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      揭開百度AI主宴一角:“龍蝦”只是前菜

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      本文系基于公開資料撰寫,僅作為信息交流之用,不構成任何投資建議


      導語:“龍蝦”創始人點贊背后,是百度長期全棧優勢的集中兌現。

      3月12日上午,百度發布全球首款手機龍蝦應用“紅手指Operator”。上線后,下載量迅速攀升,百度智能云的后臺系統一度彈出資源緊缺提示。


      圖:百度最新于 3月12日推出全球首款手機龍蝦應用“紅手指Operator”

      幾乎同一時間,“龍蝦”(OpenClaw)創始人Peter Steinberger,在海外社交平臺上接連發文。他不僅點贊百度的“中國速度”,還在多個帖子下連續評論,稱“Amazing”是他此刻最直觀的感受,并主動表示愿與百度聯合開發“龍蝦”。


      這一細節迅速在業內激起漣漪: “養蝦”大軍中,百度憑什么能成為那個被“龍蝦”創始人點贊的中國企業,并在短短數小時內收獲直白的合作意向?

      這看似是一次偶然的技術卡位,實則是百度十余年AI全棧布局,在技術范式轉換時刻的集中兌現。當OpenClaw所代表的AI Agent浪潮席卷而來,真正決定一家企業能走多遠的,從來不是單一節點的速度,而是系統性能力的厚度。

      01

      “百度速度”背后的戰略從容

      從技術本質來看,OpenClaw并非傳統聊天機器人,也不只是一個大模型調用殼。它是一款本地優先、自托管、單用戶為核心的開源AI Agent框架,核心是把模型的推理能力轉化為對電腦、軟件、在線服務進行實際操作的執行系統。

      OpenClaw能力鏈條包括任務拆解、聯網搜索、調用本地軟件、自我糾錯重試、長期記憶與多工具協作,因此相比普通聊天機器人具有更強的工作替代性。

      對用戶來說,OpenClaw這類應用是干活能力更強的助手。

      這就決定了,大廠下場養龍蝦絕非跟風,而是爭奪下一代AI入口、下一代AI云服務的必然動作。

      國內大廠的“養蝦”布局大致分為幾條路線:以百度、騰訊為代表的入口型平臺;以阿里、百度、火山引擎為代表的云與開發平臺;還有以百度、阿里智譜、 Kimi為代表的模型廠商,還有互聯網生態巨頭們,以BAT、小米等玩家為代表。


      圖:國內主要大廠 "養龍蝦"布局對比 資料來源:錦緞總結

      這場“龍蝦潮” 的爆發速度,遠超以往的AI技術迭代 ,從項目爆紅到各大廠商快速跟進,僅用了短短兩個月。所以這場競賽,拼的不僅是對前沿技術的快速響應,更是對企業技術實力、生態整合能力和落地能力的綜合考驗。


      不同于媒體輿論宣傳宣傳中的喧囂,在這場拼產業認知與技術積淀的競賽中,最早走在前沿面向公眾推出OpenClaw部署方案并開放可信執行能力的科技企業實際上是百度:

      • 1月,OpenClaw剛在海外掀起熱度,百度智能云就迅速推出OpenClaw極簡版部署方案,成為國內首家對接該技術的云廠商,緊接著又快速發布移動端OC部署方案,完成了從云端到移動端的初步布局。

      • 2月13日,百度電商Skill正式上架OpenClaw生態社區ClawHub,為開發者提供標準化的AI能力模塊;次日,百度APP官宣接入OpenClaw,把這一Agent能力帶向搜索的數億C端用戶。

      • 3月11日,百度智能云發布OpenClaw零部署服務DuClaw,以零部署大幅降低使用門檻,支持多款主流模型且內置百度搜索、百科等生態Skills;

      • 3月12日,推出全球首款手機龍蝦應用“紅手指Operator”,安卓用戶下載后可實現移動端智能體操作,不僅能完成各類本地任務,還能一鍵實現打車、點外賣等跨APP操作閉環,成為率先實現OpenClaw移動端落地的企業。


      當國內各大廠商從3月才開始密集發力“養蝦”時,百度已完成從技術部署到產品落地的全鏈路布局。

      早和快是最直觀的記憶點,但這輪競賽中百度的看點不僅于此。

      相比其他大廠,百度站在一個更獨特的位置:它既是入口型玩家(百度APP),也是云平臺型玩家(百度智能云),還是芯片(昆侖芯)、模型(文心)、生態(自有生態如電商/地圖等、外部合作生態)的完整持有者。它不是單一依賴某個入口,也不只是賣模型調用,而是試圖通過“百度App入口+智能云部署+昆侖芯算力+文心模型能力+內外部生態”形成完整閉環。

