在AI大模型賽道打得火熱的當下，小米的入局姿態顯得異常兇猛。近日，雷軍親自下場發聲，宣佈小米面向Agent時代的旗艦基座模型——MiMo-V2-Pro自上線以來，在全球開發者圈層引發了熱烈反響，其核心的Agent能力更是收穫了一致好評。為回饋這份熱情，雷軍拍板決定：將原定的首周限免活動正式延長至4月2日，並幽默地喊話開發者：“大家‘養龍蝦’（註：業內對AI Agent的趣味代稱）的時候可以試試。”硬核參數拉滿：兆規模架構直擊複雜工作流能夠一經推出就引發全球矚目，MiMo-V2-Pro的底牌在於其毫不妥協的硬體級參數堆料。這是一款總參數規模高達1兆的MoE（混合專家）模型，雖然每次啟動的參數為420億，但配合其創新的混合注意力架構，模型實現了高達百萬等級的超長上下文窗口。這就賦予了MiMo-V2-Pro極其強悍的“長線作戰”能力。它不僅能Hold住長流程的複雜規劃，還能持續、可靠地完成複雜工作流的編排以及精準的工具呼叫。簡單來說，在需要AI自動寫程式碼和操控工具的複雜場景下，它有著壓倒性的優勢。叫板全球頂流：基準測試比肩GPT-5.2與Claude 4.6紙面參數的強大最終需要落地驗證。在業界公認的多項核心能力基準測評中，MiMo-V2-Pro交出了一份極其亮眼的答卷。尤其在當前最具含金量的Coding Agent（程式碼智能體）、通用Agent以及Tool Use（工具呼叫）三大維度上，小米這款大模型直接越級打怪，其表現與目前統治榜單的Claude Sonnet 4.6、GPT 5.2以及Gemini 3.0 Pro穩穩處於同一梯隊，正式確立了自己在全球AI競賽中的第一梯隊席位。開發者“用腳投票”：“好用到忘了其他模型”比起冰冷的成績單，真實使用者的體驗更具說服力。稍早前，小米技術官方帳號曝光了部分海外內測開發者的狂熱評價。一位資深開發者在體驗後直言不諱地表示：“它非常棒，在Agentic任務方面表現十分出色，不僅性能穩定，最可怕的是它能記住所有資訊。”另一位開發者更是給出了極高評價：“我也一直在用它！說實話，我都忘了還有其他模型了。它就是很好用，這正是我現在需要的。”在AI模型日新月異的今天，能讓挑剔的開發者產生“用了就回不去”的粘性，足見MiMo-V2-Pro在底層邏輯和實際體驗上確實打中了行業痛點。隨著4月2日限免截止日的臨近，這場由小米引發的Agent體驗風暴，大機率還會在開發者社區持續發酵。 (TechWeb)

小龍蝦（Openclaw)，一個開放原始碼的agent框架，正式發佈於2026年2月初，截止目前，OpenClaw是歷史上增長最快的開源AI框架。過去兩年，AI能力呈現出爆炸式增長。從大模型的推理能力，到多模態理解，再到 Agent 的初步落地，人類似乎已經站在“通用智能”的門檻前。但一個反直覺的現實是：絕大多數人，並沒有因此獲得實質性的生產力躍遷。AI 很強，但人類並沒有真正“用起來”。01 AI的核心瓶頸，不是能力，而是介面今天大多數人使用 AI 的方式，依然是：打開工具，輸入 prompt，獲得回答，然後結束，這是一種典型的一次性呼叫模式。這種模式缺乏記憶、持續性和執行能力，使 AI 更像一個強化版搜尋引擎，而不是一個持續工作的系統。真正限制 AI 普及的，不是模型能力，而是缺少一個“低成本、可持續、可調度的AI能力介面，而小龍蝦正是這樣的介面。02 小龍蝦的本質：個人AI作業系統如果說 ChatGPT 是一個對話工具，那麼小龍蝦是一個可以長期運行的個人 AI 作業系統。它和傳統 AI 的本質差異在於其具備三大核心能力：1）記憶（AI第一次記住你是誰）：沉澱使用者的知識框架、工作流程、資料及個人偏好，讓AI真正成為你的“分身”。2）調度（AI持續為你工作）：通過 Cron、Heartbeat 等持續運行的機制，小龍蝦可以：24小時監控資訊、定時執行任務、自動生成分析、主動推送結果。這帶來的是根本性的改變：AI從“被動響應”進化為“主動執行”。3）擴展：通過 Skills 和 API 接入，小龍蝦可以呼叫，鏈上資料、外部服務（交易、分析、內容生成）、agent網路（其他能力的Agent)。這意味著，你的AI不在只是“思考”，而是開始“做事”。03 為什麼小龍蝦才是AI時代的入口？大模型解決的是認知能力，但人類真正需要的是如何把認知能力轉化為生產力。而小龍蝦，恰好補上了這一層。1）它解決了AI的最後一公里問題，讓AI從一次性工具變為持續系統。（持續跟蹤問題、自動執行策略、甚至根據環境變化去調整行為）2）它也是人類的第一個數字分身：在網際網路時代：你是一個帳號、一個資料畫像。在AI時代：你=你的Agent（小龍蝦）小龍蝦可以承載：你的知識、你的策略、你的資訊結構、你的行為模式等專屬於你個人的一切特性。這意味著，人的生成力第一次被“可外化”和“可複製”。它構成Agent經濟的最小單位：未來網際網路結構不再是“人-app”而是“Agent-Agent”。例如，你的Agent呼叫分析服務、自動完成支付、再呼叫其他agent服務。這構成了一個全新的結構Agent Economy（Agent經濟），而你的小龍蝦就是你在這個網路中的節點。04 人類從用AI到用AI賺錢的躍遷今天大多數人會用AI，但無法自動獲取資訊優勢、自動執行策略、自動產生收益。而小龍蝦讓這一切成為可能1）資訊優勢自動化：自動掃描跟蹤變化、分析與推送決策。（資訊套利成為趨近於零）2）執行能力自動化：內容生成、策略執行、觸發操作。（執行成為趨近於零）3）能力複利化：每一次最佳化promt、skills、資料來源都會沉澱進系統並持續增強。（實現能力複利增長的成本趨近於零）05 為什麼不是大廠，而是小龍蝦？OpenAI、騰訊、AWS 提供的是，模型和雲服務。但缺少三件關鍵能力：（使用者需求）個體控制權、可定製執行邏輯、可組合經濟能力（資產化）。小龍蝦徹底解放了：讓使用者真正擁有自己的Ai Agent智能體。這就是在“顛覆式創新”裡面所講的“破壞式創新”，網際網路開始：去平台依賴，可組合（agent+api+payment)，資料資產化（可交易/可複製）06 展望終局：每個人都至少有一個小龍蝦未來不會是，每個人使用幾個ai工具，而是每個人都將擁有一個持續運行的個人AI系統，它可以24小時工作、持續最佳化並持續創造價值。就像瀏覽器是PC網際網路時代的入口，iPhone是移動網際網路入口。而AI時代已經到來了，小龍蝦將成為AI時代的真正入口。這一次你還要再錯過嗎？07 結語大模型地不斷發展正在不斷刷新AI能力的上限，但真正決定普通人能否觸達這個上限的，不是模型本身，而是介面。而你的小龍蝦，正是這個介面。它讓AI從可用變為可持續使用，讓人類從使用AI走向擁有AI。對於大部分普通使用者，小龍蝦的建立部署、維運管理、功能拓展、隱私及安全性等的門檻還是非常高。因此，Clawdi提供了系統性的解決方案，幫助使用者更好的使用小龍蝦而不用擔心任何的其他問題。 (區塊鏈騎士)

“龍蝦”將過去企業級軟體才能做到的事，帶到了個人桌面上。阿里在不久前的財報分析師會議上也指出，大模型已開始具備完成to B複雜工作流的能力。這兩件事指向同一個結論：一個人匹敵一支團隊，不再是科幻，而是日常。只是怎麼用好AI的這種能力，依然是個問題。眼下大多數AI主要服務於白領群體，核心場景是寫文件、寫程式碼，或是算報表、做審計。但這忽略了一個巨大的市場——實體經濟。那些每天奔波於生意場上的中小企業主和創業者，可能更需要AI，卻鮮少被照顧到。這多少有些可惜。AI應該是普惠的，它也有能力為各行各業的各類人群發光發熱。實際上，相比日常辦公，用AI來做生意能帶來更直接的經濟效益，只是其中的挑戰也更為複雜。從設計、選品到找供應商，從開店到行銷，鏈條很長，事務繁瑣，每一環都藏著風險和問題。不過現在事情有了變化。3月24日凌晨，阿里在海外直接上線了第一個企業級Agent——Accio Work，一個為生意人量身打造的“類龍蝦”Agent。不管你身處何地，只要有創業想法，Accio Work都能給你配上一支精通生意之道的Agent團隊。而在它的實測案例中，我們見到了“一個人一句話在海外開店”的可能。一句話就能開店的魔法之旅先看幾個實際案例。對現在想創業的老外來說，在電商平台開店是基操。Accio Work第一個令人驚喜的案例，便是通過一段指令，讓Accio Work在Shopify這樣的當地電商平台上直接開起了一家“龍蝦周邊”店。博主給出了一段提示詞：You are a professional e-commerce operations AI Agent. Your task is to fully and automatically build a complete Shopify store for the lobster merchandise brand “Clawesome“ — including store visual design, product selection strategy (such as but not limited to lobster hats, keychains, apparel, gifts, and more), pricing structure, product detail pages, and to publish all content live through the Shopify Admin API.（你是一個專業的電商營運 AI Agent。你的任務是為龍蝦周邊品牌“Clawesome”全自動搭建一個完整的 Shopify 獨立站，包括店舖視覺設計、產品選品策略（如龍蝦帽子、鑰匙扣、服裝、禮品等）、定價體系、產品詳情頁，並通過 Shopify 管理員 API 將所有內容發佈上線。）Accio Work隨即制定全面計畫，並著手搭建。這個過程相當有意思，它會遇到問題，但它不找使用者求援，而是自己想辦法把事情辦完。