2026年的春天，一場關于龍蝦（OpenClaw）的熱潮，在迅速沖頂后再次駛?cè)胂滦袇^(qū)間

爆火時，地鐵里有人在刷教程，朋友圈里有人在曬養(yǎng)蝦戰(zhàn)績，全民養(yǎng)蝦的熱情，讓Token經(jīng)濟學以一種近乎病毒傳播的方式完成了對全市場的教育。

然而不到三個月時間過去，所有討論迅速收斂回極客圈內(nèi)部，全球范圍內(nèi)龍蝦相關的谷歌指數(shù)、百度指數(shù)、微信指數(shù)集體暴跌。

難道是一夜之間，大家才突然意識到部署龍蝦需要注冊GitHub，要有英文閱讀能力；Clone項目需要懂Git；配置環(huán)境需要會寫Python；申請API Key需要信用卡；調(diào)試Skills需要理解權限和路徑；如果是Windows系統(tǒng)還要額外處理OpenClaw的各種兼容問題。

龍蝦降溫背后，問題究竟出在哪里？

AI墳場，堆滿了養(yǎng)不起的賽博龍蝦

要回答龍蝦為何降溫這個問題，我們不妨先算一筆賬。

一個典型的養(yǎng)蝦失敗案例是這樣的：某辦公室白領，在朋友圈刷到“安裝這個龍蝦，節(jié)省了我XX%的辦公時間”“借助龍蝦，人人都是一人公司”的文章后熱血沸騰，花了600塊找技術服務商完成了本地部署，又花了幾千塊購買高配顯卡電腦。

然后呢？

然后就沒有然后了。

因為養(yǎng)蝦的實際成本比很多人想的要高得多：

大部分普通電腦沒有針對本地Agent運行設計權限保護機制，因此需要將養(yǎng)蝦本與日常工作辦公的設備區(qū)分，相關支出7000+起步。

但真正的成本大頭，其實在后續(xù)的使用與維護。要想蝦努力工作，就要使用Claude Sonnet 4.7在內(nèi)的SOTA模型，月均Token消耗成本700-2000元不等。

因為龍蝦為代表的Agent與普通Chat AI的核心區(qū)別在于其多輪深度推理能力。一個簡單的報表整理任務，可能就需要拆解需求、調(diào)用工具、校驗數(shù)據(jù)、輸出結(jié)果，每個環(huán)節(jié)都需要調(diào)用模型推理，堪稱Token消耗黑洞。

也就是說，在Agent模式下，完成一個任務，其模型調(diào)用次數(shù)會是日常問答的十多倍。在此基礎上，又會帶來Token消耗近乎百倍的指數(shù)級增長。

Transformer架構(gòu)模型，采用的自注意力機制會要求每個Token與全量Token關聯(lián)計算，這就導致算力消耗與上下文長度呈平方級增長。上下文翻倍，算力會翻4倍；上下文從1K增長到10K，token消耗就會暴漲100倍。

當然，成本問題并非無解。

目前行業(yè)一個典型做法，就是將部分任務放在本地完成，解決云端大模型反復調(diào)用的成本困境。

拿榮耀近期將發(fā)布的搭載自研YOYO Claw 技術的MagicBook輕薄本來說，通過為本地硬件搭載行業(yè)首個端側(cè)Token智能調(diào)度引擎，相比于OpenClaw來說，可以為養(yǎng)蝦帶來50%以上的綜合Token成本節(jié)約。

具體來說，Token智能調(diào)度引擎做的第一件事是本地分流。基于用戶任務理解，它會借用豐富的本地調(diào)用工具，比如用機控制、語義搜索、生圖識圖項目模型、文件管理等等，將部分相對簡單、重復、好解決的問題直接放在本地處理，做到云端零Token消耗。

在此基礎上，Token智能調(diào)度引擎還會針對用戶的提問，做精細化的上下文壓縮以及skills匹配。

在上下文環(huán)節(jié)，很多龍蝦會一股腦將所有的歷史會話與信息全部喂給大模型，Token調(diào)度引擎則會對本輪上下文信息進行壓縮，然后通過向量數(shù)據(jù)庫做跨會話的相似性檢索，召回最相關的部分，來降低整體的上下文輸出長度。

