.07兆token，超過Kimi K2.5、GLM-5與DeepSeek V3.2三家的總和。發佈7天內token使用量突破3兆，2月單月token使用量達4.55兆，空降榜首。為什麼M2.5能在短時間內實現如此驚人的增長？答案同樣是OpenClaw。MiniMax M2.5的定價策略是“極端性價比”。在每秒輸出100token的情況下，連續工作一小時只需花費1美金；而在每秒輸出50個token的情況下，只需要0.3美金。這意味著，同樣是運行一個7×24小時這樣的OpenClaw實例中，M2.5的成本可能只有Claude Sonnet的1/10到1/20。對於需要高頻呼叫工具的agent場景來說，這種成本差異是決定性的。OpenClaw社區的開發者很快發現了這一點。在外網論壇上，大量關於“如何在OpenClaw中配置 M2.5”的教學湧現，甚至有開發者專門編寫了“從Claude遷移到M2.5”的遷移指南。這種開源社區中的傳播，比任何廣告投放都更有效，要知道OpenClaw能走到今天，也是被開源社區帶火的。MiniMax還將MaxClaw整合到自家的MiniMax Agent生態中，與Expert 2.0同步升級，形成了“對話式AI + agent 工作流”的完整產品矩陣。資本市場的反應更為直接。2月20日，也就是馬年港股開市首個交易日，MiniMax的股價單日暴漲14.52%，市值一度衝破3042億港元，創下公司上市新高。自上市以來，MiniMax股價累計漲幅最高超過480%，2026年初至今股價最高漲幅超450%，成功躋身港股AI核心標的行列。摩根大通給予MiniMax “增持”評級，目標價700港元。3月2日，MiniMax發佈財報，2025財年收入為7900萬美元，同比增長158.9%。OpenClaw帶來的流量紅利，讓月之暗面和MiniMax轉化為了自家的使用者資產。想想看，當一個使用者通過OpenClaw使用Kimi K2.5一個月後，他已經習慣了這個模型的輸出風格、響應速度和能力邊界。這時候搬出Kimi Claw給他，然後說：“你不用自己維護伺服器了，不用配置API Key了，直接在我們的平台上用，還能多端同步。”這轉化率能低得了嗎？這兩家公司的雲端OpenClaw產品，本質上是在用SaaS的方式去做agent服務，你給我錢，那我給你一個低門檻的產品。雖然沒有原版OpenClaw那麼能擴展，但是勝在便宜好用。事實上絕大多數 人其實都沒有那麼尖端的需求。他們可能只是想讓AI幫忙檢查郵件、整理文件、定時提醒、查詢資訊。回到段落開頭，Kimi和MiniMax也都明白這個道理，agent的價值不在於單次對話的質量，而在於長期、持續、穩定的任務執行能力。所以他們剛好填補了市場的一片空白。03. 騰訊、阿里的“賣鏟子”生意OpenClaw對普通使用者來說門檻不低。你得有自己的伺服器，得會配置 Node.js 環境，得懂怎麼申請各家模型的 API Key，還得知道怎麼設定消息通道。整個過程下來，沒有半小時到一小時搞不定，技術小白基本上看到教學就放棄了。這種極客屬性很強的產品，註定只能在開發者圈子裡流行，很難真正普及到大眾市場。騰訊和阿里看到的，恰恰就是這個痛點。與其讓使用者自己折騰，不如直接提供一套開箱即用的解決方案。於是在OpenClaw爆火後，騰訊雲和阿里雲幾乎同時推出了OpenClaw的一鍵部署服務。這些雲廠商提供的，不僅僅是一台伺服器那麼簡單。他們把整個OpenClaw的運行環境都打包好了，包括預配置的鏡像、自動化的部署指令碼、已經偵錯好的依賴包，甚至還有現成的模型 API 接入方案。使用者只需要點幾下滑鼠，選擇配置，付款，然後等幾分鐘，一個完整的OpenClaw實例就跑起來了。騰訊雲的方案相對簡潔直接。他們在輕量應用伺服器上推出了“雲應用”功能，使用者通過這個功能可以三步完成OpenClaw部署。系統默認配置的是 DeepSeek API 作為模型供應商，但使用者可以在 Dashboard 中自由切換到 Kimi、MiniMax 或者其他國產模型。