當(dāng)OpenClaw（俗稱“龍蝦”）引爆Agent狂潮，詞元（Token）需求每兩周翻一倍，中國的AI產(chǎn)業(yè)似乎站在了一個全新的拐點。

（韓忠楠/攝）

3月27日，在2026年中關(guān)村論壇年會上，月之暗面CEO楊植麟罕見擔(dān)任主持人，與智譜CEO張鵬、無問芯穹聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO夏立雪、小米MiMo大模型負(fù)責(zé)人羅福莉、香港大學(xué)助理教授黃超展開了一場關(guān)于“龍蝦”和AI開源的深度對話。

“龍蝦”革命拉高中國開源模型天花板

這場對話的起點，是引爆全球AI圈的OpenClaw。

羅福莉直言，OpenClaw帶來的不僅是交互形態(tài)的改變，更是把國內(nèi)那些尚未完全逼近閉源模型、但已位于開源模型賽道前列的模型，上限顯著拉高。

“在絕大多數(shù)場景里，你會發(fā)現(xiàn)它的任務(wù)完成度已經(jīng)非常接近Claude最新的模型。”羅福莉認(rèn)為，OpenClaw通過一套精巧的harness（控制框架）和skills（可組合的技能模塊）體系，讓稍弱一些的模型也能在復(fù)雜任務(wù)中表現(xiàn)出接近頂尖水平的實力。

夏立雪則從基礎(chǔ)設(shè)施的角度，看到了一個更具沖擊力的信號：Token量正在爆發(fā)式增長。“從1月底開始，我們的Token調(diào)用量每兩周翻一倍，到現(xiàn)在已經(jīng)增長了10倍。”夏立雪回憶，“上一次看到這種增長速度，還是3G時代手機(jī)流量快速普及的時候”。

在他看來，今天的Token用量，就像當(dāng)年大家每個月只有100MB手機(jī)流量時的那個階段。“這就是時代變化的一個信號。”

談及使用“龍蝦”的感受，羅福莉表示，只要真正用過 OpenClaw，就會很明確地感受到：這個框架在很多設(shè)計上是領(lǐng)先的。就她個人而言，OpenClaw給人一種“隨時隨地擴(kuò)展想象力”的可能，它最核心的價值體現(xiàn)在兩方面，一是開源，非常有利于整個社區(qū)深入?yún)⑴c、持續(xù)改進(jìn)，并且不斷投入到這個框架之中。二是OpenClaw這樣的框架，把國內(nèi)那些還沒有完全逼近閉源模型、但已經(jīng)位于開源模型賽道前列的模型上限顯著拉高。

當(dāng)模型的“智能”需要以幾何級數(shù)增長的Token來支撐時，底層的算力基礎(chǔ)設(shè)施就迎來了前所未有的挑戰(zhàn)。

夏立雪提出了一個前瞻性構(gòu)想：未來的基礎(chǔ)設(shè)施本身也應(yīng)該是一個智能體。他直言，當(dāng)前云計算時代的基礎(chǔ)設(shè)施是為人類工程師設(shè)計的，而不是為AI。未來基礎(chǔ)設(shè)施內(nèi)部甚至?xí)幸粋€“CEO”，而這個CEO本身也是一個Agent，能根據(jù)AI客戶的需求自主迭代系統(tǒng)。

楊植麟犀利提問，智譜張鵬回應(yīng)漲價邏輯

鮮少作為主持人的楊植麟，現(xiàn)場提問精準(zhǔn)且直接。他抓住智譜剛剛更新的GLM-5-Turbo模型和隨之而來的漲價策略，向張鵬拋出犀利問題。

張鵬表示，GLM-5-Turbo的迭代核心是讓模型從“會聊天”走向“能干活”——自己進(jìn)行長程任務(wù)規(guī)劃，不斷嘗試、不斷壓縮上下文、不斷調(diào)試，甚至連續(xù)工作72小時。“能干活”背后，是對模型能力要求的指數(shù)級提升。而漲價，則是這種能力躍遷的自然結(jié)果。

“完成一個復(fù)雜任務(wù)所需要的Token量，可能是簡單問答的十倍，甚至百倍。”張鵬強(qiáng)調(diào)，價格調(diào)整是回歸正常商業(yè)價值的必然，“長期依賴低價競爭，其實并不利于整個行業(yè)的發(fā)展。”

超長上下文是模型“自進(jìn)化”的前提

羅福莉則從模型架構(gòu)的角度，揭示了Agent時代的另一個關(guān)鍵變量：超長上下文。

“只要你真正用過OpenClaw，就會發(fā)現(xiàn)它往往是‘越用越好用，越用越聰明’。”她指出，這個現(xiàn)象成立的前提，是推理階段必須擁有足夠長的context（超長上下文）。

“現(xiàn)在的挑戰(zhàn)在于不是模型做不到百萬級甚至千萬級上下文，而是如果推理成本太高、速度太慢，這件事就沒有現(xiàn)實價值。”羅福莉認(rèn)為，只有到了千萬級、上億級上下文的階段，我們才可能真正看到模型的自我迭代能力被釋放出來。模型在一個復(fù)雜環(huán)境里依靠超強(qiáng)的上下文能力，才能更好地完成對自身的持續(xù)進(jìn)化。

她甚至大膽預(yù)測，未來一到兩年內(nèi)，這種自進(jìn)化Agent可能對科學(xué)研究帶來指數(shù)級的加速。“我們組內(nèi)做大模型研究的同學(xué)，借助Claude Code，研究效率基本上已經(jīng)可以提升接近10倍。”

中國有機(jī)會成為世界“Token 工廠”

夏立雪認(rèn)為，現(xiàn)在整個 AI 的發(fā)展仍然處在一個長期持續(xù)推進(jìn)的過程中。行業(yè)非常希望它能夠真正具備長期的生命力。

“從基礎(chǔ)設(shè)施的角度來看，一個非常現(xiàn)實的問題是：資源終究是有限的。就像我們當(dāng)年講“可持續(xù)發(fā)展”一樣，現(xiàn)在站在‘Token 工廠’的視角，我們能不能持續(xù)、穩(wěn)定、大規(guī)模地提供 Token，讓頂尖模型真正長期地服務(wù)更多下游場景，我覺得這是一個非常關(guān)鍵的問題。”夏立雪表示，現(xiàn)在很需要我們把視角放寬到整個生態(tài)，不僅要把國內(nèi)的各種算力資源用起來，也要努力把這些能力輸出到海外，讓全球資源能夠被打通和整合。

“過去我們講的是 Made in China（中國制造）。我們看到，中國能夠把低成本、高效率的制造能力轉(zhuǎn)化成優(yōu)質(zhì)商品，再輸出到全球。今天我們想做的就是 AI Made in China（人工智能中國造），即把中國在能源等方面的優(yōu)勢，通過Token工廠，可持續(xù)地轉(zhuǎn)化成優(yōu)質(zhì)Token，并輸出到全球。”夏立雪認(rèn)為，如果能夠做到這一點，我國就有機(jī)會成為世界的“Token 工廠”。

校對：陶謙

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