夜雨聆风2026年3月27日，北京中关村论坛年会的AI开源前沿论坛上，现象级AI产品OpenClaw（圈内昵称"龙虾"）成为全场焦点。这款开源智能体框架在短短4个月内GitHub星标数突破34.2万，超越Linux内核（22.2万）和React（24.4万），成为GitHub史上增长最快的开源项目[来源：GitHub]。月之暗面创始人杨植麟主持的五人圆桌对话，汇聚了智谱华章创始人张鹏、无问芯穹创始人夏立雪、小米MiMo大模型负责人罗福莉及香港大学助理教授黄超，共同揭示了AI从"chat机器人"向"生产力工具"的质变，以及这场变革对产业底层逻辑的全面重写。
国家数据局最新数据显示，我国日均AI词元（Token）调用量已从2024年初的1000亿跃升至2026年3月的140万亿，两年间增长超千倍[来源：中国新闻网。OpenClaw单周词元消耗量已占全球AI模型API聚合平台OpenRouter总量的20%，相当于2025年第四季度全平台周均消耗量的60%[来源：36氪]。这种爆发式增长标志着AI产业正从"训练时代"全面进入"推理时代"，而OpenClaw正是这一转型的关键催化剂。
这场名为《OpenClaw 与 AI 开源圆桌会议》的五人谈话，由月之暗面创始人杨植麟全程主持，汇聚了中国 AI 产业最核心赛道的一线掌舵人：智谱华章创始人张鹏、无问芯穹创始人夏立雪、小米 MiMo 大模型负责人罗福莉，以及香港大学助理教授、Nanobot 团队负责人黄超
从刷屏全球的开源智能体框架 OpenClaw（圈内人称 “龙虾”）的真实使用体验出发，这场对话没有空泛的行业口号，只有来自产业最前沿的真心话：从大模型定价的底层逻辑，到推理时代基础设施的结构性瓶颈；从模型架构的无人区创新，到未来十二个月行业走向的集体预判。
当全球 AI 都在为这只 “龙虾” 疯狂时，这五位站在中国 AI 牌桌核心的人，撕开了行业最真实的现状、最尖锐的矛盾，也指明了最清晰的未来。
OpenClaw 到底改变了什么？
对话开场，月之暗面创始人杨植麟抛出了核心命题：当 OpenClaw 在短短 4 个月内 Star 数突破 28 万，它真正带来的颠覆性改变到底是什么？
这个官方 Slogan 为“The AI that actually does things”的项目，在嘉宾眼中呈现出多维度的价值：
智谱 CEO 张鹏认为，OpenClaw 的核心价值在于它为 AI 提供了一个全民可用的脚手架。它打破了技术门槛，让普通人仅靠自然语言就能将创意落地，实现了从极客工具向通用生产力的跃迁。
无问芯穹联合创始人夏立雪坦言，起初对 OpenClaw 的“慢”不适应，后来才意识到它不是陪聊机器人，而是能完成大型任务的“执行者”。这种从 Token 计费向任务导向的转变，打开了指数级的想象空间。
而小米 MiMo 大模型负责人罗福莉定性其为“革命性事件”。她指出，OpenClaw 的 Skill 体系和开源属性，不仅拉高了行业能力上限，更让行业意识到 Agent 层（智能体层）蕴含着远超大模型本身的创新空间。
香港大学黄超教授观察到，OpenClaw 更接近用户期待的“个人贾维斯”。它证明了 Agent 架构可以既简单又高效，让行业重新思考：我们需要的是一个全知全能的超级智能体，还是一个触手可及的“智能管家”。
Token 消耗激增背后的价值回归
随着 AI 介入复杂任务流，产业的商业逻辑正在发生剧烈震荡。
智谱创始人张鹏坦诚地揭示了定价调整背后的底层逻辑：“干活”消耗的 Token 量，是简单问答的 10 倍甚至 100 倍。一个完整的任务需要模型经历规划、尝试、Debug、处理模糊需求等多个环节。张鹏直言，调整价格是为了让商业回归常识：“长期的低价竞争最终只会伤害行业。我们需要持续投入以优化模型，提供真正能‘稳定干活’的能力。”
这一观点揭示了 AI 行业的共识：Token 不再只是对话的单位，而是 AI 生产力的核心载体，等价于未来的 GDP。
构建“Agent-native”的新生态
面对 AI 任务化带来的挑战，行业专家认为，现有的基础设施必须进行根本性变革。
夏立雪提出：短期内需通过软硬件协同提升效率，但长远看必须构建“Agent Infra”（智能体基础设施）。未来的基础设施将不再单纯为人服务，而是具备自我迭代能力，甚至由 AI 担任“首席执行官”来管理算力资源。
香港大学助理教授黄超则从技术落地瓶颈的角度进行了深度解析。他认为，要让智能体从“新鲜感”沉淀为真正的“生产力”，仍需跨越三座大山：
长程规划能力： 面对长任务链，模型仍缺乏垂直领域的隐性知识。记忆与索引： 超长上下文带来的信息压缩与高效索引问题亟待解决。安全隐患： 需警惕开源“技能包”中可能暗藏的恶意代码。
自进化是 AGI 的真正入口
在技术演进路径上，嘉宾们对“自进化”达成了高度一致。
罗福莉提出一个极具预见性的判断：模型自进化的实现时间已从预期的3-5年缩短至1-2 年。在Agent 框架下，模型可以通过可验证的约束条件和持续优化循环，在科研任务中自主运行并拿出更优方案。这种“自主探索未知”的能力，被公认为 AGI 的核心拐点。
黄超教授设想了一个更具颠覆性的未来：未来的软件操作系统将不再为人类设计，而是转向“Agent 原生”。从代码编写到数据交互，一切形态都将专为智能体服务。这标志着大模型竞争的下半场已经开启：竞争的核心将从“谁更聪明”，转向“谁能让 AI 真正、可靠、低成本地工作起来”。
黄超教授拆解Agent 未来的四大技术高地：
Planning（规划）： 将垂直领域知识固化到模型，提升长程任务精度。
Memory（记忆）： 实现分层设计，解决记忆量暴增与压缩不准的问题。
Agent Swarm（集群）： 解决多智能体协同下的上下文爆炸。
Tool Use（工具）： 依靠开源社区，实现 Skill 插件的自主进化。
结语
OpenClaw的爆火只是AI产业变革的序章。当AI真正从"聊天"转向"干活"，我们正在见证一场全行业的集体突围。中国工程院外籍院士张亚勤指出，过去五年是生成式AI阶段，而当下已步入智能体AI的全新阶段，其核心是智能体具备目标制定、任务拆解、规划执行、学习迭代、记忆留存等能力[来源：新华社]。
开源生态成为推动这场变革的核心动力。我国已成为Hugging Face平台月下载量最大的模型来源国，全球调用量前十的AI大模型中，中国大模型周调用量达7.359万亿Token，连续三周超越美国[来源：新华社]。正如杨植麟在论坛结语中所言："那些愿意把技术开放给所有人的理想主义者，终将改变世界。中国AI的星辰大海，才刚刚启程。"
随着OpenClaw等开源智能体的普及，AI正从实验室走向产业深水区。这场变革不仅是技术的演进，更是商业逻辑、组织形态和人才需求的全面重构。对于企业而言，抓住智能体带来的效率革命，构建"人机协同"的新型生产力，将成为在存量时代生存与发展的关键。
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