      這正是OpenClaw創始人點贊“中國速度”背后真正值得深究的地方:表面上是認可速度,背后隱藏的是百度系統性工程能力的厚度。單點速度可以靠突擊實現,但全鏈路的協同推進,依賴的是底層能力的完整覆蓋。

      回望百度的AI布局,每一步都踩在技術前沿:2012年設立深度學習研究院(IDL),2013年在硅谷設立研究中心;2017年發布首款云端AI芯片昆侖1代;2021年推出文心大模型;2023年發布生成式AI產品文心一言;2024年文心大模型全家桶加速迭代,系統布局最看好的AI應用方向智能體,2025年,蘿卜快跑、百度文庫、智能體等AI業務全面開花。

      在這一過程中,百度見證了AI從技術探索到產業落地的全過程,建立了獨有的全棧技術能力,也形成了對技術趨勢的判斷力,能在技術萌芽階段就識別哪些方向值得長期投入。


      圖:百度AI全棧能力

      更重要的是,百度的戰略主線始終清晰:先入局大模型,率先意識到模型的價值發揮在于推應用,接著重點智能體、數字人等熱門AI應用方向,在每一步都同步打造開放生態。

      這條主線也能解釋為什么百度最快的捕捉到了AI Agent的新風口——OpenClaw,并以最快速度把自家的“龍蝦”養出滿塘紅了。

      當技術浪潮涌來時,全棧布局的價值得以顯現——百度不需要等待任何第三方的接口和排期,因為芯片是自己的,云是自己的,模型也是自己的,智能體也是自己的。

      這種戰略上的從容,讓百度在技術范式劇烈變動的窗口期擁有了獨特的響應能力。

      02

      全棧協同發力

      AI真正走向“用戶友好”

      當市場紛紛將目光聚焦于養蝦速度時,卻忽略了一個核心事實:養龍蝦是一項復雜的系統性工程。

      OpenClaw本質上是一個個人AI操作系統,其核心架構由Gateway(網關)、Agent(智能體)、Skills(技能)、Memory(記憶)四大組件構成,同時包含多個獨立的Workspace(工作臺),每個工作臺都具備獨立的狀態、能力集合與調度邏輯。


      圖:OpenClaw的四層架構 資料來源:APIYI

      與當前輿論上表現出的浮躁式狂熱形成鮮明對比的是,要讓這個系統真正落地并實現規模化應用,需要解決從算力支撐、模型對接、技能開發,到場景落地、用戶體驗優化的一系列問題,而這其中的每一個環節,都對技術能力提出了極高要求。

      因此,目前的OpenClaw仍處于“類DOS階段”,原生應用的用戶友好度很差:雖然具備強大的功能,但對用戶的技術要求門檻不低。從實測來看,OpenClaw的部署需要完成環境搭建、參數調試、權限設置等一系列步驟,無論是本地部署還是云端部署,都需要用戶具備基礎的技術能力,這也成為其大規模普及的最大障礙。

      即使部署完成,近期行業反饋更多的是OpenClaw使用過程中的Token焦慮——由于其需要高頻次調用大模型,且每次調用都攜帶完整的上下文信息,單個用戶的Token消耗量是傳統聊天AI的幾十倍甚至上百倍,長時間使用會導致成本快速攀升。

      OpenClaw在OpenRouter平臺上的Token消耗在一個月間從80.6B增長至358B,約增長4.4倍;2026年2月5日至3月5日一個月期間,OpenClaw是OpenRouter平臺Token消耗最高的應用,達到7.63T。


      圖:OpenClaw的Token 消耗量(截至2026/3/4) 資料來源:OpenRouter,國盛證券

      就在行業被部署門檻和Token焦慮困擾時,百度的核心優勢再度凸顯出來:在所有布局OpenClaw的廠商中,百度是少數圍繞零部署、零門檻、易操作、全場景”持續發力的企業。

      百度智能云于2026年1月推出OpenClaw極速簡易版部署方案,開發者基于輕量應用服務器可視化配置面板即可完成部署。幾天之后又迅速推出了移動端OpenClaw方案,這一步的意義是把OpenClaw從命令行安裝和環境依賴問題中解放出來。

      隨后到3月11日,百度智能云進一步推出DuClaw零部署服務,將此前“一鍵部署”進一步簡化為“零部署”:用戶無需選擇鏡像、無需自行部署云端服務器、無需配置大模型API Key,即可直接開始使用,可服務小白用戶。

      3月12日推出的手機應用“紅手指Operator”則通過移動端的產品設計,將OpenClaw的功能與用戶的日常生活場景深度結合,跨APP的操作閉環讓龍蝦從“技術工具”變成了“生活助手”,真正實現了技術的平民化。

      這份讓用戶倍感友好的體驗背后,是百度“芯云模體”全棧AI實力的硬核支撐——芯片、云服務、大模型、生態體的全鏈路布局,恰好匹配了OpenClaw的技術需求。

      對于OpenClaw這種高頻調用、多輪推理、長上下文、持續運行的Agent系統,全棧協同能力顯得尤為關鍵。因為養龍蝦的過程,就像為智能體打造一個完整的“生態系統”:

