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      BAT、字節、小米“養蝦”混戰:OpenClaw會帶來從工具到操作系統的范式轉移嗎?

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      2026年3月9日,騰訊一天之內密集官宣了三款適配OpenClaw的產品——QClaw、WorkBuddy和輕量云服務。受此刺激,騰訊股價大漲7%,市值回到5萬億港元。這并非孤例。字節跳動旗下火山引擎上線ArkClaw,阿里云推出CoPaw,小米宣布端側AI智能體Xiaomi miclaw。一場圍繞OpenClaw的"龍蝦熱"正在席卷整個互聯網行業。

      這不是一次簡單的產品迭代,而是AI技術路線的戰略性轉折。

      過去,人們通過向AI提問獲取答案;而在Agent架構(即AI代理架構,讓AI能夠自主執行任務而非僅回答問題)下,人們開始通過命令AI執行任務獲取交付結果。這正是黃仁勛所言的關鍵轉折:AI正從"提供建議"的聊天工具,走向能夠深入個性化環境、直接接管任務的代理式智能。

      數字經濟應用實踐專家駱仁童博士認為,如果說互聯網的上半場,爭奪的是用戶的注意力(手機屏幕時長),那么這場圍繞OpenClaw的混戰,本質上爭奪的是數字世界的"操作權限"。一旦拿到替用戶操作電腦的最高權限,就意味著能繞過所有應用,直接在用戶的桌面上實現壟斷。



      騰訊的"養蝦"布局策略

      在互聯網行業,一個賽道是否被公司提升至戰略層面,往往有一個明顯信號:短時間內是否有密集的產品出現。騰訊的"養蝦場"布局,正是這一邏輯的典型體現。

      WorkBuddy面向企業市場,是一款兼容OpenClaw技能體系的企業級桌面助手。用戶無需復雜配置,下載安裝后即可通過指令調用Agent,甚至可以通過企業微信遠程控制辦公電腦。

      下載地址 https://www.codebuddy.cn/work/

      在公司內部測試中,已有超過2000名非技術員工參與試用;其同源編程工具CodeBuddy覆蓋90%以上的工程師,AI生成代碼占比超過一半,整體研發效率提升約20%。

      QClaw更偏向個人用戶生態,目前處于內測階段。這款產品默認集成Kimi、MiniMax、GLM、DeepSeek等國產模型,同時允許用戶自行接入其他大模型。目前已擁有超過5000種技能,覆蓋社交媒體運營、代碼開發、文獻整理等場景。

      下載地址 https://claw.guanjia.qq.com/

      與OpenClaw一致,所有任務處理均在本地完成,數據不經過云端,同時具備持續記憶能力。

      兩款產品的定位分工明確:WorkBuddy強調流程管控與即用性,QClaw更接近開發者社區,保留一定技術門檻。但可控也意味著權限收緊。WorkBuddy無法登錄個人郵箱或微博,不能執行需真實身份驗證的操作,也不會訪問互聯網賬戶數據。簡言之,這是一只經過馴化的"騰訊版小龍蝦",部署更簡單,權限也遠低于原版OpenClaw。



      大廠四種"養蝦"策略全景對比

      截至目前,國內主要互聯網公司幾乎都已跟進OpenClaw。但如果從產業鏈位置觀察,大廠的策略已經逐漸清晰,大致可以分為四類:

      第一類:云廠商——Agent落地的基礎設施提供者

      OpenClaw的流行意味著新的算力和部署需求。大量開發者希望快速部署Agent,但復雜的環境配置和運維成本仍然是主要障礙。云廠商的策略,是將原本復雜的本地部署流程產品化,通過模板化部署、一鍵啟動和托管服務,把技術門檻較高的流程轉化為標準化云服務。

      1. 騰訊云:推出WorkBuddy和輕量云服務,強調與即時通信生態結合

      2. 火山引擎:上線ArkClaw,提供開箱即用的云上SaaS版OpenClaw

      3. 阿里云:推出CoPaw,主打"本地+云端"的統一體驗

      第二類:模型公司——Agent的"決策大腦"

      在Agent運行過程中,大模型承擔的是任務理解、規劃與決策的核心角色。OpenClaw負責調度工具和執行操作,而具體"怎么做",往往需要模型來完成判斷。當大量Agent持續運行并調用模型能力時,推理請求會顯著增加,從而帶來穩定的Token消耗。

      1. 月之暗面:布局最早,推出主打性價比的KimiClaw云端版

      2. MiniMax:發布MaxClaw,還可上架語音、音樂技能至Clawhub

      3. 智譜:推出一鍵安裝的AutoClaw本地版

      第三類:互聯網巨頭——將OpenClaw融入自身生態

      對于字節、騰訊、阿里、美團、百度等擁有億級用戶的超級應用和豐富的業務場景的公司來說,它們的策略更側重于把OpenClaw的能力整合進既有產品,例如社交、辦公或本地生活服務工具,使Agent不再局限于開發者工具,而是逐步進入普通用戶的日常使用場景。

      1. 騰訊:打通微信和QQ,讓Agent進入社交場景

      2. 阿里:整合釘釘,嵌入辦公協同流程

      3. 字節:嵌入飛書,連接內容創作與管理

      第四類:終端與系統廠商——從設備和操作系統層面切入

      小米、華為、聯想等公司則更多從設備和操作系統層面切入。這類公司擁有硬件入口或系統級權限,目標是將Agent能力與手機、PC等設備深度結合,在端側運行更加個性化、實時性更高的本地智能體。

      1. 小米:推出自研端側AI智能體Xiaomi miclaw,啟動邀請制封閉測試

      2. 華為:預計將從鴻蒙系統層面整合Agent能力

      3. 聯想:可能從PC硬件和系統層面切入




      商業模式分層:誰在真正吃到"龍蝦"紅利?