比如在配置主題時，Accio Work發現API令牌沒有為頁面設定write_content權限，於是直接另闢蹊徑，將內容寫入網站範本或隱藏欄位，悄無聲息地完成了頁面搭建。比如在把主視覺橫幅上傳到Shopify時，檔案過大，上傳失敗。Accio Work沒有停下處理程序，而是調出Python指令碼完成上傳，再研究Shopify頁面結構，調整程式碼，確保圖片正常展示。遇到牆，就自己想辦法翻過去。這些細節說明，Accio Work不只是單純執行命令，還具備發現漏洞和自主修復的意識。最終的店舖效果，的確不錯。拆解來看，Accio Work做到了開箱即用，並具備複雜長程任務的閉環處理能力。使用者只需要輸入目標，它便自主規劃方案並執行。從任務啟動到最終交付，中間幾乎無需人工頻繁介入。相比一件工具，它更像一個不會偷懶的數字員工。看完上面的測試，我也試著讓Accio Work搭一家店舖出來。不過“龍蝦周邊“未必好賣，作為生意場上的新人，我想找找個勝率更高的方向。我直接告訴Accio Work：自己想面向美國市場創業做電商，讓它幫我分析市場趨勢，找出最好賣、最容易賺錢的商品，然後直接幫我上架到網店。這時，Accio Work展現出了資深生意人的老練。它梳理出了當下主導美國消費市場的三股趨勢：可持續生活、寵物“擬人化“與科技化、AI賦能的寵物健康。然後從三者的重合地帶，推薦了有著高利潤率、強復購性，同時兼具品牌忠誠度的“智能環保寵物健康”生意。不過我又換了想法。作為一個中國創業者兼貓熊愛好者，我知道貓熊在全球擁有無數粉絲。於是我給Accio Work下達了新的指令：你先分析美國市場有那些流行的貓熊周邊，從中篩選適合電商新人起步的低價商品，再選20件你認為可能最好賣的，幫我上架到店舖，同時將店舖裝修匹配貓熊主題的卡通風格。打完一局遊戲回來，我得到了一間配色清新的店舖，和20件可愛的商品。值得一提的是，無論店舖設計還是選品邏輯，都精準迎合了美國市場的口味。Accio Work分析指出，當地貓熊周邊的核心受眾是Z世代和年輕女性，主流審美集中在“Kawaii（可愛文化）”和“生活治癒系”兩個方向。Accio Work挑選的品類也有講究：低客單價且是剛需的文具與辦公用品，是新人起步的最佳切入點；3D立體貓熊耳機殼和手機殼等電子配飾，在TikTok上有極高的病毒傳播潛力；貓熊小夜燈、解壓玩具和小型公仔等家居配飾，退貨率低，屬於穩賺不賠的“壓艙石”品類。由此可見，Accio Work的確擅長商業分析，但它能做的事還不止於此。下面的案例，展現了它更有“活人感”的地方。有人把包含68位供應商報價的Excel檔案“喂”給Accio Work，讓它找出性價比最高的合作方。既要看誰家既便宜、品類又多，還要看有沒有值得單獨合作的小供應商。Accio Work在一番詳細分析後，給出了明確的合作方案建議。它還能幫使用者砍價。一名德國採購代理，希望為客戶在全球範圍內尋找最具價格優勢的產品，便拜託Accio Work用盡一切談判技巧，“務必爭取到最優惠的deal”。你可以在這裡見識到，AI如何在專業場景中化身談判專家，替不擅長開口的生意人，把錢從談判桌上爭回來。為什麼Accio Work擅長做生意總的來看，Accio Work已經是一個能力相當全面、經驗相當豐富的生意專家了。在前期內測中，甚至有海外使用者向它借力，僅用30分鐘便從零“手搓”出一家真實營運的網店。這樣的事情放在以前不可思議，眼下看卻相當合理。一方面，大模型已經從“內容生成”進入“多步任務執行”階段，選品、定價、上架、營運這類標準化流程，都可以被模型系統性接管。另一方面，電商本身具備高度結構化的流程與資料體系，天然適合被Agent化。兩者疊加，聰明能幹的企業級Agent必然會出現。Accio Work只是最早跑出來的那一個。但為什麼Accio Work能處理好生意場上的種種問題，依然值得拆解。這決定它是否值得生意人長期信任。首先是阿里的全球電商經驗，讓Accio Work自帶熟悉全球生意的商業直覺。Accio Work脫胎於Accio，後者是阿里於2024年推出的全球首個B2B領域AI原生應用，憑藉專業的B2B行業知識挖掘使用者需求、調研市場、給出建議，其企業級月活使用者數已超1000萬。此外，Accio Work進一步接入了阿里國際站、1688、速賣通等全網真實供給，這也都為Accio Work提供了支撐。其次是成熟的產品設計。Accio Work內建了多個電商營運、企業管理等領域的專業Agent，並為它們定製了大量做生意要用到的“技能包（Skills）”。從供應商尋源、智能選品，到開店助手、內容策略，各類真實的生意需求，這些技能都覆蓋到位。於是Accio Work可以自動去X或Instagram上發帖行銷，通過LinkedIn調研企業與人物，甚至完成多種財務建模，通過對收入、成本與風險的模擬，提前判斷一門生意的盈利空間與不確定性。無論你來自那個國家，這些開箱即用的配置，都可謂相當貼心了。更進一步，你還可以讓多個Agent組隊分工，協作應對更複雜的商業任務；也可以將自己熟悉的操作流程封裝成技能，供自己反覆呼叫，甚至與其他使用者共享。這意味著，隨著平台使用者的增加，Accio Work的Skill生態可以持續演進。最後是安全。 對生意人來說，安全的重要性不言而喻。在這方面，Accio Work提供了多維度保障。所有外部平台連接均通過官方授權，使用者資料與操作日誌受嚴格權限控制，確保資料安全；同時依託阿里生態內多年積累的電商洞察，有效減少模型幻覺，提升決策精準性；在物流履約、金融交易等環節，Accio Work依託阿里生態內的成熟能力，也讓執行更穩妥可靠。概括來說，Accio Work兼顧了“龍蝦”類產品的開放性和Claude Cowork的安全性。而這些特性與能力疊加，帶來了生意場上的嶄新可能。一人跨國公司可能會是常態了早有研究表明，我們正進入一個個性化驅動的消費時代，消費者願意為有個性的品牌支付溢價，小而美的獨立品牌反而往往比大而全的巨頭更受歡迎。海外中小企業、個人創業者創立的電商規模也在持續壯大，便是最好的註腳。換句話說，中小企業、獨立品牌與創業者在生意場上的機會越來越多。而AI能力的演進，正在為這些人挖掘機會提供更先進的生產力。無論從使用者需求還是技術發展階段來看，Accio Work的出現都恰逢其時。拋開具體產品功能，Accio Work實際上完成了三件更重要的事情。在能力層面，它抬高了個體的上限。過去，一個跨境電商業務往往需要一支小團隊協作完成，每一環都需要專業經驗。而Accio Work通過多Agent協同機制，將這些能力模組化，讓使用者可以像呼叫工具一樣呼叫團隊能力。於是個體限制的天花板，被大大抬高。在流程層面，它簡化了商業的複雜度。跨境電商本質上是一條長鏈路，從市場分析、選品、供應商溝通，到開店、上架、行銷、履約，涉及多個系統和角色。Accio Work將這些流程“指令化”，於是複雜的跨國生意，被壓縮成一系列可呼叫的操作。一個生意人，可以同時指揮多個Agent與全球不同時區的供應商，跨越語言與文化的溝壑，7×24小時自主談判。更重要的是重構資源分配，它還打破了原有的資源不對等。在過去的全球貿易體系中，優質的供應鏈、價格談判的話語權、可靠的物流與支付體系，通常集中在大型企業或專業機構手中。現在Accio Work依託阿里生態，將全球供應鏈、商品資料與交易能力整合為一種能力介面。於是每個普通的個體創業者，也都有機會呼叫接近大型企業的供應鏈資源了。這便開啟了一種新的可能。眼下討論“一人公司”，多在內容創作和軟體開發等數位領域，而Accio Work讓“一人公司”的浪潮有機會延伸到實體經濟與全球貿易。以後的商業圖景很可能是這樣的：清晨，一位身處亞洲或歐洲的年輕人打開電腦，對AI說一句“我想在紐約賣點有趣的東西”，然後轉身去沖咖啡。等他回來，店舖已開張，商品已上架，甚至第一單詢盤已靜靜躺在收件箱裡。在此背後，每個環節的採購訂單都會湧向中國供應商，或許也會帶來中國商家的新紅利。這有點魔法世界的味道了，但恰好呼應“Accio”的寓意。在《哈利·波特》的世界裡，Accio是一句召喚咒，念出它，任何物品都會從遠處飛來。而Accio Work讓我們看到，這個咒語有機會走進現實了。你只需說出自己的商業想法，全球的供應鏈、商品與機會，便可能應聲而至。 (硅星人Pro)

微信“開門”，AI入口戰爭終結？一夜之間，微信被“龍蝦”大軍全面攻陷了。3 月 22 日，微信官方外掛 ClawBot 上線，正式向風靡全網的 OpenClaw 敞開懷抱；此後 24 小時內，QClaw、WorkBuddy、騰訊雲 Lighthouse 率先打通，階躍星辰、網易有道、月之暗面、智譜、MiniMax 等廠商的“龍蝦”產品緊跟著適配，連字節跳動旗下扣子程式設計也發佈了官方接入方案。截至目前，已有至少 10 款主流“龍蝦”產品完成接入或明確支援微信通道，整個行業一路小跑會師微信，讓其一躍成為國內使用者基數最大、生態適配速度最快的“龍蝦池”。一時間，市場上不乏“龍蝦攻陷微信”“微信失守 AI 入口”的論調；但在虎嗅看來，這更像微信以退為進的策略：用一次拆“藩籬”的開放，就能將國內 AI Agent 的發展脈絡與微信生態深度繫結。事實上，騰訊自開年便一掃此前暮氣，先是上線“龍蝦”集市，接著發佈自研龍蝦“全家桶”，再到微信放開介面，已然成為這波“龍蝦熱”最激進的擁躉。01 24小時會師：微信何以擠滿龍蝦？作為去年底才興起的開源 AI 智能體框架，OpenClaw 的核心突破在於將 AI 從給建議升級為動手執行，可直接完成檔案整理、資料提取、辦公輔助、裝置控制等實操任務——上線四個月，便以超 25 萬 GitHub Star 數登頂，超越長期佔據榜首的 React 和 Linux 核心，一躍成為當下 AI 行業炙手可熱的風口。3 月 18 日的騰訊業績溝通會上，馬化騰談及“養蝦”心得，認為“龍蝦”與即時通訊的融合，解決了傳統 ChatBot 需即時等待的痛點，使用者提交任務後可非同步接收結果，更具“活人感”、持續記憶與個性化適配能力。