抓住風(fēng)口

本期要點(diǎn)：OpenClaw的爆發(fā)中，中國(guó)有什么機(jī)會(huì)？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評(píng)論。

在2026年，如果你還只把AI當(dāng)成一個(gè)“你問它答”的對(duì)話框，那你可能正在錯(cuò)過真正的機(jī)會(huì)——讓AI替人干活。

2月15日，OpenAI正式宣布，聘請(qǐng)了最近爆火的OpenClaw的創(chuàng)始人、奧地利開發(fā)者Peter Steinberger負(fù)責(zé)下一代個(gè)人Agent的開發(fā)。

OpenClaw是今年最具標(biāo)志性的AI應(yīng)用之一，堪稱近期最大“黑天鵝”。它讓用戶可以通過簡(jiǎn)單的消息接口調(diào)度電腦上的AI Agents為自己完成各類任務(wù)。

而這種高人氣應(yīng)用，正是OpenAI急需的。

據(jù)稱，Steinberger入職后，OpenAI就啟動(dòng)了新項(xiàng)目，要將OpenClaw轉(zhuǎn)化為云端的一鍵托管服務(wù)。對(duì)于普通用戶而言，這或許意味著原本需要技術(shù)門檻、且有一定安全風(fēng)險(xiǎn)的部署過程將被徹底簡(jiǎn)化，每個(gè)人都可以嘗試擁有自己的AI Agent了。

不過，我們認(rèn)為，在關(guān)注這場(chǎng)雇傭事件時(shí)，更別忘了AI正在從“預(yù)測(cè)下一個(gè)Token”轉(zhuǎn)向“完成既定目標(biāo)”，背后的核心痛點(diǎn)在于算力成本。因此，或許真正的答案不在OpenAI，而在擁有極致能效比的中國(guó)。這里可能才有“百無禁忌”的試錯(cuò)環(huán)境，并催生AI應(yīng)用生態(tài)的繁榮。

算力的無底洞

首先，Agent運(yùn)行的算力成本將是一個(gè)無底洞。

就在17日，Anthropic修改了服務(wù)條款，禁止OpenClaw類工具通過訂閱制調(diào)用其API。

這也讓問題浮出了水面：一個(gè)Agent可能會(huì)為了完成任務(wù)，在后臺(tái)自主重試上千次，并消耗天量的算力。

Anthropic發(fā)現(xiàn)，使用OpenClaw類工具的Pro訂閱用戶，盡管支付了每月200美元的最高檔訂閱費(fèi)，但實(shí)際上卻燒掉了價(jià)值600美元甚至更多的算力資源。這讓Anthropic不惜背負(fù)扼殺創(chuàng)新的罵名，也要讓用戶按調(diào)用量付費(fèi)。

高額的API費(fèi)用也讓Steinberger在財(cái)務(wù)上有些壓力。盡管有社區(qū)贊助，他每月仍需自掏1萬至2萬美元來覆蓋云端運(yùn)行成本。

如今，他愿意加入OpenAI的一個(gè)重要原因，可能就是OpenAI承諾全額承擔(dān)OpenClaw云端API成本。這讓OpenAI在Meta和Anthropic對(duì)Steinberger的競(jìng)標(biāo)中勝出。

要知道，傳統(tǒng)軟件的邊際成本幾乎為零，用戶越多，單人成本越低。

但Agent的邊際成本卻是不確定的。一個(gè)錯(cuò)誤的指令可能會(huì)觸發(fā)Agent“自我糾錯(cuò)”的死循環(huán)，從而會(huì)在短短幾小時(shí)內(nèi)燒掉數(shù)百美元的Token，而用戶甚至還沒看到最終結(jié)果。