      黃仁勛曾將AI產業比作一個"五層蛋糕":能源、芯片與基礎設施、云數據中心、AI模型,以及最頂部的應用層。而OpenClaw所在的應用程序層,在他看來是"目前產出最高、能給云巨頭帶來最大回報的領域"。

      從商業模式來看,圍繞OpenClaw的收入結構天然呈現出分層特征,不同類型用戶為不同價值付費。

      對普通消費者而言,核心需求是托管與便利性。自行部署Agent往往涉及復雜的環境配置與持續運維,因此不少用戶更傾向于直接購買云端托管服務,讓系統保持在線狀態,隨時可用。

      對開發者和中小企業來說,付費點更多集中在開發效率與工具整合。例如預配置好的云實例、模型路由機制,以及常見任務的默認工作流模板,都可以顯著降低部署與調試成本。

      對大型企業而言,更重要的是治理與可控性。在生產環境中運行Agent,往往需要連接內部系統,并滿足權限管理、審計、合規以及持續性治理等要求。這些能力決定了Agent能否真正融入企業流程。


      如果從更長的時間維度觀察,不同階段的贏家逐漸清晰。

      短期來看,大模型廠商可能首先受益。當AI從"幾千Token的問答工具",轉向后臺持續運行、多任務并行的工作流系統,Token消耗隨之從線性增長轉向指數級放大。據公開數據顯示,受"龍蝦效應"刺激,MiniMax商業化加速超預期,年化經常性收入(ARR)僅用兩個月便從1億美元飆升至1.5億美元,增幅超50%。

      中長期看,云平臺的優勢更為明顯。模型可以隨時替換,但部署環境、模型路由、日志監控、權限審批、連接器生態這些"持續運營"的基礎設施一旦選定,遷移成本極高。對于云廠商這類基建派來說,只要Agent在跑,算力、存儲、安全就得持續付費。

      在這些巨頭之外,創業公司能否找到機會,業內看法并不一致。投資人朱嘯虎最近在一個論壇中表示,在國內市場,創業公司很難與大型互聯網平臺直接競爭,更現實的路徑是尋找細分領域,通過深度場景建立自己的壁壘。

      換句話說,在這場"龍蝦熱"中:大廠爭奪的是平臺,創業公司尋找的是場景。



      企業行動指南:如何布局AI執行層?

      面對OpenClaw帶來的范式轉移,企業該如何行動?

      第一,理解OpenClaw的本質。

      OpenClaw是什么?它是一個Agent的運行框架,整合了聊天交互、模型調用、工具執行、會話狀態管理以及安全與權限控制。它更接近一個Agent的操作系統,而非簡單的工具。

      第二,明確自身定位。

      企業需要判斷自己在這場"龍蝦熱"中的角色:是成為基礎設施提供者,還是模型決策大腦,或者是生態整合者,亦或是場景應用者。不同的定位決定了不同的投入策略和商業模式。

      第三,關注分層價值。

      普通用戶為便利性付費,開發者為效率付費,企業為治理與可控性付費。企業需要思考自己的產品或服務,究竟在哪個層級創造價值。

      第四,避免盲目跟風。

      數字經濟應用實踐專家駱仁童博士認為,未來的競爭,不再是單純的技術比拼,而是誰能培養出更高效、更聽話、更能融入現有生產流程的AI員工,誰能把這些數字勞動力真正組織起來,形成新的生產力。

      企業不應為了"養蝦"而"養蝦",而應思考如何讓AI Agent真正融入業務流程,創造實際價值。例如,某制造企業用AI Agent自動處理供應鏈數據,效率提升40%;某零售企業用AI Agent自動生成營銷文案,節省人力成本30%。

      第五,關注安全與合規。

      騰訊云已上線AI Agent安全中心,通過"可視、可溯、可控、可信"四大核心能力,實時監測異常指令、攔截高危命令并掃描插件漏洞。企業在布局AI執行層時,必須將安全與合規納入核心考量。

      2026年正是AI執行層布局的關鍵窗口期。那些能夠率先將AI Agent融入業務流程的企業,將在未來的競爭中占據先機。等到生態成熟、標準統一后再入場,可能已經錯失最佳時機。

      這場"龍蝦熱"究竟意味著什么?它是AI技術路線轉折的起點,還是一次由資本與情緒推動的短暫狂歡?答案或許還未揭曉。但有一點可以確定:人與AI的交互方式正在發生根本性改變,而那些能夠抓住這一趨勢的企業,將在未來的競爭中占據先機。

      AI正在從"提供建議"的聊天工具,走向能夠直接接管任務的代理式智能。你準備好迎接這場范式轉移了嗎?

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