基於此，微信 ClawBot 不再止於一款 AI 工具，而是騰訊官方推出的標準化通道“鑰匙”，核心價值是搭建起 OpenClaw 與微信之間的橋樑，讓使用者無需跳轉其他應用，可直接在微信聊天介面給“龍蝦”派活。在此之前，OpenClaw 雖火，卻始終囿於網際網路、科技圈層，因為“養蝦”需部署本地環境、配置後台參數、熟記操作命令——複雜的操作流程，疊加使用過程中 Token 海量消耗帶來的成本壓力，將絕大多數普通使用者擋在了門外。據虎嗅瞭解，微信 ClawBot 不涉及 Token 消耗，也不會因連接龍蝦產生任何費用，本質是一個調起入口；且為方便使用者接入，配置“龍蝦”流程被壓縮至 3 步以內，零程式碼基礎也能輕鬆搞定。比如，騰訊雲 Lighthouse、QClaw、WorkBuddy 等產品直接在控制台 / 客戶端內建“微信通道”，使用者僅需更新版本、掃碼即可完成繫結；而智譜、MiniMax、階躍星辰等廠商的“龍蝦”產品，通過新增 IM 模組、命令列外掛也能迅速連接，核心流程為：配置生成二維碼→掃碼繫結→微信對話。其中，階躍星辰 StepClaw 只需輸入官方安裝指令，即可自動拉起微信外掛；智譜 AutoClaw 更是無需命令列，直接在 IM 頻道點選“加入微信”即可完成繫結，全程不到一分鐘。更深一層，Agent 門檻降低的背後，是互動體驗的全民滲透。此前，即便 QClaw 與 WorkBuddy 的微信呼叫，依舊是在扮演客服的角色，使用者需跳轉介面、等待觸發流程，互動連貫性差。而 ClawBot 上線後，繫結成功的“龍蝦”能直接以AI 聯絡人的形式出現在微信聊天列表，使用者可直接對話、置頂、設定免打擾，指令傳送後即快速響應——簡單任務幾乎連續返回結果，即便複雜任務也會以對話形式即時反饋進度，互動體驗與日常微信聊天毫無二致。與此同時，ClawBot 全面支援文字、語音、圖片、檔案、視訊的全類型收發，使用者在通勤路上、外出途中只需發一句話，就能讓辦公室或家裡的電腦完成檔案處理、郵件收發、表單填寫、資料整理等全流程任務，真正實現了跨端協作的無縫銜接。接近微信人士向虎嗅表示，這個外掛並沒有“一統龍蝦江湖”的野心，更多是為“養蝦人”打通一條便捷通道。“一開始有些思考和顧慮，比如微信不知道使用者接什麼模型，接進來是不是要有新帳號體系等，所以推導、討論後，覺得可以基於過去客服消息的經驗做一個極簡的標準化方式，目前限制了機器人主動回覆能力，對話需使用者主動發起，並設定機器人超過 24 小時就不能回覆。”值得一提的是，當下微信 ClawBot 外掛僅作為消息通道，不會自動化操作微信，也不涉及對消息、朋友圈資料的獲取。試想，當 14.18 億使用者最常用的聊天窗口，變成可直接指揮 AI 執行任務的操作面板，那龍蝦從科技圈層走向全民普及，只是時間問題。02 微信以退為進的“陽謀”在外界認知裡，張小龍與微信最大的標籤或許就是“克制”了。AI Agent 風靡網際網路的這兩年，微信一直“作壁上觀”，始終保持著自己的節奏；這次主動推出 ClawBot，更像為 AI 入口混戰布下的一場“陽謀”。在此之前，市場曾擔憂，獨立 AI 應用會蠶食微信的入口優勢，替代微信成為使用者新的高頻使用場景——畢竟，當使用者有創作、搜尋、辦公需求時，若能在獨立 AI 應用一站式完成，自然無需再打開微信。如今，微信終於回過味來了：與其讓使用者跳出微信去使用 AI 智能體，不如把所有 AI 智能體都接入微信，讓使用者永遠留在自己的生態裡。換言之，微信以極低的邊際成本，完成了 AI 時代入口護城河的跨越式拓寬與深度加固。騰訊張軍的表態，道破了微信的核心邏輯：“微信當年所努力的，就是成為一個連接人、連接裝置、連接服務的工具。這個理念依然有效。這個連接，可以方便每個人更好地管理自己的龍蝦。”作為首個實現微信互聯的龍蝦類 AI 智能體，QClaw 的戰略意義最能說明問題：其在使用者 PC 或 Mac 上運行的本地 AI 智能體，通過與微信繫結，讓使用者用自然語言通過手機微信，遠端操控桌面，執行檔案操作、瀏覽器控制、電子郵件處理、表單填寫與工作流自動化等實際任務。QClaw 還將微信的功能邊界，從資訊通訊與內容發現介面延伸到外部任務執行與工作流編排介面——以前，微信是使用者用來溝通、獲取資訊、消費內容的工具；現在，微信成了使用者指揮數字世界、執行工作任務、操控智能裝置的操作面板。這堪稱微信繼社交普及、小程序生態、移動支付落地之後，又一次里程碑式能力躍遷：先讓所有龍蝦都入駐微信生態，讓使用者習慣在微信裡給 AI 派活、完成使用者心智佔位，再慢慢推出自己的原生智能體，一步步滲透到使用者生活的角角落落，最終實現生態的全面閉環。而且，微信主動“開門”，還能將潛在競爭對手變成生態夥伴——當主流 AI 智能體都必須通過微信觸達使用者，當使用者習慣了在微信裡使用所有 AI 服務，微信自然會成為 AI 時代的最大入口。騰訊總裁劉熾平在此前財報電話會上早已透露：“微信最終將推出一個 AI 智能體，讓使用者在微信內即可利用 AI 完成多項任務——該智能體能夠理解使用者需求、意圖與興趣。微信擁有強大的社交生態，疊加購物支付等場景，幾乎是使用者的‘理想助手’。”而 ClawBot 的上線，恰恰印證了騰訊“兩條腿走路”的戰略佈局：第一條路，擁抱 OpenClaw 進行戰略卡位。通過 ClawBot 外掛，騰訊向所有主流龍蝦產品敞開了微信的大門，用最快的速度完成市場佔位，保證在 AI 智能體的風口上絕不掉隊，更將微信的流量優勢，瞬間轉化為了 AI 生態優勢。第二條路，堅定自研佈局，掌握生態的核心主動權。據 The Information 2026 年 3 月報導，微信從 2025 年就開始在內部秘密推進自己的 AI Agent 項目，計畫 2026 年第三季度推出能直接呼叫微信小程序的原生 AI 助手。事實上，微信誕生至今的核心邏輯從未偏離“連接”：先連接人與人，完成了移動社交的全民普及；再連接內容與服務，通過公眾號、小程序讓千萬商家與創作者紮根生態；而後連接交易與支付，憑微信支付重構了中國移動支付格局；如今，它開始連接 AI 智能體，讓龍蝦入駐微信聊天列表，把 AI 能力無縫融入普通人的日常互動。從更宏觀視角，ClawBot 只是微信生態全面 AI 化的切面之一，整個微信體系正完成一場全鏈路的 AI 升維：微信小程序推出了“AI 應用及線上工具小程序成長計畫”，已經吸引了超 1 萬名開發者接入；微信搜一搜通過 AI 技術全面最佳化，成為品牌連接使用者的高效入口；微信小店則通過 AI 工具，全面最佳化商家的投放與營運效率。當這些能力與 ClawBot 帶來的 AI 智能體能力成熟結合，任何高頻消費交易與內容消費，都將在結構上深度嵌入微信的複雜工作流，這無疑會讓微信“國民級應用”的地位更加難以撼動。03 AI 入口戰爭終結？至此不難看出，微信 ClawBot 既是騰訊一次戰略落子，也在某種程度上給國內 AI 行業的入口之爭，畫上階段性句號。一位騰訊人士向虎嗅分析：“傳統 Chatbot 的使用場景往往侷限於特定需求，使用者留存率與日均使用時長普遍存在瓶頸，業界共識是：Chatbot 並非 AI 的終極應用形態，AI 的下一步在於超越‘對話’，這是國內外廠商目前探索的方向，但路徑逐漸分野——ClawBot 在工具屬性的基礎上，通過捲入一定的社交關係增加互動深度，因為騰訊的基因裡天然流動著連接屬性。”在 ClawBot 上線之前，Agent 的入口之爭，主要集中在飛書、釘釘等企業協作平台，以及各類獨立 AI 應用上；但微信的入局直接左右了競爭的走向——因為沒有任何一個入口，能比得上微信 14.18 億的月活規模，以及微信對使用者工作流與生活場景的深度嵌入。一旦主流 Agent 都接入微信，使用者逐漸習慣在微信指揮 AI 幹活，其他入口的價值，自然會被無限稀釋。要知道，獨立 AI 應用最大的痛點，就是獲客成本高、使用者留存率低、日均使用時長存在瓶頸，且用完即走，很難沉澱為使用者的高頻使用習慣。微信則不同，它是使用者每天打開幾十次、甚至上百次的應用，是使用者手機裡永遠不會解除安裝的國民級 APP。當 AI 智能體以聯絡人的形式“住進”微信，使用者無需再下載獨立 APP，無需再記新帳號密碼，打開微信就能直接使用——從這個維度來看，微信對獨立 AI 應用形成了一場全方位的降維打擊。更致命的是，微信孕育了成熟的支付、交易、小程序生態，AI 智能體在微信裡，可以直接完成從指令發出到任務執行，再到交易閉環的全流程，而獨立 AI 應用，根本無法搭建這樣成熟的閉環生態。這意味著，獨立 AI 應用想要靠通用 Chatbot 或 Agent 實現全民級入口替代幾無可能，突圍之路只剩兩條：要麼接入微信成為一個“龍蝦”聯絡人，借微信的流量實現使用者增長；要麼深耕垂直細分場景，做微信生態覆蓋不到的小眾需求。經此一役，騰訊用實際行動證明，AI 競爭下半場是生態、入口、場景的綜合博弈，即便沒有行業頂尖的基礎模型，手攥高頻使用場景，將 AI 能力深度嵌入使用者的工作流與生活流，就能最後“摘果子”。不過，這也會給使用者編織一個新的“牢籠”。當所有 AI 廠商都依附於微信生態、必須遵守微信的規則才能觸達使用者，充分的市場競爭從何而來？當使用者習慣一句話給 AI 派活，會不會慢慢喪失獨立思考與動手能力，變成只會給 AI 發指令的 “工具人”？張口閉口都是 skill、MCP、OpenClaw，通宵達旦研究“龍蝦”，到頭來卻分不清，是自己在用 AI，還是成了 AI 的養料——以為在追逐時代風口，實則活在“自己很努力”的幻覺裡，生活並未有實質性改變。 (虎嗅APP)