騰訊雲的官方文件裡寫得很明白：“OpenClaw來自開源社區，雲應用不收費”，但緊接著又補充了一句，“雲伺服器和 API 按照實際消耗計費”。騰訊賺的不是OpenClaw的錢，而是雲伺服器租賃費、流量費、還有模型 API 呼叫產生的費用。他們不強制繫結自家模型，給使用者留了選擇空間，但基礎設施這一層，你跑不掉。阿里雲的打法則更加“生態化”。使用者在輕量應用伺服器上部署OpenClaw後，系統會引導使用者前往“阿里雲百煉大模型控制台”建立 API Key，默認呼叫的就是通義千問系列模型。阿里雲還推出了一個叫“Coding Plan”，這是阿里雲百煉面向全品類 AI 編碼工具推出的通用訂閱套餐，相容OpenClaw接入。換句話說，阿里就是想通過OpenClaw的代安裝服務，推廣自己家的 AI 程式設計以及模型API。阿里和騰訊想要的，是要佔領agent時代的“水電煤”。OpenClaw的爆火證明了一個趨勢，未來的 AI 應用不是簡單的“聊天機器人”，而是一個 24 小時線上、能執行複雜任務、需要穩定算力支援的 agent。當個人使用者和中小企業開始部署 agent 時，他們需要的不僅是模型的 API，還需要雲伺服器、儲存空間、網路頻寬，以及飛書、釘釘、企業微信這樣的消息整合，還有安全沙箱環境等一整套基礎設施，最後更不能少了像是 AI 程式設計這樣具體的執行工具。所以騰訊雲和阿里雲才提供了“一鍵部署OpenClaw”這個服務，以此搶佔這個新興市場的入口。他們的邏輯很清楚，今天使用者因為OpenClaw來了，明天可能因為其他 agent 產品來，但只要使用者習慣了在他們的雲平台上部署 agent，那麼這些使用者就成了長期客戶。更重要的是，當每個企業都需要部署自己的 agent 時，誰能提供最便捷、最穩定、最本土化的基礎設施，誰就能佔據這個兆級市場的底層。雲廠商們看得很明白，賣鏟子的生意，往往比挖金子的人更穩定，也更賺錢。不僅是這樣，OpenClaw它代表的是一個訊號，未來的agent產品只多不少。雲廠商們現在做的，就是提前佔位，建立使用者習慣，建構生態壁壘。當agent成為企業和個人的標配時，誰能提供更多配套的服務，誰就掌握了話語權。04. 智譜和豆包為何不激進在這場圍繞OpenClaw的競爭中，智譜和字節的態度顯得有些微妙。不過這不代表他們在agent這個賽道上落後了，恰恰相反，他們選擇了一條更獨特的路。智譜對OpenClaw的態度可以概括為“技術上支援，戰略上不主推”。智譜GLM-5在官方文件中明確提供了OpenClaw接入指南，GLM的Coding Plan套餐也支援OpenClaw配置。智譜甚至還推出了“AutoGLM版本的OpenClaw”，支援OpenClaw與飛書的一體化配置。從這些動作來看，智譜並沒有忽視OpenClaw，提供了作為一家中國AI廠商該有的一些基本支援。智譜更看重的是AutoGLM，這是一個具備“Phone Use”能力的agent。AutoGLM在2025年12月開源，能夠完成外賣點單、機票預訂等數十步複雜操作，還支援微信、淘寶、抖音等超50個高頻中文應用。AutoGLM的核心技術是視覺語言模型，它不依賴傳統的API，而是像人眼一樣“看”螢幕，通過理解UI元素的語義直接預測下一步動作。這種方式的優勢在於，它只要能看到介面，就能進行操作。這意味著AutoGLM可以操作任何應用，包括那些沒有開放API的應用。OpenClaw 的核心場景是桌面端，需要配置海外消息平台，這些平台在中國的使用率並不高。相比之下，AutoGLM 直接在使用者最常用的中文應用中執行任務，不需要依賴海外消息平台，更符合中國使用者的使用習慣。智譜的想法是，既然OpenClaw證明了agent的市場需求，那真正適合中國使用者的agent，更應該是能操作微信、淘寶、抖音的AutoGLM。字節跳動對OpenClaw的態度更加微妙。