對(duì)于初創(chuàng)公司而言，這種不可預(yù)測(cè)且無上限的財(cái)務(wù)支出是致命的。

強(qiáng)如OpenAI，會(huì)為了招入Steinberger而承諾全額承擔(dān)云端API成本，并推出類似OpenClaw的云端應(yīng)用，但過段時(shí)間他們也會(huì)發(fā)現(xiàn)，這筆支出將高得驚人。

屆時(shí)，OpenAI也不可能用愛發(fā)電，必然會(huì)設(shè)計(jì)某些特別的收費(fèi)模式來保證覆蓋推理成本，如按任務(wù)付費(fèi)，或是對(duì)“無限循環(huán)”設(shè)置熔斷機(jī)制。

中國(guó)模型的優(yōu)勢(shì)

但是，我們想指出的是，就在大家視線聚焦于兩大AI新興巨頭時(shí)，可能忘了一個(gè)更值得關(guān)注的變量，那就是中國(guó)模型正在讓Agent的試錯(cuò)從奢侈品變成日用品。

除夕的文章中，我們就指出，當(dāng)AI進(jìn)入應(yīng)用爆發(fā)階段，“試錯(cuò)”是核心法寶。

開發(fā)者無法預(yù)判所有的邊緣案例，必須通過試錯(cuò)來摸清需求邊界，讓Agent和痛點(diǎn)適配。如果算力成本居高不下，試錯(cuò)就無從談起，產(chǎn)品也就無法真正落地。

因此，當(dāng)Anthropic通過修改計(jì)費(fèi)模式來緩解財(cái)務(wù)壓力時(shí)，OpenClaw的開發(fā)者社區(qū)中卻有越來越多人在悄然將Agent的底層模型切換為DeepSeek、Qwen或Kimi。

原因也很簡(jiǎn)單，中國(guó)模型的推理成本僅為GPT-5.2或Claude 4系列的1/15甚至1/20，性價(jià)比優(yōu)勢(shì)明顯。

這源于中國(guó)模型廠商普遍采用了混合專家架構(gòu)（MoE），實(shí)現(xiàn)了在巨大參數(shù)量下的低能耗推理。

針對(duì)Agent需要反復(fù)讀取歷史記憶和不斷反饋工具執(zhí)行結(jié)果的特性，中國(guó)模型在顯存管理上也做到了極致。這使得在處理OpenClaw這種需要高頻互動(dòng)、且動(dòng)輒運(yùn)行幾個(gè)小時(shí)的長(zhǎng)任務(wù)時(shí)，不僅更便宜，而且系統(tǒng)表現(xiàn)也更穩(wěn)健，不會(huì)因?yàn)槿蝿?wù)太復(fù)雜而出現(xiàn)中途掉線或卡死的問題。

要知道，在需要高頻試錯(cuò)、大量消耗Token的場(chǎng)景下，這種恐怖的性價(jià)比是開發(fā)者們難以抵抗的誘惑。

這讓Agent的“無限循環(huán)”成本從上百美元跌落至個(gè)位數(shù)，把試錯(cuò)可能帶來的致命傷變成了皮外傷，也就讓初創(chuàng)企業(yè)敢于開啟真正的自由探索。

開發(fā)者甚至可以用多個(gè)Agents組成協(xié)作組，通過內(nèi)部投票和相互檢查的方式來對(duì)抗幻覺，從而讓低成本國(guó)產(chǎn)模型在最終交付成功率上超過那些高成本的美國(guó)單體模型。

應(yīng)用生態(tài)的繁榮

當(dāng)然，可以預(yù)見，隨著中國(guó)模型受歡迎程度的提升，這個(gè)領(lǐng)域很可能演變成一個(gè)高度敏感的政治籌碼。

由于2026年美國(guó)中期選舉的臨近，為了展示自己的強(qiáng)硬姿態(tài)，特朗普或許會(huì)拿中國(guó)模型來說事，并推出一系列限制令，如強(qiáng)制要求亞馬遜或谷歌等服務(wù)商切斷與中國(guó)模型的關(guān)聯(lián)。

