中國全民“養龍蝦”，但以后呢？背后的三重大變局才剛剛開始！

抓住風口

本期要點：“龍蝦熱”終會過去，但之后呢？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

最近，最火的事情莫過于“養龍蝦”了。

所謂龍蝦，就是OpenClaw，因圖標是只紅色龍蝦而得名。

兩會期間，OpenClaw成了大家熱議的話題。中國工程院院士高文現場感嘆，大家都生怕沒有養上“龍蝦”，并爆料“連馬化騰都沒想到會火到這種程度”。

深圳很快發布了“龍蝦十條”的征求意見稿，前3個月免費算力，硬件補貼50%，并提供數據開放、資金獎勵等多種支持。此外，江蘇無錫、安徽合肥等多地也都出臺了類似舉措。

騰訊大廈廣場安裝OpenClaw的長隊

民間熱情也極高。小紅書和抖音上的教程分分鐘播放量破億，從9歲小學生用它輔導作業，到70歲老人嘗試用它做短劇，堪稱全民“養蝦”。

前幾天，騰訊為大家免費安裝OpenClaw，吸引了近千人參加，傳遍了全網，騰訊云用戶量也因為OpenClaw快速破了10萬。

Minimax和Kimi也推出了云端的OpenClaw服務，因為用戶太過積極，服務器一度被擠爆。

美團則和聯想聯合推出了“龍蝦安裝”服務，收費395元起。此前上門安裝服務就火爆全網，有人甚至幾天就賺了超過20萬元。

當然，在熱潮之下，安全風險也不容忽視。

3月8日，工信部就預警OpenClaw配置不當有高風險。更是有不少開發者因為操作不當或賬號被盜，幾天就收到了天價的算力賬單。

前段時間，Tina老師還專門提示各位AI小課的學員，只有想探索AI能力上限的朋友才需要本地部署，掌握ClaudeCode就足以快速開發各類AI工具，服務個人與企業。而這些內容，在AI小課中都會講授。

所以，在看到“龍蝦潮”襲來時，各位也要冷靜思考，OpenClaw究竟會帶來什么產業影響，自己又該如何參與。

去年DeepSeek火爆時，我們就預判它將推動美國大模型公司與云服務商的分裂。后來果然，OpenAI很快與微軟分家，而Anthropic也不再只和亞馬遜綁定，各類一體機和中小云也如雨后春筍般涌現。

這次“龍蝦潮”也并不只是一次軟件潮流，而是將引爆三重蝴蝶效應。今天的文章，先為你好好聊聊其中的前兩重。

我們想強調的是，當你看懂了這個趨勢，就會跳過“要不要買龍蝦機”的細節，轉而思考如何基于自己的優勢進行長遠布局，在配套技術和應用模式成熟時立即下場。

中國芯片崛起

首先，OpenClaw會重塑全球芯片格局。

OpenClaw的爆發必將帶來推理計算的爆炸式增長。一個日常任務可能循環調用模型數十次，全天候運行更會指數級放大Token消耗量。

這無疑將推動芯片市場從訓練向推理快速轉變。雖然英偉達仍牢牢掌控訓練端算力，但推理階段不再追求單次極致算力和高度統一的CUDA生態，Token成本成為決定性因素。

正因如此，當前海外巨頭已在加速布局推理端。

例如，Meta的MTIA芯片已迭代到第四代，2026年部署規模預計超過150萬顆，內部測試表明性價比提升了30%以上。

在大洋彼岸的中國，推理芯片生態也在快速成長。

因為推理芯片不像訓練芯片那樣技術和生態壁壘極高。例如，ASIC芯片（專用集成電路）因為針對特定任務高度優化，功耗更低、延遲更短，在某些場景推理效率甚至高于英偉達通用GPU。

這就給了中國廠商彎道超車的機會，不需要完全復制CUDA，哪怕是14nm的成熟制程芯片，仍可以通過架構優化，在推理場景下達到7nm芯片80%以上的性能，這樣既能滿足市場需求，綜合成本又要低得多。

美國商務部的封鎖，客觀上也起到了助推作用，讓華為等中國廠商走上必須自研的道路，反而在現在結出了果實。

華為在推理端已形成實質性替代。市場普遍預計，2026年，華為昇騰在中國AI芯片市場份額將升至50%以上。阿里巴巴也在大規模部署自研AI芯片“真武810E”，用于千問大模型的訓練和推理。

此外，寒武紀、摩爾線程等中國芯片企業也都在推理端發力，雖然他們中的很多公司都在美國實體清單之中，但不少產品已實現千卡級甚至萬卡級部署，展現出了明顯的替代能力。

未來幾年，美國仍將奉行封鎖的主基調，海外芯片企業將無法服務中國市場，這給了中國芯片廠商一個寶貴窗口期去建立客戶信任，形成生態適配。

大模型出海

OpenClaw帶來的第二大影響是成為中國大模型出海的契機。

OpenClaw的火爆，直接把Token成本推上了風口浪尖。開發者們也不得不開始精打細算了，畢竟月均幾千上萬美元的Token費用，不是隨便一個中小企業和初創企業能承受的。

此時，中國大模型因近1/10的價格優勢迅速獲得青睞。此前我們報道了，中國大模型的調用量已大幅增長，MiniMax、Kimi、DeepSeek首當其沖，而增量主要來自海外用戶。

更值得注意的是，Kimi、MiniMax這類大模型公司，只有模型沒有云，在國內難以盈利，因為阿里、騰訊等傳統云廠商可以用云服務補貼模型推理成本，跟它們打價格戰。

出海后，這一劣勢消失了，東南亞、中東、拉美等地區沒有同等規模的云+模型復合巨頭，中國模型公司反而獲得了生存空間，甚至有機會在本地成長為云+模型的新巨頭。

例如，Minimax和智譜的大量服務器已設在新加坡、馬來西亞等地，以便于海外用戶調用自家模型。

這也就意味著，OpenClaw讓中國的芯片和大模型產業與美國巨頭站在了同一起跑線。

OpenClaw的開源性質，讓中美以外第三地區的AI需求同樣爆發迅猛。但當地沒有本土芯片生態，英偉達高端卡采購成本高企、交付周期也通常長達6到12個月。而中國提供“推理芯片+大模型+數據中心”的組合，憑借更低的總擁有成本和更完備的本地基建能力（如發電站、變電站配套），正好可以填補當地AI基礎設施的空白。

如阿里巴巴已宣布，2026年將在迪拜建成全新數據中心，強化中東算力支撐。字節跳動在馬來西亞、泰國部署數據中心，騰訊云也通過API服務支持東南亞開發者調用中國大模型，當地用戶反饋推理速度也不錯。可見，AI競爭不只看誰的技術更強，還看誰的生態更貼近客戶。

最后，OpenClaw帶來的第三重深層影響，是手機端Agent的快速普及，這有望徹底打破超級App的壟斷。這個變局下，企業該如何提前布局呢？我們將在下一篇文章中為你深入剖析，敬請關注！

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王煜全要聞評論，我們明天見。

下面兩個問題，麻煩你花十秒點一下，一起看看“龍蝦潮”的真相

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