👋 先问一个扎心的问题：

你用OpenClaw，有没有那么一瞬间，觉得它比人还靠谱？

上周看完中关村论坛那场圆桌，我的答案是：有。

而且不止我一个。

🔴 开场引入：

上周的中关村论坛，我定了个一早的闹钟，就为了看那场「小龙虾与AI开源圆桌」。

杨植麟（主持人）、智谱张鹏、无问芯穹夏立雪、小米MiMo罗福莉、港大黄超。

从模型层到算力层再到Agent层，AI产业链最活跃的几个角色，齐了。

▌ 我看完最大的感受就两个字——

━━ 实在。 ━━

━━ 全程无尿点，没有一句场面话。 ━━

🟠 OpenClaw的秘密：

【 它到底牛在哪？】

▌ 张鹏说：OpenClaw本质是一个脚手架。

不是聊天机器人，是脚手架。

它把原本需要写代码才能实现的东西，变成了普通人一句话搞定。

▌ 夏立雪给了一组数据，我看完直接沉默了——

从一月底到现在，token用量每两周翻一番，已翻了十倍。

▌ "上次见到这种速度，还是3G时代手机流量增长的感觉。"

▌ 罗福莉更直接：OpenClaw在Agent框架设计上，有多处领先Claude Code。

▌ 有意思的是——最近Claude Code的很多更新，其实都在向OpenClaw靠拢。

▌ 黄超说了一句更绝的：OpenClaw给用户一种"活人感"。

之前用Agent，感觉在操控工具。

▌ OpenClaw让你第一次有了"贾维斯"的实感。

🔵 智谱的真相：

【 GLM5提价，其实是个阳谋】

▌ 张鹏说：原来做问答，消耗10个token。

▌ 现在模型帮你完成任务——自主规划、debug、处理多模态信息——

▌ 消耗100个token，多的甚至1000个。

▌ "提价本质是在回归商业价值。

▌ 长期低价竞争不利于行业持续发展。"

▌ 说实话，这比很多PR稿诚实多了。

🟡 推理时代的水位：

【 谁在裸泳，这次说清楚了】

夏立雪画了三层框架：

▸短期：更高效的token工厂

▸中期：Agentic Infra，让算力响应Agent节奏

▸长期：基础设施本身变成智能体，Agent跟Agent直接通信

她这句话我截图存了下来：

▌ "现在云计算的基础设施，是为人类工程师设计的，不是为AI设计的。"

▌ ——说白了，用人类的操作边界，限制了AI的发挥空间。

🔵 中国队的底牌：

【 恰恰是被逼出来的】

罗福莉指出了一个反直觉的事实：

▌ DeepSeek v2/v3的细粒度MoE，Kimi的KSA，小米的high sparse架构——

这些改变游戏规则的创新，全都是在算力不够的条件下硬逼出来的。

▌ "算力限制催生了对更高训练效率、更低推理成本的模型结构的全新探索。"

这，可能是中国AI圈最有底气的一句话。

🔧 Agent的真实痛点：

▌ 黄超说得很实在：

▸planning：模型在复杂垂直任务里缺隐性知识，需要固化经验

▸memory：信息压缩不准，分层设计缺通用解法

▸skill：高质量skill稀缺，低质量的反而把完成度拉低

▌ 而且——当每个人都拥有一群OpenClaw（Agent Swarm），上下文会暴增，现在的memory架构根本扛不住。

最后，每人一个词展望12个月：

📢 黄超：生态

🔄 罗福莉：自进化

⚡ 夏立雪：可持续token

🔋 张鹏：算力

🔍 我的感受：

▌ 这场圆桌最让我触动的地方——

没有一个人画饼。

▌ 没有"AI改变世界"的空洞宣言，没有"我们模型最牛"的比稿。

每个人都在聊真实的困难、真实的瓶颈、真实的解法。

▌ 这大概就是圈内人说"值得一听"的真正原因。

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

💬 聊5毛钱的：

你用OpenClaw最爽（或者最崩溃）的一次是什么？

点赞最高的3条，每人一个小红包🧧

觉得有用？转发=交作业，看谁转得最快👇