表面上看，只有前文提到的，火山引擎提供的一鍵部署OpenClaw。這是因為字節對agent的注意力集中在移動端。去年字節跳動與中興努比亞合作推出nubia M153測試手機，內建了“豆包手機助手技術預覽版”。其核心技術是UI-TARS，一個純視覺驅動的GUI agent模型。與OpenClaw相比，豆包手機助手更有優勢。豆包是直接整合到Android系統層，可以不打開應用就從底層進行操作，完全不會影響使用者當下使用。OpenClaw需要通過瀏覽器控制或API呼叫來操作應用，權限和穩定性都受限。同時，豆包手機助手能夠實現跨應用的複雜操作，比如“幫我在三個外賣平台比價，然後下單最便宜的”。OpenClaw的跨應用能力有限，很多任務不能跨應用完成，而且在不同應用之間切換的速度很慢。字節跳動官方始終強調，agent應該是整合到作業系統中、能直接操作所有應用的系統級能力，而不是一個需要使用者手動配置、運行在伺服器上的獨立程序。這種理念上的差異，決定了字節不會在OpenClaw上投入太多資源。字節對OpenClaw保持距離，是因為它正在打造一個更高維度的解決方案。當然，智譜和字節的這種戰略選擇也有代價。在OpenClaw熱度最高的這段時間，錯過了一波流量紅利。不過從長期來看，誰的選擇更正確，還需要時間來驗證。agent這個賽道才剛剛開始，現在下結論還為時過早。 (字母AI)

據《自然》網站等近日報導，自今年起，歐盟將禁止中國科研機構參與“歐洲地平線”計畫涉及人工智慧（AI）、通訊技術（如5G）、醫療健康、半導體、生物技術、量子技術等領域的項目，中方僅可申請參與氣候、生物多樣性、糧食與農業等特定領域的研究。歐盟表示，此舉出於擔憂與中國分享敏感技術可能會影響地區安全。從2021至2027年，“歐洲地平線”計畫7年時間總預算達955億歐元，是歐盟有史以來規模最大的研究與創新計畫。需要強調的是，據歐盟委員會官網介紹，該計畫“獨家關注民用應用”，根本沒有任何可能影響地區安全的所謂“敏感技術”。很明顯，歐盟的禁令是在將科研合作政治化和泛安全化，其目的是在“歐洲地平線”的大盤子裡建起一堵牆，將中國科研機構排除在一些歐盟自以為比較重要的技術合作之外。事實上，歐盟此舉純屬作繭自縛，只會使自身利益受損。“歐洲地平線”計畫的核心目的之一是“提升歐洲的競爭力和經濟增長”，其科研項目主要圍繞歐盟面臨的科學問題以及一些全球挑戰進行規劃。歐盟限制中國科研機構參與“歐洲地平線”計畫，很可能會錯失與中國科學家聯手解決上述問題與挑戰的機遇，最終耽誤的是歐盟自身的發展。隨著近些年科研實力的快速提升，中國已經成為全球科技研發的關鍵一方，而歐盟對中國設限的不少領域，恰恰是中國科技的優勢所在。AI領域，中國DeepSeek、Seedance等大模型頻頻驚豔世界，2025年，中國已成為全球最大的AI專利持有國，佔全球總量的60%；通訊領域，中國華為、中興等企業引領全球5G建設，在下一代通訊技術6G上，中國專利數量也居於全球首位，佔比超過40%；量子領域，今年1月底，美國戰略與國際研究中心（CSIS）在報告中稱，中國在量子計算、量子通訊和量子感測技術上的科學產出份額和專利數量均遙遙領先其他國家。近年來，中歐科研合作態勢積極、成果顯著，本應成為推動雙方科技進步的助力器。此次歐盟對中國科研機構的無端設限，是在逆歷史潮流而行。據統計，至2025年底，中國正在參與“歐洲地平線”計畫中的約107個項目。2025年12月，科睿唯安在《變化世界中的科研合作》報告中指出，近幾年，中歐科研合作持續加強，合作論文數量正在逼近且可能很快超過中美合作論文數，中國與歐盟合作論文的引用影響力已經與美歐合作論文持平。總之，中國和歐盟作為全球重要的兩大科研力量，應肩負起以科學推動人類文明進步的責任。歐盟需要客觀看待中國科技發展，放下政治化和泛安全化的執念，盡快撤銷針對中國科研機構的限制措施，平等開放地開展對華科技合作，聯合雙方智慧解決共同面臨的科技問題，用高水平的科技成果造福中歐、惠及全球。 (科技日報)