做Skills調(diào)用時也是相同的邏輯，基于任務意圖定向調(diào)用Skills，避免全量技能加載的無效消耗。

也就是說，哪怕一半的上下文壓縮，都能帶來四倍的算力節(jié)約。而榮耀官宣的50%Token節(jié)約，甚至還只是一個保守數(shù)據(jù)。

榮耀YOYO Claw技術成本解決的另一個秘訣則在于絕對的安全管控。過去為了避免龍蝦誤授權導致出現(xiàn)刪庫、調(diào)取攝像頭、訪問機密文件，用戶不得不為了養(yǎng)蝦部署云服務或者購買單獨的硬件設備。

而YOYO Claw技術在系統(tǒng)層面，專門部署了一個獨立安全龍蝦，作為所有AI操作的守門人，保證用戶身份、記憶數(shù)據(jù)全本地處理，專屬Skills通過硬件加密存儲，全鏈路權限管控杜絕越權。一旦檢測到高危操作，安全龍蝦就會實時攔截并告警，從底層根除安全隱患。如此一來，用戶就可以放心的用它作為日常的辦公本、生活本，安心養(yǎng)蝦。

真正龍蝦平權，還差一個可本地部署的硬件

當然，導致龍蝦退潮，成本只是諸多原因中最好解決的一個，對大部分跟風的人來說，龍蝦不會布，布了又不知道怎么用，什么時候用，才是最大的問題。

原生OpenClaw整個產(chǎn)品的設計邏輯都建立在用戶懂技術的前提上。但技術社區(qū)覺得理所當然的操作，對普通人來說難如登天。

針對這個問題，榮耀直接將過去養(yǎng)蝦需要的繁瑣部署安裝調(diào)試簡化到掃碼登錄即用。用戶打開MagicBook，開機掃碼登錄，就能一鍵打通微信、飛書兩大國民辦公工具，后續(xù)不管有什么需求，只需要對話交互就能搞定。

但這還只是基礎，過去行業(yè)最大的誤區(qū)，是把產(chǎn)品部署等同于產(chǎn)品可用乃至產(chǎn)品好用。市場上存在大量非技術背景但對AI有剛需的普通人，比如家長想用AI輔導孩子但不會配置；職場人想讓AI幫忙寫周報但找不到入口；銀發(fā)族想用AI輔助健康管理但不知如何開始。他們正是AI技術走向規(guī)?；涞乇仨毧缭降淖畲笕后w。而一個不會幫助他們解決問題的龍蝦，注定只是一個閑置的算力玩具。

為此，榮耀把場景覆蓋做到了最后一公里。借助YOYO Claw技術 ，榮耀直接跳過用戶自學的環(huán)節(jié)，為學生、辦公人群預制了教育、辦公、學術、創(chuàng)作、智能輔助五大場景專屬龍蝦。寫論文時自動觸發(fā)學術蝦，做報表時喚醒辦公蝦，整個過程無需用戶手動調(diào)用，系統(tǒng)會基于場景主動匹配能力。

而對于父母或者小朋友這樣的養(yǎng)蝦純小白用戶，一句 “你能干什么”，就能喚醒全技能清單，接下來，用戶點選即可執(zhí)行。

甚至，對那些對龍蝦有定制需求的深度用戶他們也能通過在“我的技能欄”中自動導入技能包，做定制化開發(fā)，解決個性化需求。從而零代碼完成個性化龍蝦搭建，把極客的定制能力，下放給了普通人。

而在人人能用的基礎上，榮耀還更進一步，讓龍蝦做到了人人好用。

傳統(tǒng)AI Agent是靜態(tài)的：用戶配置什么，它就一直做什么。而榮耀的方案加入了Agent Memory（智能體記憶），讓AI會從與用戶的交互中學習，逐步理解你的偏好、習慣、風格、解決問題的方式，并將其轉(zhuǎn)化為專屬Skills，讓你的龍蝦越用越好用。

而對于一些交互結(jié)果中可能會被復用的結(jié)果，榮耀還創(chuàng)新性地加入任務快照、執(zhí)行記錄功能，直接復用歷史結(jié)果，規(guī)避了相同問題重復推理的消耗。

甚至，通過簡單定制，家庭場景下，父母健康數(shù)據(jù)異常可同步至子女端Agent，自動提醒體檢、用藥，讓AI能力從個人生產(chǎn)力，延伸到家庭服務。