OpenClaw（暱稱“龍蝦”）是一款開源AI智能體工具，上線不久便迅速成長為2026年度現象級“開源奇蹟”。不少使用者從付費安裝“龍蝦”，到付費解除安裝“龍蝦”，養“龍蝦”正在成為一場智能體的狂歡。但火熱的“龍蝦”在創新改變生活的同時，也存在原生風險。在此特別提示，廣大使用者要理性辨別、規範使用，以積極的心態和慎重的執行擁抱人工智慧時代，讓“龍蝦”成為遵規守紀、產能高效的“數字員工”。摸清“龍蝦”的生產特點“龍蝦”智能體通過整合通訊軟體和大語言模型，依託高權限實現自主操作，成為其核心優勢。——從“給出方案”到“落地執行”。“龍蝦”不像大模型智能體通過問答提供諮詢建議，而是可以通過聊天程序遠端執行使用者指令，自主完成任務。——從“固定功能”到“多種外掛”。“龍蝦”內建了大量技能外掛，使用者可直接下載使用，形成覆蓋檔案管理、郵件撰寫、日曆調度、網頁瀏覽、定時任務等多場景的工具鏈。——從“普通工具”到“自我進化”。“龍蝦”可以長期記憶使用者使用記錄，持續理解使用者行為偏好，“越用越懂使用者”，所以大家稱之為“養龍蝦”。——從“被動等待”到“主動服務”。“龍蝦”可根據使用者要求，主動感知外部情況，主動觸發預警或執行動作，完成“夜間下達指令、晨間獲取成果”的智能服務。瞭解養“龍蝦”的風險隱患——主機可能被接管。為實現“做事”能力，使用者常賦予其最高系統權限，可能引發因AI誤操作造成的資料損失。更嚴重的是，運行後可能被攻擊者神不知鬼不覺獲取裝置管理權限，從而引發主機被遠端操控，資源被非法佔用等安全風險。——資料可能被竊取。部分使用者缺乏資料安全意識，個人敏感資料交由“龍蝦”處理，一旦被攻破，可能造成個人隱私洩露，帶來財產與安全風險。——言論可能被篡改。“龍蝦”智能體可在社交網路自主發聲，一旦被攻擊者接管，可能被用於生成和傳播虛假資訊、實施詐騙等不法活動。——技術可能有漏洞。“龍蝦”缺乏專業維護與漏洞修復機制，攻擊者可能通過惡意外掛投毒等方式，誘導智能體突破權限管控，主動竊取本地裝置的核心敏感資訊，其隱蔽性遠超傳統木馬程序。“養蝦人”必看安全指南——給自己的“龍蝦”全面體檢。檢查控制介面是否暴露在公網、權限配置是否過高、儲存的憑證是否已洩露、安裝的外掛來源是否可信等問題。對於嚴重安全風險，請立即採取隔離、下線等處置措施。——為自己的“龍蝦”做好防護。必須遵循最小權限原則，嚴格限制智能體的操作範圍。對儲存的敏感資料必須進行加密，建立完整的操作審計日誌，儘量在隔離環境（如專用虛擬機器、沙箱）中運行“龍蝦”，限制其對核心資源的訪問。——讓自己的“龍蝦”老實好用。“龍蝦”並非供人娛樂的數字寵物，而是能夠自主執行任務、承擔流程操作、持續學習成長的“數字員工”，養“蝦”人應理性看待、規範使用，讓其在合規、安全、可控的前提下成為提升治理效能，服務生產生活的數位化生產工具。 (人民日報)

輝達版Groq晶片來了！黃仁勳解讀技術亮點。就在剛剛，全球最大規模的AI盛會——輝達GTC 2026盛大開幕！智東西3月16日聖何塞現場報導，美西時間11點18分，輝達創始人兼CEO黃仁勳身穿標誌性皮衣登場，發表了一場激情澎湃的主題演講。200億美元買下的Groq技術、掀起“全民養蝦”盛世的OpenClaw、一大波全新開放模型、L4自動駕駛最新進展，全部濃縮在這場資訊密度極高的演講之中。先上重點，輝達發佈其旗艦AI計算平台Vera Rubin的5大機架級系統，推出全新AI推理晶片Groq LPU 3，宣佈7款晶片全面生產，並帶來太空計算裝置Space-1 Vera Rubin Module，將AI計算版圖擴展到地球之外。7款晶片分別是Rubin GPU、Vera CPU、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU、NVLink 6 Switch、Spectrum-X 102.4T CPO，以及新整合的Groq 3 LPU。輝達還公佈了最新產品路線圖：對於Rubin架構，Oberon系統採用銅纜縱向擴展，還可以使用光學擴展，將NVLink擴展到576。黃仁勳說，銅纜縱向擴展和光學縱向擴展，輝達都會採用。Rubin Ultra晶片正在流片，即將到來；NVLink 7 Switch也近了；還有全新的LP35晶片——將首次融入輝達的NVFP4計算結構，帶來又一個幾倍的速度提升。Oberon之後，Kyber系統採用銅纜縱向擴展，還將有Kyber CPO縱向擴展——首次同時支援銅纜和共封裝光學的縱向擴展。計畫在2028年發佈的輝達AI資料中心扛鼎之作們，也被一次性曝光：Feynman GPU（定製HBM）、LP40 NVLink、Rosa CPU、Bluefield-5 DPU、NVLink 8 CPO、Spectrum7 204T CPO、ConnectX-10 SuperNIC。在2小時10分鐘的演講中，輝達密集甩出超過20項重磅發佈，涉及AI基礎設施、智能體、推理、開放模型、機器人、自動駕駛、企業級AI等，這些也是今年GTC大會的核心話題。今年恰逢CUDA誕生20周年，黃仁勳想說的話很多，最言簡意賅的當屬下面這張圖，基本概括了輝達100%的戰略佈局：CUDA龐大的裝機基數吸引開發者，開發者創造新演算法，演算法突破催生新技術，新技術開闢全新市場，全新市場建構新生態，更多企業加入生態，進而擴大裝機基數——這個飛輪，正在加速轉動。20年前，輝達發明了CUDA，這是其有史以來最重大的投資之一，消耗了公司絕大部分利潤，導致當時的輝達幾乎負擔不起。但歷經初期的重重困難，歷經13代產品、整整20年的堅持，如今，CUDA已無處不在。黃仁勳宣佈，輝達與IBM達成深度合作，並曬出與Google雲、AWS、微軟Azure等雲巨頭的合作案例。“今年我特別興奮的一件事是，我們將把OpenAI帶到AWS。”他提到過去兩年，ChatGPT、生成式AI、Claude Code三件事持續推動AI浪潮，輝達的計算需求已經爆表，現貨價格飛漲，推理的拐點已經到來。回顧整場演講，幾個掌聲雷動時刻，堪稱“人氣王”：1、黃仁勳預言：到2027年將坐擁1兆美元訂單黃仁勳估計輝達2025年訂單額約為5000億美元，並大膽預測，到2027年，這一數字將翻番，至少會達到1兆美元。2、龍蝦一出，全場歡呼在萌版紅色龍蝦出現在大螢幕的剎那，觀眾席瞬間沸騰！果然論起炸場，還得看今年AI領域的“頭號頂流”——開源AI智能體框架OpenClaw。為開發者掏心掏肺的輝達，這次直接端出“養龍蝦全家桶”：軟體包括輝達版龍蝦NemoClaw、智能體基礎模型Nemotron 3 Ultra、智能體工具包，硬體有個人AI電腦DGX Spark和桌面級AI超算DGX Station。大會期間，輝達每天都在GTC Park舉辦build-a-claw部署活動，幫參會者免費裝“龍蝦”。參會者帶上自己的NVIDIA DGX Spark或GeForce RTX筆記型電腦，就能在輝達專家的幫助下本地部署智能體，打造自己的專屬AI助手。輝達還誠意拉滿，給OpenClaw爆紅之路做了個精緻的回顧視訊。OpenClaw創始人Peter Steinberger特意發推文安利：“用OpenShell和 NemoClaw烹飪真的太有趣了!🦞”3、輝達機器人全家福亮相黃仁勳放出一張最新機器人大合照，有30多台機器人，包括比亞迪、庫卡、智元、小鵬、吉利的機器人。黃仁勳談道，機器人是一個50兆美元的製造業市場，輝達已在此深耕十年，本屆大會現場將展示110台機器人，全球幾乎每一家機器人公司都在與輝達合作。4、“雪寶”機器人壓軸登場，跟黃仁勳熱聊“這裡有很多人形機器人，但我最喜歡的之一……是一款迪士尼機器人。”黃仁勳誇獎一響，《冰雪奇緣》電影同款的“雪寶”機器人閃亮登場！“雪寶”機器人先是出現在一段展示“全球首次大規模物理AI部署已經到來”的影片裡，當迪士尼Newton Snow Solver物理引擎將“雪寶”所在的冰雪場景和彩色糖果場景絲滑切換，現場響起熱烈的掌聲。影片一結束，真正的“雪寶”機器人就走了出來，與黃仁勳熱聊互動，逗樂觀眾。5、魔性收尾：Q版黃仁勳、龍蝦和機器人組樂隊大會收尾別出心裁，黃仁勳數字人與一群機器人、一隻萌版龍蝦，一起拍了一支魔性音樂MV，歌詞把本屆GTC的核心乾貨唱了個遍，曲調也很上頭。（文末附上了歌詞全文）今年GTC大會人氣相當火爆，超過30000名參會者齊聚聖何塞，有1000多場技術分論壇、2000多位演講嘉賓。輝達將在本屆GTC大會上發佈大約100個庫、70個模型及40個模型。01. 5大機架組出Vera Rubin巨型AI超算 Groq 3 LPU晶片絲滑融入輝達全家桶“我們每Token的成本是全球最低的，無法被超越。”黃仁勳說，“我之前說過，如果你選擇了錯誤的架構，即便它是免費的，也還是不夠便宜。”在他看來，只有在AI工廠安置了最好的計算系統，才能獲得最低的token成本，而輝達的token成本基本無可匹敵，原因在於極致的協同設計。全新Vera Rubin平台是當前輝達瞄準AI推理計算市場的王牌產品：7款晶片、5種機架級電腦、1台革命性AI超算，專為智能體打造——僅用10年，就將算力提升了4000萬倍。在GTC主題演講中，黃仁勳一口氣介紹了Vera Rubin平台的5款全新機架級系統：NVIDIA Vera Rubin NVL72 GPU機架NVIDIA Groq 3 LPX推理加速器機架NVIDIA Vera CPU機架NVIDIA BlueField-4 STX儲存機架NVIDIA Spectrum-6 SPX乙太網路機架它們以統一的MGX模組化架構進行深度協同設計，可自由組合，按負載密度和價格梯度靈活部署，加快產品上市速度，服務於整個AI工廠。當這些匯聚在一起，意味著Vera Rubin平台將擴展整個AI工廠的收入機會。目前，7款全新晶片已全面量產，可在超大型AI工廠中規模化部署。基於Vera Rubin的產品將從下半年開始由輝達的合作夥伴提供。1、Vera Rubin NVL72 GPU機架Vera Rubin NVL72系統整合了由NVLink 6連結的72顆GPU與36顆Vera CPU，以及ConnectX-9 SuperNIC和BlueField-4 DPU。