然而，這注定是在一個(gè)自己并不掌控的領(lǐng)域發(fā)號(hào)施令。

OpenClaw本就具有天生的“反封鎖”基因，任務(wù)拆解、思考邏輯和執(zhí)行指令都運(yùn)行在用戶的本地終端上，只有關(guān)鍵的推理環(huán)節(jié)才需要調(diào)用云端AI。

這種“大腦”和“手腳”分離的特性，讓開發(fā)者擁有極高的自主權(quán)。為了15倍的算力價(jià)差，開發(fā)者仍然會(huì)想方設(shè)法繞過基于地理位置的封鎖。

不過，背后更深層的原因在于，Agents的應(yīng)用生態(tài)重心，根本就不在美國(guó)。

目前，OpenClaw官方技能商店（ClawHub）5700多個(gè)活躍貢獻(xiàn)者中，高達(dá)25%來自東南亞，20%來自中國(guó)，緊隨其后的是東歐國(guó)家。

這是因?yàn)樵谥袊?guó)和東南亞，存在著海量且細(xì)小的數(shù)字化需求，比如印尼賣家要在多個(gè)電商平臺(tái)間同步庫(kù)存，中國(guó)自媒體公司要在微信、抖音和小紅書等多個(gè)平臺(tái)分發(fā)內(nèi)容。這些需求太瑣碎、太非標(biāo)，OpenAI這種巨頭看不上，傳統(tǒng)SaaS廠商也忙不過來，卻恰恰成為了個(gè)人開發(fā)者和需求方自行開發(fā)應(yīng)用的練兵場(chǎng)。

可想而知，特朗普在華盛頓發(fā)布的禁令，對(duì)這些國(guó)家的開發(fā)者影響甚微。

所以，真正明智的做法，反而是擁抱OpenClaw的生態(tài)，才有可能在未來的應(yīng)用爆發(fā)階段分到一杯羹。因?yàn)槲覀兎磸?fù)強(qiáng)調(diào)，未來的商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，不再是你擁有多么聰明的模型，而是你的AI能為用戶交付什么具體的結(jié)果、解決什么實(shí)際痛點(diǎn)需求。這更是AI商業(yè)價(jià)值的根本轉(zhuǎn)變。

所以，2026年，或許真的將是中國(guó)模型的崛起之年，也是屬于所有人的紅利之年——當(dāng)你不再把AI當(dāng)聊天窗口的一年，而是真正跑通第一個(gè)自主AI Agent并用它解決自己的痛點(diǎn)時(shí)，你也就已在牌桌上！

回到我們每個(gè)人，你目前的業(yè)務(wù)中，哪一個(gè)環(huán)節(jié)最頭疼，最需要一個(gè)數(shù)字分身去接管？歡迎在評(píng)論區(qū)聊聊。

以上就是今天的內(nèi)容，更多科技產(chǎn)業(yè)的前沿分析與趨勢(shì)洞察，歡迎加入科技特訓(xùn)營(yíng)學(xué)習(xí)，和我一起，先人一步，領(lǐng)先一路！

王煜全要聞評(píng)論，我們明天見。

↓長(zhǎng)按圖片掃碼報(bào)名，先人一步，領(lǐng)先一路

最后， 鑒于公眾 號(hào)推送機(jī)制的改變，你未來刷 到要聞評(píng)論的機(jī)會(huì)可能沒那么多了，建議你加入粉絲群，第一時(shí)間 得到我的獨(dú)家前沿分析，而且我們還會(huì)每天在粉絲群里發(fā)布獨(dú)家資料，快快掃碼加入吧！

此外，我們還為您準(zhǔn)備了一個(gè)思維導(dǎo)圖，掃描加群即可領(lǐng)取

“OpenClaw背后的機(jī)會(huì)”

↓點(diǎn)擊學(xué)習(xí)王煜全老師最新大師課，掌握馬斯克的賺錢底層邏輯！