當前全球人工智慧大模型賽道已形成多元競爭格局，國際陣營與中國本土模型各有技術路線與場景優勢，共同推動AI技術走向普及化、實用化。OpenAI的ChatGPT作為全球通用大模型的標竿，綜合能力均衡全面，在邏輯推理、程式碼編寫、專業創作與多模態理解上保持領先，外掛生態成熟完善，是全球專業辦公、學術研究與海外業務的主流選擇，產品風格嚴謹穩定，適配各類高要求任務場景。xAI的Grok憑藉鮮明特色快速崛起，依託X平台即時資料接入，對全球熱點與時事動態響應迅速，產品風格個性直接、迭代節奏激進，同時與特斯拉車載、智慧型手機器人生態深度聯動，更受科技愛好者與追求前沿體驗的使用者青睞。微軟依託與OpenAI的深度合作及自研佈局，形成了以Copilot為核心的AI體系，全面融入Windows、Office、Azure等生態，在文件處理、表格分析、簡報製作等辦公場景體驗極致，同時整合Claude模型能力，兼顧企業級服務的穩定性與效率，小參數模型Phi系列在輕量化部署上表現突出，成為辦公場景的首選AI助手。GoogleGemini系列以超強多模態能力與超長上下文處理為核心優勢，深度聯動Google搜尋、雲端辦公與Android生態，在長文件解析、多媒體理解、科學計算等領域表現亮眼，是全場景智能體的代表產品。中國大模型立足本土需求，打造出更貼合國內使用者的實用體系。字節跳動豆包定位國民級全能AI，中文理解自然流暢，多模態創作與日常工具呼叫能力突出，深度聯動抖音、剪映、飛書等生態，使用門檻低、普惠性強，適配日常娛樂、內容創作、辦公輔助等全場景。百度文心一言依託知識圖譜與搜尋技術積累，在知識問答、複雜推理與行業解決方案上優勢顯著，政務、金融等企業級服務體系成熟，合規性與穩定性領先。阿里通義千問兼顧開源與閉源雙路線，長文字處理與多語言能力出色，深度融入電商、雲端運算生態，性價比優勢明顯。騰訊混元依託微信、QQ等社交生態，在內容生成、社交場景適配與多模態協同上表現優秀。華為盤古聚焦政企與工業場景，依託鴻蒙與算力底座，在智能製造、智慧城市等領域落地深入，安全可控能力突出。整體來看，國際模型中ChatGPT主打全能均衡，Grok聚焦即時個性，微軟Copilot深耕辦公生態，GoogleGemini領跑多模態；中國模型則以地道中文體驗、本土生態融合、安全合規與高性價比為核心優勢，更適配國內使用者的日常與產業需求。不同模型依託各自技術與生態優勢，覆蓋不同場景與使用者群體，為全球AI應用提供了豐富多樣的選擇。 (趣ai視角)

2026年3月1日，全球科技界迎來一個足以載入史冊的里程碑。根據全球最大AI模型API聚合平台OpenRouter發佈的最新資料， 中國主流大模型單周Token呼叫量達到5.16兆 ， 首次超越美國的2.7兆 ，歷史性地登頂全球第一。這不是一次偶然的技術突破，而是一場由技術、成本、生態三重優勢共同驅動的產業革命。中國AI，正式從“跟跑者”變身為“領跑者”。中國AI資料說話：一場毫無懸念的超越OpenRouter作為覆蓋全球數百萬開發者的權威平台，其資料被行業視為AI普及度的“晴雨表”。本次超越，有三個關鍵事實不容忽視。量級碾壓：中國大模型周呼叫量 5.16兆Token ，美國為 2.7兆Token 。中國呼叫量接近美國的 兩倍 ，差距顯著。梯隊領先：在全球呼叫量TOP5模型中，中國模型獨佔四席，形成壓倒性優勢。頭部效應顯著，單一模型呼叫量均突破 6000億 ，與海外模型拉開明顯差距。趨勢不可逆：從2025年不足20%的份額，到2026年2月完成反超，中國AI用量持續暴漲，美國份額持續下滑。此消彼長的格局已經定型。這組資料背後，是中國AI從“能用”到“好用”，再到“全球首選”的完整蛻變。它不是實驗室裡的技術炫技，不是資本圈的概念炒作，而是全球數百萬開發者用 真實需求、真金白銀 投出的結果。為什麼是中國？三大核心優勢無人能擋中國AI能在短短一年內完成反超，並非偶然，而是 技術、成本、生態 三重優勢疊加的必然結果。1. 