相較前代Blackwell平台，在Vera Rubin平台上訓練大型混合專家模型時，所需GPU數量僅為1/4，並在AI推理方面，實現吞吐量提升10倍，token單位成本降至原來的1/10。黃仁勳認為，token是新的大宗商品，一旦達到拐點、走向成熟，它將會分層細分，不同模型尺寸、智能、速度、上下文長度對應不同的價格。輝達在每一層都提升吞吐量。註：圖中免費層（千問3 235B 32K），中級層（Kimi K2.5 1T 128K），高級層（GPT MoE 2T 128K），旗艦層（GPT MoE 2T 400K）吞吐量需要大量算力，延遲和互動性需要巨大的頻寬。由於晶片面積有限，因此追求高吞吐量和追求低延遲，實際上是互相衝突的目標。輝達通過引入Groq技術來解決這一沖突，在最貴的旗艦層將性能提升35倍。如果將圖表裡的曲線向右延伸，想要每秒1000個token的服務，NVLink 72就會力不從心，因為沒有足夠的頻寬。而這，恰恰是Groq發揮作用的地方。2、Groq 3 LPX推理加速器機架去年12月，輝達買下AI晶片創企Groq非獨家協議和核心成員的交易轟動科技圈。業界密切關注Groq的LPU晶片是否會與輝達GPU形成競爭。現在，答案揭曉，LPU並不是來取代GPU的，而是來加入GPU這個家的。在輝達的佈局裡，Rubin性能強，LPU頻寬高、延遲低，兩者優勢恰好互補。因此，輝達推出全新NVIDIA Groq 3 LPU，實現GPU超強算力與LPU超高頻寬的融合。來看一組對比：一張Rubin GPU擁有3360億顆電晶體、288GB HBM4記憶體、22TB/s頻寬、50PFLOPs算力（NVFP4）、 2.5T（HBM4）。而一張Groq 3 LPU只有980億顆電晶體、500MB SRAM，記憶體容量僅為Rubin HBM4的1/500，算力達1.2PFLOPS。但其SRAM頻寬高達150TB/s，是Rubin頻寬的約7倍。在此基礎上，輝達發佈Groq 3 LPX機架。這款新機架可支援256張Groq 3 LPU，共有128GB片上SRAM、315PFLOPS算力、640TB/s擴展頻寬，可擴展至超過1000張LPU。黃仁勳說，Groq如此吸引人的原因在於：其計算系統是一種確定性資料流處理器，靜態編譯，由編譯器調度——編譯器預先確定何時執行計算，資料同步到達，所有這些都在軟體中靜態預排，沒有動態調度。該架構設計配備了大量SRAM，專為推理這一個單一工作負載而設計。需要大量的Groq晶片，才能儲存Vera Rubin的參數規模以及必須與之配套的KV Cache，這使得Groq受到一定限制。對此，輝達用Dynamo軟體重新建構推理的管線，使適合的工作放在Vera Rubin上運行，然後將解碼生成部分，也就是低延遲、頻寬受限的挑戰性工作負載部分，解除安裝到Groq上。這就將兩款各具極端優勢的處理器統一起來。協同設計的LPX架構與Rubin GPU緊密耦合，LPX作為token加速器，疊加在擁有高吞吐量的Vera Rubin之上，兩者合計可將運行兆參數模型時提供每兆瓦推理吞吐量提升35倍。Groq 3 LPU由三星代工，已進入量產，預計下半年出貨，大約在第三季度。3、NVIDIA Vera CPU機架智能體模型的訓練和部署推理都離不開CPU。GPU需要呼叫CPU來執行工具呼叫、SQL查詢和程式碼編譯等任務，CPU的速度至關重要。輝達將Vera CPU稱作“專為智能體AI工作負載打造的最佳CPU”。Vera搭載全新Olympus核心，是全球唯一使用LPDDR5的資料中心CPU，結合高性能與高能效的核心設計、高頻寬記憶體子系統以及第二代輝達可擴展計算Fabric，能在各類智能體應用場景和強化學習極端條件下提供更快的響應速度。相比傳統x86 CPU，Vera單線程性能提升50%，每核心記憶體頻寬提升至3倍，能效翻倍。今日，輝達發佈全新NVIDIA Vera CPU機架。該機架搭載256台液冷Vera CPU，提供400TB記憶體、300TB/s記憶體頻寬，整合64顆BlueField-4 DPU，全面相容Vera Rubin與MGX生態系統。輝達已完成初步晶片測試，Vera在各類工作負載上的性能提升從2倍到超過5倍不等。4、BlueField-4 STX儲存機架隨著智能體應用規模擴大，資料需求也在膨脹。傳統資料中心提供大容量的通用儲存，但缺乏AI智能體所需的即時響應能力。隨著上下文窗口增長、AI能力提升，傳統儲存路徑和資料通路會拖慢AI推理速度、降低GPU利用率。為此，輝達推出全新的BlueField-4 STX儲存機架。這是一個原生儲存基礎設施，基於BlueField-4 DPU，結合Vera CPU和ConnectX-9 SuperNIC，可將GPU記憶體無縫擴展至POD計算叢集中。STX提供了一種高頻寬共享層，用於儲存和檢索大語言模型及智能體AI工作流所產生的海量KV Cache資料。該機架可實現能效比提升至4倍，企業資料翻頁速率提升至2倍，同時讓AI工廠的上下文記憶每秒token處理速率快5倍。5、Spectrum-6 SPX乙太網路機架Spectrum-6 SPX乙太網路機架用於全資料中心橫向擴展的互連網路，讓以上所有系統連成整體。與傳統可插拔收發器相比，帶有共封裝光學器件（CPO）的Spectrum-X乙太網路光子技術實現了多達5倍的光學功率效率和10倍的彈性。6、Vera Rubin DSX AI工廠參考設計和Omniverse DSX數字孿生藍圖要在資料中心部署上述全新計算叢集和架構，必須考慮如何營運，並幫助整個資料中心生態系統實現效能提升。因此，輝達發佈Vera Rubin DSX AI工廠參考設計，這是一個AI基礎設施藍圖，概述了如何設計、建構、操作整個AI工廠基礎設施堆疊，可最大限度提高每瓦token和整體實際吞吐量，提高系統彈性並加快首次生產的時間。基於Rubin平台部署DSX架構後，AI工廠能在固定功耗下，實現能效比提升30%，同時增加30%的AI算力部署規模。NVIDIA Omniverse DSX藍圖現在提供NVIDIA Vera Rubin DSX AI工廠參考設計，為大型AI工廠設計和模擬提供數字孿生。開發者通過以下幾個API接入：DSX Sim，用於物理、電氣、熱力和網路模擬；DSX Exchange，用於AI工廠營運資料交換；DSX Flex，用於電網與資料中心之間安全的動態功率管理；DSX Max-Q，用於動態最大化Token吞吐量。7、NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell伺服器版在GTC期間，輝達還發佈了NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell伺服器版，為全球應用廣泛的企業資料中心和邊緣計算平台（包括本地部署和雲端）帶來多工作負載GPU加速功能。8、Vera Rubin AI太空計算模組“我們已經進入太空了，”黃仁勳說，“我們有抗輻射的GPU，我們在衛星上進行成像。未來，我們還將在太空中建造資料中心。”這很複雜，所以，輝達正與合作夥伴研發一款新型電腦，稱作NVIDIA Space-1 Vera Rubin Module，將發射入軌並在太空中建立資料中心。這是一款面向太空最佳化的AI計算模組，支援即時感知、決策和自主運作，將資料中心級AI計算性能帶到軌道資料中心、地理空間智能和自主空間與營運。在太空中沒有傳導、沒有對流，只有輻射散熱，所以必須想辦法冷卻這些系統，輝達有很多優秀的工程師正在研究。02. 發智能體工具包、桌面級AI超算 全方位助攻安全“養龍蝦”隨著OpenClaw爆火，智能體的“ChatGPT時刻”已至。黃仁勳評價說，OpenClaw是人類歷史上最受歡迎的開放原始碼專案，僅僅幾周內就做到，超越了Linux用30年取得的成就。在他看來，OpenClaw開源了，本質上就是一個“智能體電腦的作業系統”，與Windows使得PC得以實現沒區別，如今，OpenClaw使個人智能體的建立得以實現。因為OpenClaw的吉祥物是一隻紅色龍蝦，中國開發者更喜歡用“龍蝦”來稱呼這個智能體，並將部署OpenClaw稱作“養龍蝦”。“全民養蝦”熱潮正推動算力需求呈數量級增長，但也存在可能自主訪問敏感資料、濫用已連接的工具或自行提升權限等風險。對此，輝達發佈了多款智能體工具及硬體裝置，來幫助更高效、更安全地“養龍蝦”。1、為OpenClaw設計的NemoClaw輝達正與OpenClaw創始人Peter Steinberger合作，匯聚世界上最優秀的安全和計算專家，將OpenClaw改造為OpenClaw企業版，使其具備企業安全性和企業隱私能力。這被稱為輝達OpenClaw參考設計——Open NeMoClaw。只需一條命令（command），NemoClaw就能用輝達智能體工具包軟體來最佳化OpenClaw，將NVIDIA Nemotron模型、NVIDIA OpenShell執行階段一併安裝，通過OpenShell提供開放模型和一個增強智能體隱私安全性的獨立沙盒環境。這為智能體提供了按照預定隱私和安全護欄開發新Skills、完成任務的基礎，使使用者能在企業內部安全地保護和約束“龍蝦”的執行。NemoClaw可運行於各類專用平台，包括雲端、本地部署、RTX PC和筆記型電腦、DGX Station和DGX Spark超算等，確保智能體擁有持續建構軟體工具、完成任務所需的專屬算力。2、輝達智能體工具包輝達智能體工具包（NVIDIA Agent Toolkit）是一套開放模型、執行階段和藍圖的集合，用於建構、評估和最佳化更安全的長期運行自治智能體。該工具包以覆蓋推理、編碼、文件智能、語音和視覺領域的高效開放模型Nemotron為起點，配備NeMo用於智能體的性能分析、定製與最佳化，NIM提供模型推理服務，Dynamo負責規模化擴展。智能體需要各種Skills。