发展AI的关键变量：透过“龙虾对话”洞见未来趋势
证券时报记者 韩忠楠
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“其实我最开始使用OpenClaw（俗称‘龙虾’）的时候，并不太适应。”
无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪的回答，让2026中关村论坛年会AI开源前沿论坛的现场响起会心笑声。3月27日，在论坛圆桌讨论环节，月之暗面创始人杨植麟作为主持人向四位AI领域的同行抛出核心问题：使用OpenClaw的最深刻印象是什么？如何看待它和其他相关智能体的演进前景？
夏立雪坦言，习惯了大模型对话式交互的他，起初对这只“龙虾”的“慢反应”颇不适应，但他话锋一转：“后来我意识到，它不是一个只负责聊天的智能体，更像是一个能帮我完成大型任务的‘人’。”
这句话，道出了本场圆桌讨论的核心共识——AI正从“会聊天”走向“真干活”。
在智谱CEO张鹏看来，OpenClaw像是AI的“脚手架”，可以在模型能力之上搭建一个足够稳固、便捷又灵活的框架，让普通人无需掌握代码，也能轻松使用顶尖模型。
香港大学助理教授、Nanobot团队负责人黄超用一个网络热词概括了OpenClaw的独特价值——“活人感”。他表示，过去许多智能体给人的感觉更多是“工具感”，而OpenClaw通过IM（即时通讯）软件嵌入的交互方式，让AI更贴近人们心中智能助手的模样。
随着讨论的深入，AI智能体的未来图景逐渐清晰。杨植麟指出，开源模型与推理算力正形成新生态。随着Token（词元）量爆发，整个行业或将从训练时代逐步走向推理时代。
这一判断得到夏立雪的有力印证。“从1月底开始，我们的Token量每两周就翻一倍，至今已增长十倍。”他说，“上一次看到这种增速，还是3G时代手机流量普及之时。”在他看来，这是时代变革的信号，唯有优化、整合现有资源，才能让AI真正服务于每个人。
然而，Token需求的爆发式增长也带来现实挑战。张鹏坦言，让更聪明的模型执行更复杂的任务，资源消耗极大，所需Token量可能是回答简单问题的十倍甚至百倍，这也是智谱近期对GLM-5-Turbo模型提价的原因。
小米Mimo大模型负责人罗福莉从技术演进角度给出展望。她认为，“自进化”将是未来一年AGI（通用人工智能）领域的关键趋势。“在强大的自进化智能体框架加持下，大模型将为科学研究带来指数级的加速进展。”她透露，其团队借助顶尖模型与智能体框架，研究效率已提升近十倍。
对话尾声，杨植麟请每位嘉宾用一个词展望未来一年大模型的发展趋势。黄超选择了“生态”，罗福莉强调“进化”，张鹏则聚焦“算力”，夏立雪更看重行业的“可持续性”。
“我们作为一家Token工厂，能否持续、稳定、大规模地输出可用Token，让顶尖模型服务更多下游场景，是我最关注的问题。”夏立雪的话语中满是务实热忱。他进一步阐释愿景：“过去我们讲中国制造，将成本优势转化为优质商品输出全球；今天我们要让AI Made in China，通过高质量Token输出，让中国成为全球Token工厂。”
这场圆桌对话中，“龙虾”似乎早已超越其作为AI开源智能体的意义，引发了一场关于中国AI未来发展的深度思辨。从“会聊天”到“真干活”，从制造强国到全球Token输出者，每一步探索都藏着行业演进的密码。这条从技术突破到全球突围的道路，如何走稳走远？这正是未来一年AI产业最值得观察的关键变量。
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1：绕不开的基础依赖：Git 很多朋友在兴致勃勃地准备体验新工具时，第一步就容易被拦下。比如，在确认Node环境正常后，执行安装命令却碰了壁。 C: Users Administrator>npm install -g openclaw@latest npm error code ENOENT np
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