      • 需要為它提供運行載體,即云服務器/輕量云主機——依賴強大的云服務能力;

      • 需要為它備好穩定的算力支撐,以應對高頻次的Token消耗——依賴自主可控的芯片與算力;

      • 需要為它裝上干活的“腦子”,即通過大模型提供思考和決策能力——依賴領先的大模型;

      • 需要為它接入各類即時通訊平臺等,打開信息和服務的入口,給“龍蝦”干活提供實時數據庫,也打開社交圈。

      • 最后需要后端場景承接能力,比如電商、外賣、游戲等,以完成任務閉環。

      這套組合拳下來,能有實力完整承接的企業屈指可數。而百度在這幾大方面均具備行業領先能力:

      • 芯片層面百度昆侖芯擬分拆獨立上市,三方機構給予其500億美元量級的估值,自主研發的算力芯片能為AI應用提供穩定、高效、低成本的算力支撐,有效應對OpenClaw的Token消耗問題;

      • 云服務層面百度智能云是國內領先的云服務商,具備強大的云端部署和算力調度能力,能為OpenClaw提供靈活的部署方案;

      • 大模型層面百度擁有文心等領先的大模型體系,還提供全球主流模型支持,具備強大的自然語言交互和決策能力;

      • 生態和落地層面百度擁有搜索、百科、地圖、外賣、打車等豐富的生態場景,也有廣泛的外部合作伙伴生態,能為智能體提供海量的信息和服務入口,實現從指令到執行的閉環。


      圖:全棧優勢支撐百度超前布局“養龍蝦”, 資料來源:錦緞繪制

      03
      “龍蝦”只是前菜

      百度正在創造一個“新百度”

      百度“龍蝦”應用池的養成,本質上是一個“連接器”和“放大器”——它將百度的芯片、云服務、大模型與豐富的生態場景串聯起來,完成了AI Agent從指令輸入到任務執行的技術閉環。

      比如在紅手指Operator上,用戶得以用自然語言交互就能體驗到手機上養蝦的便捷感,也能讓這只龍蝦“跨”APP調用百度搜索、百科、地圖、外賣等服務,實現意圖與行動的無縫轉換。反過來,這些生態應用也為百度龍蝦應用提供了真實場景和海量數據,推動智能體持續進化。這種雙向賦能的生態結構,將百度在AI Agent領域的積累,借“龍蝦”之例變得具體而可感知。

      站在更長的技術演進維度來看,從對話機器人到生成式AI,再到今天的智能體,每一次迭代,都是對交互方式與應用邊界的重新定義。當前AI Agent的競爭,早已不只是模型能力的比拼,更是生態體系與用戶入口的爭奪。誰能在更多場景中嵌入智能體,誰就能在接下來的AI入口格局中占據先機。

      當然,龍蝦只是前菜。不止AI Agent,百度在AI賽道上的整體布局,正呈現出多線推進、多點落地的態勢。例如在無人駕駛領域,蘿卜快跑已進入全球26個城市,成為全球規模最大的無人駕駛出行平臺,近期接連獲得迪拜王儲等國際政要點贊認可。狂飆式的全球化擴張速度,既是蘿卜快跑技術領先性與安全性的體現,也成為中國AI出海的具象名片。

      另一彰顯內部創造力的代表是昆侖芯。今年以來,昆侖芯屢次成為外界重估百度的支點。AI應用愈發深化,但不變的是對算力的龐大需求,百度布局AI芯片十多年,終于等來可以大面積收獲的時刻。年初,昆侖芯提交分拆上市申請,不少機構給出500億美元估值,彰顯這一業務價值的同時,為新百度增添更大想象空間。

      從某個角度看,百度以AIAgent、無人駕駛、AI芯片等作為觸點,實際上是在完成一個更底層的目標:打通技術、產品、場景與生態之間的閉環,逐步建立起未來AI時代的核心地基。憑借芯片、云平臺、模型能力的全棧積累,以及多元場景的持續落地,百度正在構建一個更開放、更可持續的AI全棧生態系統

      市場上對百度的短期估值或有分歧,但對于經歷過AI長周期的人來說,真正值得關注的,是一家企業是否具備系統性構建能力。當技術浪潮真正來臨時,那些從底層邏輯出發、穩步積累的公司,才有可能完成從“先行者”到“引領者”的躍遷。


      圖:MiniMax創始人談當年在百度的實習經歷,稱百度是當時中國技術最好的地方

      如果說AI終將滲透進千行百業,成為重塑生活與產業的基礎設施,那么堅持以長期主義投入AI的百度,已經在這場變革中釋放出了長期積淀的優勢。

      也正是在這條路上,百度正在創造一個“新百度”。

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