夜雨聆风
OpenClaw是2026 年现象级开源AI Agent，具有主动执行能力的个人 AI 操作系统。它由奥地利个人开发者 Peter Steinberger 发起、基于 MIT 协议开源并采用本地优先部署架构，可实现 AI 从文本对话向系统级任务执行的范式升级。
构建HBM（G1）、系统 DRAM（G2）、本地 NVMe（G3）、远端存储（G4）四级缓存体系，动态迁移不活跃上下文，降低 HBM 使用成本。
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OpenClaw 创造了AI Agent的新范式，为用户提供了安全、高效、可扩展的 AI 自动化交互与管理方案，其核心功能包括：
①本地化部署与数据主权：支持 Mac/Windows/Linux 本地运行，数据全留存于自有设备，从架构层面保障隐私安全，实现数据自主可控。
②个性化持久记忆：内置用户偏好与上下文记忆机制，留存交互历史与行为习惯，提供贴合个人场景的定制化智能服务。
③系统级自动化执行：开放完整系统权限，支持文件读写、Shell 命令与脚本执行，实现 AI 从“文本交互”到“系统操作”的能力跃迁。
④多渠道统一接入：通过单 Gateway 网关聚合 WhatsAPP、Telegram、飞书等主流通讯渠道，插件化扩展支持更多场景，实现全域消息互通。
⑤多智能体会话隔离：按智能体、工作区或发送者隔离会话，保障多任务并行下的逻辑独立性与数据安全性，避免任务串线。
⑥富媒体交互与全栈管理：支持图片、音频、文档传输，配套 Web 控制面板实现会话、节点全生命周期管理，同时兼容移动节点拓展终端场景。
OpenClaw与ChatGPT 代表了AI工具的两种不同发展方向，共同丰富了AI 应用落地的具体形态。
ChatGPT 是面向大众的通用对话工具，以“你问我答”为核心，依托云端网页/APP 便捷使用，模型与数据由平台统一管理，生态相对封闭，更适合日常答疑、内容创作等轻量需求，胜在易用性和普及度。
OpenClaw 则是更偏向自主执行型的智能助手，需要用户自行部署服务器，能接入各类聊天平台，可自主完成复杂任务，数据完全留存于用户本地，同时支持多模型切换与开源技能扩展，在隐私安全、任务自动化和灵活性上更具优势，更适合重视数据主权、需要 AI 深度参与业务流程的用户。
在 OpenClaw 的持续火爆推动下，上下游的产业格局和供需关系都有望受到深刻影响。
上游算力成为直接受益赛道，OpenClaw 的高 Token 消耗特性将显著抬升算力需求；中游大模型行业可能将呈现 2B/2C 分化演绎的格局，兼具高性能与低费用的国产大模型厂商成为主要受益对象；下游应用获多个地方的多级政策体系加持，但是考虑到模型能力及风险问题，现阶段或将以降本路径改善企业利润。
1、上游算力：“Token 消耗怪兽”抬升长期增长斜率
OpenClaw 采用开源免费+基础设施成本的付费机制。
OpenClaw 作为直接面向 C 端的产品，其费用应该是用户高度敏感的，预计每月用户端（海外）平均支出费用在 30-50 美元。
根据主要的海外模型 API 定价，我们估算使用 OpenClaw 的输入定价在 2-3 美元/M tokens，输出定价在 10-15 美元/M tokens，以此测算模型的综合 token 吞吐成本可能在 4.4-7.8 美元/M tokens。
国内大模型的定价虽较海外便宜，但是国内用户的价格敏感度也理应更高，心理价位隐含成本和 API 定价与海外成固定比例。
根据上述数据我们测算得到的结果如下所示，OpenClaw 用户每人每月消耗的token 量预计在 510-1360 万。
OpenClaw 类产品用户持续增长的核心动能或源于供给端竞争扩容、技术架构迭代、需求端场景渗透及生态基建完善。
2、中游模型：从推理需求视角看待 Agent 机会
在OpenClaw驱动的 AI Agent 产业浪潮中，大模型厂商的价值分配或将呈现二元分化格局，即头部性能通吃高价值场景+国产性价比下沉普惠市场。
从PinchBench的分数排名评价各模型在 Agent 任务上的表现情况，综合来看国内外厂商存在差距，但差距相对较小。PinchBench是一个用于评估 LLM 模型作为OpenClaw 编码代理的基准测试系统。在不同模型上运行相同的真实任务，并衡量成功率、速度和成本，帮助开发者选择适合其用例的模型。
从模型使用量数据来看，用户在模型选择上的决策逻辑与上述判断基本相符。根据 openrouter 的 OpenClaw 模型使用量数据，国产模型本月呈现显著的领跑态势，阶跃星辰以 2.09Ttokens 用量登顶榜单，MiniMax、月之暗面、智谱、DeepSeek 等国产头部型号集体跻身前十，合计用量占据榜单头部半壁江山。
3、下游应用：现阶段或以生产力提升为主，大规模商用还需等待
政策端持续加码成为 AI Agent 产业发展的核心驱动力。“人工智能+”行动明确培育智能体即服务新业态定调产业方向，广东率先出台全国首个省级人工智能 OPC（One Person Company，一人公司）专项政策筑牢发展基底，深圳、合肥、无锡等多地进一步将 OpenClaw 等 Agent 框架与 OPC 模式深度绑定，构建起多级政策支持体系，为 Agent产业规模化发展扫清制度障碍。
从技能库来看主要使用者还是以生产力需求者为主，开发者居首，因此我们预计Agent 的应用短期仍将以软件开发为主。
相比于 AI 编程的 Claude Code ，OpenClaw 还不具备完全替代全场景生产力工具的可行性：
OpenClaw 作为当前快速落地的 AI智能体框架，其安全体系存在显著且多元的风险敞口，对于商业化应用也形成显著压制。
整体来看，OpenClaw 短期应用核心聚焦数字执行层工种的部分人力解放，但其规模化落地及 OPC 模式的全面普及仍需长期积淀，数字员工的具象化生成更依赖头部厂商生态赋能且落地节奏偏缓。
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