技術差距縮至“感知閾值以下”過去，海外模型長期佔據性能高地。如今，中國大模型在 長文字理解、多模態生成、邏輯推理、中文語境適配 上，已達到與國際頂尖模型幾乎無差別的水平。無論是解析數百頁PDF、生成專業文案，還是處理複雜辦公任務，中國模型都能穩定輸出高品質結果， 完全滿足商用與民用需求 。技術壁壘的消失，是這場超越的基石。2. 成本優勢形成“降維打擊”海外主流模型長期維持高價，而中國廠商通過 MoE混合專家架構、訓練效率革命、算力最佳化 ，把推理成本壓到海外模型的 1/10甚至1/50 。對全球開發者與中小企業而言，同樣的預算，使用中國AI能讓 服務規模擴大10倍、成本降低90% 。性價比，成為中國AI橫掃全球的殺手鐧。3. 應用生態滲透到每一個角落中國AI的爆發，根源在“親民”。它不再是少數專家的玩具，而是億萬普通人的實用工具。職場人 ：用AI寫方案、做PPT、整理會議紀要。電商與自媒體 ：用AI生成文案、剪輯視訊。中小企業 ：用AI做客服、最佳化營運、降本增效。教育、醫療、工業 ：AI全面落地，滲透到每一個生產環節。海量真實需求，撐起了全球第一的呼叫量。AI工具辦公不只是國內勝利：中國AI正在改寫全球格局這次超越，意義遠超國內市場。它標誌著中國在全球AI產業鏈中的角色發生了根本性轉變。全球開發者“用腳投票”矽谷大量AI初創公司，路演與核心業務直接採用中國開源模型；東南亞、中東、拉美、非洲的中小企業， 大規模棄用美國高價模型，轉向中國AI 。重新定義AI行業規則過去，AI賽道由矽谷定價、定標準、定方向。現在， “中國模式”——高性能、低成本、強落地、快迭代——成為全球新標準。普通人的AI時代真正到來當AI不再昂貴、不再難懂、不再遙遠，它就變成了 普惠工具 。未來幾年， 懂AI的人會大幅甩開不懂AI的人 。AI不再是科技愛好者的玩具，而是每個人的 效率放大器、職業護城河、創業新槓桿 。這一天，我們等了太久回望過去，中國科技在很多領域長期處於追趕位置。從晶片到作業系統，從網際網路到AI，我們習慣了“對標海外”、“學習先進”。但今天，局面徹底改變。中國AI用 技術實力、成本優勢、生態厚度 ，在全球最前沿、最激烈的賽道上，正面超越美國。這是中國科技產業 從量到質 的關鍵一躍。這不是終點，而是新起點。隨著人形機器人標準落地、5.5G大規模商用、國產算力持續突破，中國科技正形成 AI為核心、全產業鏈協同 的強大勢能。寫在最後5.16兆Token，不只是一串數字。它是中國科技 自立自強的證明 ，是數百萬開發者的選擇，是一個時代的轉折。曾經，我們仰望矽谷；今天，世界看向東方。中國AI，已經站在世界之巔。而屬於我們的智能時代，才剛剛開始。 (網際網路經驗交流平台)

馬年伊始，上海的AI企業已經開足馬力、全面復工。位於上海徐匯濱江的“模速空間”是全國首個AI大模型生態社區，聚集了200多家各類AI創新企業。2026春節假期剛結束，這裡的不少企業就已經全員復工。在一家專註記憶科學領域的AI企業上海辦公室，數十名員工已經100%到崗。這家孵化於“模速空間”的公司成立於2024年，由於記憶科學等核心技術的應用，公司產品能夠極大地節約算力、提升效率，下遊客戶數量快速增長。上海某人工智慧大模型公司首席執行長 溫德亮：在AI領域上的投入，特別是企業，對這種效能提升的需求特別旺盛，今年市場需求應該是在10倍以上。另一家AI企業的80多名員工也同樣全員復工。這家公司專門為外貿企業提供大模型智能體，能夠幫助出海企業進行獲客、行銷以及詢盤跟進，扮演“外貿專家”的角色。上海某智能科技公司首席執行長 韓美：現在Agent（智能體）以人的十分之一的成本、百倍效率去執行，它的業務加速就會很快。2026年1月份的業績達成率是2025年12月份的1.5倍。上海“模速空間”大模型創新生態社區副總經理 張韻：去年部分優秀企業的估值實現了7倍左右的增長，2026年不少企業也找到了AI應用場景落地的方向，據我們瞭解，很多企業的營收預期也將達到數倍的增長。 (央視財經)