其中NVIDIA OpenShell是一款面向智能體的新型開源安全與防護執行階段，提供了“龍蝦”缺失的基礎設施層，通過基於策略的安全、網路和隱私護欄進行管控。AI-Q是一個開源藍圖，融合前沿模型與開放模型的智能，打造全球領先的面向長期工作流的研究型智能體，且運行高效。軟體的世界已經改變。輝達認為，每一家SaaS（軟體即服務）公司，都將被重塑為AaaS（智能體即服務，Agent as a Service）。企業不再銷售工具，而是出租使用其工具的智能體。輝達正在幫助全球軟體企業完成這一轉型，支援他們基於輝達智能體工具包建構智能體。LangChain是開發者建構智能體的首選框架，下載量超過10億次，今日宣佈推出與輝達合作建構的企業級智能體AI平台。3、兩款“養龍蝦”裝置：DGX Spark與DGX Station建構好智能體之後，下一個問題就很簡單了：在那兒運行？它們可以在雲端或AI工廠中運行，但很多開發者更傾向於在完全可控的本地環境中開發。因此，輝達推出兩款適合運行NemoClaw的雲端開發者平台：個人AI電腦DGX Spark和全球最快桌面級AI超算DGX Station。DGX Spark旨在讓雲端開發更具普惠性，可以運行安全、常駐的自治智能體。多項DGX Spark更新發佈，支援將最多4個系統叢集到統一配置中，並支援GTC大會上發佈的最新AI模型。基於GB10的DGX Spark及OEM合作夥伴系統今日起在全球正式開售。DGX Station是終極雲端開發平台，讓開發者能直接在辦公桌上本地建構、微調和運行具備前沿智能水平的模型。這意味著開發者可在自己的機器上建構並運行“龍蝦”，無需連接雲端，全程保持本地化，實現開發過程中的完整掌控與安全保障。DGX Station將於今日起向OEM合作夥伴開放訂購。03. 一大波開放模型上新 涉及智能體、物理AI和醫療健康開放模型對AI生態發展至關重要。作為全球最大的開源AI貢獻者之一，輝達建構並行布六大系列的開放前沿模型及訓練資料配方和框架，幫開發者定製和採用。Nemotron 3 Ultra是最強開放基礎模型，在輝達自有基礎設施上完成預訓練，吞吐量是此前最佳開放模型的2倍。Nemotron 3 Omni具備音訊、視覺和語言理解能力，可支援智能體從視訊和文件中高效提取資訊。Nemotron 3 VoiceChat支援即時對話，把自動語音識別、大語言模型處理和文字轉語音功能結合在一個系統中。上周先一步發佈的Nemotron 3 Super模型是輝達迄今最強推理模型，在其同量級中智能水平最高、效率最優，在BFCL（伯克利函數呼叫排行榜，專門評估大模型作為智能體大腦的能力）中登頂開源模型第一，綜合排名全球第四。面向物理AI和醫療健康AI的全新開放模型包括：NVIDIA Cosmos 3，第一個統一合成世界生成、物理AI推理和動作模擬的世界基礎模型。NVIDIA GR00T N1.7，一個專為人形機器人建構的開放推理視覺語言動作（VLA）模型，在現實世界中部署具有商業可行性。NVIDIA  Alphamayo 1.5，一個面向自動駕駛汽車的一種推理VLA模型。NVIDIA BioNeMo Proteina-Complexa，一個用於蛋白質結合體設計的生成模型，可加速基於結構的藥物發現和治療。以上模型均已在Hugging Face上發佈。黃仁勳還預告了GR00T N2，這是一個基於DreamZero研究的下一代基礎模型，預計將於今年年底發佈。該模型建構於新的世界動作模型架構上，幫助機器人在新環境中成功完成新任務的頻率是領先VLA模型的2倍多。此外，輝達宣佈成立Nemotron聯盟，聯手Black Forest Labs、Cursor、LangChain、Mistral、Perplexity、Reflection、AI Star、Bomb、Thinking Machines Lab等頂尖AI實驗室，匯聚專業知識、資料、評估體系和模型開發能力。輝達將使用內部DGX Cloud算力統一承擔訓練工作，避免每家機構在相同基礎模型上重複投入，共同建構開放的共享基礎。開發者和企業隨後可在此基礎上，針對各自的行業、地區和應用場景進行專項定製。聯盟的第一個項目是一款全新的基礎模型，正在輝達DGX Cloud上訓練，將成為即將發佈的Nemotron 4系列的基礎。04. 物理AI：工業軟體、機器人龍頭都在用 公佈L4自動駕駛、太空計算新進展整個IT行業只有2兆美元，而世界上其他所有行業，都需要能與真實世界互動的AI，需要能夠理解、建模並與真實世界互動的AI物理模型。從桌面到機器人、自動駕駛汽車，從AI工廠到電信網路，輝達的AI基礎設施已無處不在。1、物理AI資料工廠藍圖在機器人領域，算力即資料。當前的資料生成工作流極為碎片化，資料處理、生成、模擬、評估和部署分散在不同管道中。對此，輝達推出物理AI資料工廠藍圖，一個基於輝達Cosmos世界模型和Osmo機器人算力編排系統的開放參考架構，讓“用模擬資料大規模訓練機器人”這件事有了標準化管線。輝達正是用這套管線建構了Alphamaya、Cosmos和GR00T等前沿開放模型。微軟Azure和Nebius是首批採用該架構的雲服務商，首批客戶包括Field AI、Hexagon Robotics、Milestone Systems、Skilled AI和Teradyne Robotics。2、機器人企業們都在用輝達計算平台輝達為機器人製造商提供三類計算平台，以及開放模型、庫和框架，可按需組合使用。輝達宣佈，全球眾多頂級機器人企業都在這三類計算平台上進行建構：ABB、FANUC和庫卡合計佔全球工業機器人裝機量近半，均已將Omniverse庫整合至其機器人模擬工具中。Figure、智元機器人、1X等人形機器人企業採用Isaac Lab、Newton和Cosmos等機器人模擬庫進行建構，並採用Jetson和Thor進行邊緣推理。AI原生企業如Skilled AI和Field AI均在輝達Isaac和Cosmos技術堆疊上建構其通用機器人大腦。輝達是目前唯一一個每家機器人公司都在建構於其上的計算平台。3、L4自動駕駛計程車試點，擴展軟體安全自動駕駛汽車是物理AI大規模落地的第一個場景，也是全球首次大規模部署機器人。輝達建構了全球唯一的全端自動駕駛平台NVIDIA DRIVE，覆蓋自動駕駛訓練與驗證所需的架構、安全系統和AI基礎設施。其核心是NVIDIA DRIVE Hyperion，一款支援L4級自動駕駛的整車參考架構，整合計算、感測器和軟體，可供整個自動駕駛生態系統建構。自動駕駛的使命是安全，輝達宣佈推出L4自動駕駛汽車的統一軟體安全基礎NVIDIA Halos OS、開放推理VLA自動駕駛模型的全新版本NVIDIA Alphamamya 1.5，用於自動駕駛模擬的Omniverse NuRec也普遍可用了。輝達DRIVE生態系統正在持續擴大。比亞迪、吉利、日產等多家全球車企新近加入，採用DRIVE Hyperion，開發下一代L4自動駕駛程序。Uber全球L4無人駕駛計程車將採用DRIVE Hyperion，基於輝達全端DRIVE AV軟體運行無人駕駛網路，計畫於2027年在洛杉磯和舊金山啟動試點，2028年底前擴展至四大洲28座城市。4、全球工業軟體巨頭都在用輝達AI輝達宣佈Cadence、Dassault Systèmes、西門子、新思科技等主要工業軟體廠商將輝達AI、開放模型、CUDA-X、Omniverse和GPU加速工業軟體及工具帶到現代、本田、奔馳、聯發科、百事可樂、三星、SK海力士、台積電等公司，以加速設計、工程和製造。這些軟體領導者們還推出了由輝達驅動的智能體解決方案，用於複雜的晶片和系統工具流。例如，本田正使用新思科技的Ansys Fluent在輝達Grace Blackwell上運行空氣動力學模擬，速度比使用CPU快了34倍。5、輝達、T-Mobile等將物理AI應用部署到AI-RAN基礎設施輝達和T-Mobile宣佈正與諾基亞合作，將物理AI應用部署到AI RAN基礎設施。電信網路正在演變成AI基礎設施。T-Mobile試點NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell伺服器版AI基礎設施，補充AI-RAN創新中心的分佈式網路，以充分發揮物理AI的潛力。基於輝達加速計算的AI-RAN過渡解決了物理AI擴展的關鍵瓶頸：缺乏低延遲、安全和無處不在的連接。雖然Wi-Fi受到覆蓋範圍和安全性的限制，但T-Mobile的5G獨立網路為複雜AI智能體提供了廣泛的覆蓋和保證服務質量。05. 結語5套機架級系統、7款量產晶片、1套完整智能體開發軟硬體、覆蓋自動駕駛/機器人/工業/邊緣/太空的物理AI佈局……黃仁勳用2小時資訊量爆棚的演講，繪製出一張通往未來的AI基建施工圖。在這張圖裡，輝達的目標始終如一：垂直整合，橫向開放，確保每一個AI系統，無論運行在那裡、做什麼、規模有多大，都跑在輝達的平台上。未來已來，智能體大爆發正推動難以置信的計算需求。在這個AI新世界裡，算力即金錢。從桌面、機器人、汽車、工廠到資料中心甚至到近地軌道，每一層都有輝達的算力在運轉，每一個token的生成都在為它的收入計數。通過收購Groq LPU技術增強推理優勢，用開源頂尖模型激勵更廣泛的算力需求，以全端佈局和提高工具易用性來壘高使用者的遷移成本，輝達走得每一步棋，都堪稱教科書級。輝達是克制的，它堅持做基建商，不碰下遊客戶的分毫蛋糕。輝達又是貪婪的，這種貪婪驅動它以極強的戰鬥力向前狂奔，為自己創造更龐大的未來市場，又以一種高明的長期主義，把各行各業的頭部企業引入自己的生態軌道，把客戶的成功變成自己的護城河。最後，附上GTC 2026黃仁勳主題演講片尾曲的歌詞，來總結下本屆GTC的重點：The keynotes over, all was said Jensen mapped the road ahead.