大模型向左，終端向右：AI Agent的入口到底在誰手里？

2026年的養(yǎng)蝦熱潮中，玩家大致可分為四類：獨立開發(fā)者、互聯(lián)網(wǎng)大廠、模型廠商、硬件派?？此迫盒壑鹇梗瑢崉t各自有難以突破的短板。

比如，獨立開發(fā)者的優(yōu)勢是靈活度拉滿，能做深度定制，但這只是極客小眾游戲。

模型廠商，比如OpenAI、Anthropic、deepseek作為行業(yè)上游賣水人，擅長把AI做強，卻不擅長把AI做易。它們的核心商業(yè)模式是賣API、按Token收費。相應的，用戶用得越多，廠商賺得越多。完全沒有做成本優(yōu)化的動力。更不用提按照云端Token用量方式調(diào)用，就意味著用戶的所有隱私數(shù)據(jù)都要上傳云端，會帶來用戶使用中的極大不安感。

互聯(lián)網(wǎng)大廠做到了低門檻，卻始終困于生態(tài)孤島，飛書、釘釘、微信互不打通，跨國辦公的Zoom、Google生態(tài)更是無法覆蓋。很多AI智能體需要的系統(tǒng)級權限（文件管理、跨應用操作），App級別的嵌入根本做不到。也是因此，AI智能體在他們手里，更像是App的一個插件，而不是一個獨立的產(chǎn)品。

唯有硬件廠商，能集齊所有優(yōu)勢：軟硬一體兼顧本地部署與云端靈活調(diào)用，系統(tǒng)級打通突破生態(tài)壁壘，零門檻體驗對標互聯(lián)網(wǎng)大廠，定制能力適配極客需求。

但硬件廠商眾多，為什么率先完成龍蝦普惠的，是榮耀？

答案很簡單，榮耀用十年時間，2600人規(guī)模的AI研發(fā)團隊，打造了覆蓋端側(cè)模型、云端模型、智能體全棧技術涵蓋在內(nèi)的AI全場景開放生態(tài)。

榮耀是行業(yè)少有的全場景硬件玩家，此前早已實現(xiàn)手機、平板、PC的無縫數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，以及AI能力適配。2016年，榮耀在第一代Magic機型上，就開啟了AI與硬件融合的探索；此后到了2023-2024年的百模大戰(zhàn)全民拼參數(shù)、拼榜單時，榮耀逆勢發(fā)布魔法大模型1.0、2.0，深耕端側(cè)模型與硬件協(xié)同，死啃優(yōu)化意圖理解與應用調(diào)度；并在2024年的Magic7系列率先落地端側(cè)AI智能體，完成硬件Agent的技術驗證。

到了AI agent時代，這種全棧能力再次完成質(zhì)變：PC端龍蝦學會的Skills、沉淀的Agent Memory，能同步到手機、平板全終端。你在戶外用手機發(fā)一句指令，家里的PC就能自動完成報表整理、論文查重、文件歸檔，搞定跨終端的Agent協(xié)同。

這種單設備→多設備→全場景的深度覆蓋，是單一硬件廠商、軟件廠商都無法復刻的壁壘。

結(jié)尾

2026年3月，中國AI產(chǎn)業(yè)悄然跨越了一道分水嶺，日均Token調(diào)用量突破140萬億。

這一數(shù)字意味著什么？對比來看，2024年初這一指標尚在千億量級，也就是說，兩年增長超過千倍，中國AI產(chǎn)業(yè)，正式告別技術驗證期，邁入規(guī)?；瘧秒A段。

如果說Token經(jīng)濟崛起的上半場，行業(yè)在拼消耗、拼規(guī)模、拼調(diào)用量；到了下半場，競爭的核心早已切換，誰能降低Token成本，誰能保障數(shù)據(jù)安全，誰能抹平使用門檻，誰就能掌控AI普及的主動權。

在這個過程中，榮耀是行業(yè)第一個把Token效率落地的企業(yè)，也是第一個把AI Agent從極客玩具，做成全民生產(chǎn)力的企業(yè)。

而歷史上，無數(shù)的商業(yè)變遷也無數(shù)次證明了，所有成功的技術革命，最終指向的都是科技平權。

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