主題演講落幕，該說的都已講完，黃仁勳為我們鋪好了前路。AI factories coming alive, agents learning how to drive.AI工廠全面甦醒，智能體學會自主行動。From open models to robots too now we break it all down for you.從開源模型到機器人世界，現在我們為你拆解這一切。Compute exploded, what we saw from CNN’s to OpenClaw.從摺積網路到OpenClaw，我們親眼見證算力大爆發。Agents working cross the land but they need the power to meet demand.智能體遍佈各地但它們需要強大算力才能滿足需求。So we solved the problem, It was brilliant.於是我們解決了難題，方案堪稱絕妙。We multiplied compute by forty million.我們把算力提升了4000萬倍。Once upon an AI time training was the paradigm.曾經的AI時代訓練是核心範式。Sure it taught the models how, but inference runs the whole world now.它教會模型如何學習，但如今推理才是驅動世界的引擎。Vere shows us who’s the boss at thirty-five times less the cost.Vere告訴世界才是真正王者，成本降到1/35。Blackwell makes the tokens sing NVIDIA, the inference King.Blackwell讓Token放聲歌唱：輝達，推理之王。AI Factories once took year vendors pulling racks and gears.AI工廠曾經耗時經年，廠商們堆砌機架與配件。Built up slowly, piece by piece no clear way to scale the beast.一點點緩慢搭建，卻找不到規模化的路徑。DSX and Dynamo know what to do turning power into revenue.DSX與Dynamo指明方向把算力直接變成營收。Agents used to wait and see now act autonomously.智能體過去只會觀望等待。But if they ever try to stray safe Claws block and say ‘No Way!’如今可以完全自主行動，可一旦它們試圖越界，安全Claw會阻攔：“絕對不行！”NemoClaw’s there to guard the course and yes, my friends…NemoClaw守護全程航向，而且，朋友們……It’s open source.它還是開放原始碼的！Cars that think and droids that run this ain’t the movies, it’s all begun.會思考的汽車，能奔跑的機器人，這不是電影，一切已經開始。Alpamayo calls the shots it’s a GPT moment for the bots.Alpamayo掌控全域，這是機器人的GPT時刻。From sim to streets, now watch them drive throw your hands up for Physical AI.從模擬到街頭，看它們馳騁，為物理AI振臂高呼。The Industrial Age built what came before now we build for AI even more.工業時代鑄就了過往，如今我們為AI再造新章。Vera Rubin plus groq make the inference splash put them together,now it's raining cash.Vera 加上Groq掀起推理狂潮，兩者強強聯手財富如雨降臨。We build new architecture every year because Claws keep yelling, ‘More tokens here!’我們每年都打造全新架構，因為“龍蝦”不停吶喊：“這裡需要更多token！”The AI stack’s for all to make so let us all eat five layer cake.AI技術堆疊由所有人共同創造，讓我們共享這五層蛋糕。The moment's bright, the path is clear because open models led us here.此刻光芒萬丈，前路清晰坦蕩，是開源模型帶領我們抵達遠方。When data’s missing, there's no dispute we just generate more with compute.當資料缺失時毋庸置疑，我們用算力生成更多資料。Robots learning without a flaw fueling the four scaling laws.機器人完美學習無差錯，驅動四大增長定律。The future’s here, won't you come and see?未來已來，你難道不想親眼見證？Welcome all to GTC.歡迎所有人來到GTC大會。 (芯東西)

最近圈子裡有個有趣的段子: "養龍蝦不如養騾子。"作為一個OpenClaw的狂熱粉絲，我第一反應是——又是什麼新梗?直到我真正上手體驗了MuleRun(騾子快跑)，才發現這個比喻真的太精準了。今天不談虛的，就從開發者的視角,跟大家聊聊我發現的一個"賽博騾子"。為什麼"養騾子"這麼火?先說個真實場景:上個月我想做個個人項目——監控幾個技術論壇的熱門話題,每天自動整理成報告發給我。按以前的思路:1. 寫好程式碼2. 配置cron定時任務3. 搭個伺服器或者用GitHub Actions4. 處理各種異常和日誌結果就是——想法很好,實施起來太折騰,最後大機率會放棄。但這次我用了MuleRun,體驗完全不同:"幫我做個技術熱點監控助手,每天早上8點總結v2ex、掘金、GitHub Trending的前端話題,按熱度排序發給我"就這麼一句話,半小時後我就收到了第一份報告。重點來了: 這不是一次性任務,這個"騾子"真的在雲端7x24小時跑著,即使我關電腦它也在工作。為什麼說"養龍蝦不如養騾子"?最近OpenClaw(龍蝦)確實火,但我也聽到不少朋友抱怨:"安裝太折騰了,大排長隊等不到""安裝完電腦中毒了,防毒軟體一直報警""出了安全問題,收到各種安全提醒,嚇死人""遇到問題只能自己解決,沒人管"相比之下,MuleRun在三個關鍵維度上實現了代際超越:1️⃣ 0門檻使用安裝層面:• 龍蝦: 需要本地部署,第一次折騰半小時,甚至花錢請人安裝• 騾子: 打開瀏覽器就能用,3分鐘搞定使用層面:• 龍蝦: 需要理解prompt,有一定技術門檻• 騾子: 純自然語言對話,不用懂程式碼也能玩我讓不懂技術的朋友試了一下。她想監控Shein平台同類產品的價格變化。我只說了一句:"打開mulerun.com/chat,然後告訴它你想幹什麼。"20分鐘後她發消息給我:"成功了!它真的在幫我監控,而且明天早上會給我發報告。"2️⃣ 安全性是王道龍蝦面臨的問題:• 運行在本地環境,存在資料隱私風險• 不少使用者安裝後電腦中毒• 收到各國安全提醒,令人擔憂騾子的Mule Computer解決方案:• 每個使用者獨立的7x24小時雲端虛擬機器• 沙箱隔離、權限限制、網路管控• 操作日誌、prompt注入防護• 資料與系統分離儲存、定期備份回滾• 彈性資源配置,穩定可靠資料在專屬環境中閉環運行,物理隔離確保隱私不洩露。這點對處理敏感資料的開發者來說太重要了。3️⃣ 售後完善MuleRun騾子快跑內建了很多解決問題的工具:• 一鍵快捷修復• 快捷重啟bot按鈕• 會員提交信箱反饋,專人響應而使用龍蝦,使用者遇到問題只能自己解決或去社區碰運氣。我實際用MuleRun做了什麼?分享幾個我真實的使用案例:個人股票交易助手"幫我做個股票監控助手:1. 每小時獲取美股AI領域股票漲跌,推薦Top52. 每天復盤我的交易風格3. 記住我的持倉結構和風險偏好"現在它每天主動找我復盤,不是簡單告訴我結果,而是提出我沒想到的角度。技術資訊日報"每天早上7點總結AI行業新聞,重點關注大模型、Agent方向,按重要性排序"每天醒來,報告已經在群裡了。電商選品監控持續追蹤目標品類的價格波動、銷量變化、競品上新,自動分析趨勢。這些任務的共同點是: 需要持續線上、長期記憶、定時執行——而這正是MuleRun最擅長的。MuleRun vs OpenClaw vs Manus這三個產品都是AI助手,但它們"住在不同的地方",這直接決定了它們各自擅長什麼。三者不是替代關係,而是各有所長:• 需要操作本地檔案、控制智能裝置?用OpenClaw• 需要即時監控操作過程、批次平行任務?用Manus• 需要長期監控、定時任務、持續運行的服務?用MuleRunMuleRun的5大核心能力MuleRun的Computer功能真的強大,簡單介紹一下:1️⃣ 核心對話能力• 支援網頁端、Telegram、WhatsApp、Discord等多管道對話• 傳檔案:上傳PDF、Word、圖片、CSV等,AI自動識別• 聯網搜尋:獲取即時資訊,行業調研、競品對比• 深度報告:生成長文件研究,帶資料引用,可設定時更新2️⃣ 主動觸達(Heartbeat)Computer不只是被動等提問,還會主動找你:• 開機1小時後:自動傳送首條總結• 每天定時匯報:總結過去24小時完成的工作• 智能建議:發現重複操作時主動推薦自動化方案3️⃣ 定時任務(Cron Job)設定自動執行的任務:• 每天早上推送AI行業新聞摘要• 每天傳送投資市場簡報• 定期追蹤競品動態並行送報告4️⃣ 個性化設定• 起名互稱:給Computer起名字,設定它怎麼稱呼你• 語氣風格:正式、輕鬆、幽默等• 記憶持久:所有設定長期保留,重啟不丟失5️⃣ 跨會話記憶記住與你的所有交流:• 你的職業、偏好、常用工具• 多次對話的資訊可以綜合運用• 根據歷史對話推薦最佳化工作流那個"自進化"是什麼黑科技?核心差異在於"自進化"能力:個體層面: 它會記住你的工作習慣、決策邏輯、審美偏好,越用越懂你群體層面: 所有使用者解決問題的經驗匯入知識網路,用的人越多,每個人的AI就越強這就是"集體智慧"——你不是一個人在使用AI,而是在享受一個不斷進化的AI生態。使用者真實反饋想看更多真實使用者的體驗嗎?這裡有大量使用者原聲:https://p625l9bf.mule.page/從遊戲開發者、電商營運、投資交易員到普通上班族,各行各業的人都在用MuleRun創造自己的數字員工。一句話總結如果你是開發者:• OpenClaw已經很好用了?可以試試MuleRun,作為補充工具處理長期任務• 覺得配置定時任務很麻煩?MuleRun會讓你的效率提升一個level• 想做個個人副業項目(電商、量化交易、內容創作)?MuleRun能幫你快速落地如果你是非技術背景:• 想體驗AI但不知道怎麼開始?MuleRun真的0門檻• 擔心安全問題?MuleRun的獨立虛擬機器給你金融級安全保障• 遇到問題沒人管?MuleRun有完善的售後支援最後說一句:養龍蝦不如養騾子,不是說誰不好,而是——不同的工具適合不同的場景和人群。我的建議是:都試試,找到最適合自己的方案。 (開發者阿橙)

“養龍蝦（OpenClaw）”已成為全民現象級，相當於AI的一次全民普及，“軟體已死、App消失、Agent接替”加速到來。全國預約安裝OpenClaw的生意異常火爆，深圳、無錫等地甚至發文歡迎來“養龍蝦”。大廠紛紛入局，小米、騰訊、智譜等推出一鍵安裝OpenClaw。龍蝦這麼火，機會是什麼？1“養龍蝦（OpenClaw）“：能說會幹的超級助手“龍蝦”本質上是AI Agent，從“陪聊天”全面升級至“能說會幹”，成為最懂你的超級助手。我們用以前的ChatGPT、豆包等大模型，就像請了一個只動嘴、不動手的顧問，你問它怎麼寫程式碼，它給你方案，還得你親自動手。OpenClaw這只“龍蝦”AI助手，正式接管了你的電腦底層操作權限，它能24小時不間斷地讀取檔案、自動回郵件、自動對你微信提醒、跨App訂票、甚至自己寫程式碼修復Bug，還可以幫你寫公號、文案，做短影片，等。在裝置上讀取你希望他瞭解你的所有資訊，成為最懂你的AI助手。AI Agent“能說會幹”，還特別懂你。未來掌握“養蝦”技術的人，一個人能頂一個大團隊，效率大幅提升。OpenClaw的核心在於突破了AI從“思考—規劃—執行—反饋”的路徑。它讓AI具備了持久記憶和自主決策能力，從停留在對話方塊階段轉變成AI數字員工。為什麼騰訊等大廠紛紛推出一鍵養蝦？因為OpenClaw會消耗巨量Token。每一次執行任務，都會密集呼叫大模型的API，消耗大量算力。雲廠商免費幫你“裝蝦”，看中的是後續源源不斷的算力消耗和雲端儲存佈局。2 “養龍蝦”的三大機遇：一人公司，算力需求機遇一：AI Agent經濟加速，“軟體已死、App消失、Agent接替”。重塑人機互動，傳統商業互動模式失效。過去網際網路巨頭靠APP形成孤島、圈住流量，但當AI Agent能夠直接繞過UI介面進行通訊、直接執行任務，傳統的搜尋和流量入口邏輯迅速消失。“龍蝦”的核心在於突破了AI從“思考—規劃—執行—反饋”的路徑。它讓AI具備了持久記憶和自主決策能力，從停留在對話方塊階段轉變成AI數字員工。機遇二：一人公司時代到來。一個人加一隻“龍蝦”，就能完成過去一個大團隊才能做到的事。AI Agent高效率、低成本完成任務，以後每個人都可以定義任務、成為老闆，創業更輕鬆。“龍蝦”能幫我們做各種事、能說會幹。整理報表、追蹤訂閱、整理郵件。只要花幾分鐘，把念頭變指令，再讓“龍蝦”去做。比如你讓它“找低價機票”，它就會打開瀏覽器、即時比價，甚至幫你下單。它能技能搜尋、自我補充，這是最驚人的地方。比如在執行“預定餐廳”任務時，“龍蝦”發現缺少給餐廳打電話的通訊工具，它會嘗試自己寫程式碼形成一個新技能，甚至去下載語音編譯器，來解決通訊問題。未來一個懂業務的人，配上一隻好用的龍蝦，能撬動過去一個大團隊的生產力。要把龍蝦用好，關鍵在於誰會更好的指揮龍蝦。思維要轉變，把龍蝦當成一個高效的私人助理，但決策仍在自己手裡，定義任務目標很重要。機遇三：養龍蝦產業鏈大爆發。一是算力租賃、Token消費大爆發。“龍蝦”代表的AI Agent模式更消耗算力，因為它在思考中需要不斷地自我博弈、寫程式碼測試、修正錯誤，對算力需求呈指數級增長。為什麼騰訊等大廠紛紛推出一鍵養蝦？因為OpenClaw會消耗巨量Token。每一次執行任務，都會密集呼叫大模型的API，消耗大量算力。雲廠商免費幫你“裝蝦”，看中的是後續源源不斷的算力消耗和雲端儲存佈局。二是超級流量入口遷移。當龍蝦可以處理一切時，App變得不再重要。不再需要逐個打開軟體，只需要對龍蝦下令。誰能驅動Agent，誰就掌握了未來的超級流量入口。三是大模型終極大戰，看誰和Agent適配。龍蝦的核心是通過Agent完成複雜任務流，要跑通龍蝦，最佳選擇是程式設計能力強、邏輯嚴密的大模型。未來大模型要求更高、贏者通吃，模型大戰更激烈，剩者為王。3 如何“養龍蝦”：四大步驟、三大技術支撐“龍蝦”本質上是AI Agent，從“陪聊天”全面升級至“能說會幹”，成為最懂你的超級助手，數字員工。技術邏輯看，由大模型、入口和Skill組成，分別充當龍蝦的“大腦”、人與龍蝦對話的場所、龍蝦的“手腳”。一是繫結大模型，配置龍蝦“思考大腦”。大模型是龍蝦的算力來源，負責讀懂需求、輸出推理結果。龍蝦則承接大模型輸出，把想法拆解成可執行任務流，再呼叫瀏覽器、辦公軟體等工具介面，實現AI任務從“想到”變成“做到”。二是選定和龍蝦的對話場所。可以選擇QQ、企微或飛書作為龍蝦互動入口。龍蝦會直接接入生態，無需額外打開網站或切換應用，在你熟悉的場景裡就能觸發任務執行。三是安裝好你需要的龍蝦技能。同樣是“養龍蝦”，有人養的龍蝦老犯錯，有人養的龍蝦貼心全能，差距在於技能庫（skills）的選擇、安裝。你可以像搭積木一樣組合技能，打造出專屬的龍蝦能力。技能庫是龍蝦的功能外掛，可以模組化組裝。技能外掛覆蓋讀郵件、管日曆、買機票、寫程式碼、盯行情等各類場景，部分技能庫開源免費，高級技能則需定向開發收費或自主研發。四是龍蝦需要和雲廠商連接，依賴雲算力。龍蝦任務執行需呼叫已配置的大模型，大模型的推理依賴雲廠商提供的GPU算力，這是龍蝦能幹活的底層技術支撐，也會產生你的使用成本。“喂龍蝦”的成本是token費。龍蝦每次互動都會消耗大模型token，頻次越高、內容越長，token消耗量越多。輸出內容的算力消耗更大，是輸入的4-6倍，這筆費用流向了雲廠商和大模型公司。你養成熟的龍蝦，會跟著你偏好的模型、自訂的技能走，你的操作習慣永久留存，實現了AI更懂你。養龍蝦背後有三大技術支撐：Channel（通道）：龍蝦的“耳朵+嘴巴”，負責把飛書、QQ、企微消息轉成龍蝦可讀格式，再把執行結果反饋成人類可讀文字。Gateway（閘道器）：龍蝦的“神經中樞”，負責任務分發，判斷當前該呼叫“買機票”還是“寫程式碼”的技能。Session（記憶）：龍蝦的“持久化硬碟”，記錄聊天歷史，把你的偏好量化儲存，實現跨場景的記憶延續。龍蝦是你24小時工作的AI助手，它的能力依賴外部元件。同時，隱患值得重視，有網友反饋：“養龍蝦”過程中，出現了亂刪內容、隱私洩露、亂花錢等問題。要做好安全防護。4 “養龍蝦”的安全隱患第一批養蝦人已出現各種風險、信用卡盜刷，部分人連夜解除安裝，工信部、公安部網安中心等監管部門密集針對OpenClaw發佈高危風險提示。“養龍蝦”有那些安全隱患？第一，龍蝦需要的系統權限太大、容易越界、隱私洩露。龍蝦為了執行任務，需要極高的系統權限，相當於拿著萬能鑰匙，能隨意讀寫檔案、執行命令。一旦被攻擊者誘導，它會從高效助手變成潛伏的駭客，你的隱私就像被扒光了一樣。第二，龍蝦的技能庫（Skills）魚龍混雜。龍蝦目前很多都是開源技巧，下載過程完全“沒安檢”。隨手安裝的龍蝦技巧本身可能自帶病毒，利用龍蝦的高權限反客為主，偷走資料、並控制你的整個系統。一旦配置了惡意技能，可能被爬取隱私、金鑰，甚至把你的帳戶“一鍵清空”，現在已有養龍蝦信用卡被盜刷。第三，邏輯腦補，任務脫軌。龍蝦背後的“大腦”是AI大模型，大模型存在AI幻覺。如果指令模糊，它就容易出錯，可能把“清理過期檔案”的指令理解成“格式化硬碟”，執行複雜任務時可能捅婁子，甚至刪除你裝置裡的重要資料，導致不可控結果。如何防範風險，安全“養龍蝦”？第一，環境要隔離。把龍蝦關在單獨的“籠子裡”，最好是封閉環境。最好是用一台單獨的電腦裝置，或者是將龍蝦放在虛擬機器或沙盒運行，這樣即使是出現問題，也不會影響平時裝置的正常使用。第二，技能嚴篩選。在下載和安裝龍蝦的各種技能時要萬分警惕，只投喂驗證過的安全技能包。凡是索要帳號密碼、引導下載可疑檔案的一律拒絕，防止惡意程序借龍蝦之手反客為主。第三，全程盯動態。堅持最小權限原則，凡涉及刪除、修改系統權限等高危決策，必須你親自點頭。涉及到密碼、銀行卡、支付等資訊的，不要明文儲存在裝置裡。開啟日誌審計，勤打補丁，看清龍蝦每天的真實動作，讓風險無處遁形。龍蝦是AI Agent，代表著未來，目前仍處於“馴化期”。必須重視防範風險，才能讓它成為你的能說會幹的超級助手，最懂你的數字員工。 (澤平宏觀)