摘要

近期，AI龙虾（OpenClaw）作为开源本地AI智能体框架迅速爆火，从普通用户“养龙虾”的全民热潮，到腾讯、阿里等大厂纷纷布局，其核心突破在于实现AI从“会说话”到“会干活”的跨越，成为推动算力需求从“对话级”向“工业级”升级的关键变量。

本报告通过拆解AI龙虾的核心特性与算力消耗逻辑，结合最新产业动态、政策导向、市场数据，分析其对算力产业链各环节的拉动作用，预判算力产业链将迎来新一轮景气周期，并梳理各环节核心机遇与潜在风险，为市场参与者提供参考。

一、引言：AI龙虾爆火，开启AI执行时代

1.1 AI龙虾核心定义与爆火逻辑

AI龙虾并非海鲜养殖相关概念，其全称OpenClaw，是由奥地利退休程序员彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）于2025年11月发起的开源本地AI智能体框架（最初仅为“周末项目”），因Logo为红色龙虾、“Claw”（钳子）象征其数字操作能力，被网友戏称为“龙虾”，部署、训练、使用的全过程被称为“养龙虾”。与ChatGPT、豆包等传统对话式AI不同，AI龙虾是具备“本地大脑+数字双手+永久记忆+技能进化”的“数字员工”，获得授权后可直接操控电脑、手机，实现“听懂指令→拆解任务→动手执行→自动汇报”的全闭环，彻底打破了传统AI“只给方案、不做执行”的局限。

AI龙虾的爆火并非偶然，其核心驱动力在于解决了用户“高效落地生产力”的核心需求：3月6日深圳腾讯大厦北广场出现近千名开发者排队安装的盛况，腾讯推出免费安装服务解决普通用户部署难题，马化腾直言“没想到养龙虾这么火”，傅盛卧床14天靠龙虾搭建8人AI团队，普通打工人用它解放80%重复工作。同时，“养龙虾”热潮催生了配套服务产业链，小红书、抖音上“OpenClaw安装教程”相关帖子刷屏，上门安装服务定价299-800元仍供不应求，甚至出现印着龙虾标志的迷你主机一体机售卖，销量火爆。截至2026年3月9日，其GitHub星标数已突破28万，超越React（24.3万）和Linux（21.8万），登顶全球开源软件项目榜，大厂纷纷跟进推出一键部署服务或自研同类产品，全民级应用热潮快速形成。

1.2 核心变革：从“对话AI”到“执行AI”的算力需求跃迁

AI龙虾与传统对话式AI的本质差异，直接导致算力需求的量级式提升。传统对话式AI一次对话仅消耗1000-5000 Token，相当于“说一句话”的算力成本；而AI龙虾作为7X24小时持续运行的智能体，一个智能体持续运行1小时，可能消耗10万-100万Token，相当于“一个人工作一整天”的算力成本。中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长文继荣指出，未来每个人可能拥有多个AI智能体，每日可能消耗千万级Token，对底层算力基础设施构成巨大压力。

各大证券公司对此均有明确观点，其中华泰证券测算，与聊天机器人相比，智能体的token消耗或提升十倍以上，对应的算力需求将增长百倍以上，且这种需求变革将推动推理算力历史性超越训练算力，成为算力需求的核心支撑；中信证券认为，AI龙虾的爆火标志着AI智能体从“概念”走向“落地”，算力需求将从“脉冲式”转为“持续性”，成为算力产业链中长期增长的核心引擎；中金公司则补充，AI龙虾的全民级普及将快速放大推理算力缺口，倒逼算力硬件升级与算力服务扩容。

量化对比来看，若100万人同时使用龙虾处理工作，其算力需求相当于1000万个传统大模型用户同时对话，呈现指数级增长态势，这种从“对话级”到“工业级”的算力需求跃迁，成为拉动算力产业链增长的核心引擎。

二、AI龙虾的算力消耗逻辑：四层架构驱动需求升级

AI龙虾之所以能实现“执行能力”，核心依靠网关层、大脑层、执行层、记忆层的四层模块化架构，各层级协同运行均需消耗大量算力，且呈现“持续占用、动态增长”的特点，具体拆解如下：

2.1 网关层：多通道交互的算力基础

网关层作为AI龙虾的“五官+神经中枢”，是所有指令的唯一入口，默认监听本地端口并实现多通道统一接收（微信、飞书、钉钉、Telegram等全平台）、身份鉴权、指令归一、任务队列管理与结果反馈。这一过程中，需实时处理语音、文字、图片等多格式指令的转换与传输，同时保障多任务并发时的秩序，对算力的实时性、稳定性提出基础要求，虽单条指令算力消耗较低，但海量用户并发时将形成规模化算力需求。

2.2 大脑层：任务拆解的核心算力消耗端

大脑层（LLM）是AI龙虾的决策中枢，采用模型无关设计，兼容GPT-4、通义千问、Kimi K2.5、MiniMax M2.5等各类大模型，核心负责意图理解、复杂任务拆解、工具决策与异常处理。

值得注意的是，OpenClaw已成为OpenRouter平台最大的token消耗源，接入其生态的大模型获得了指数级增长的需求管道，其中Kimi K2.5因性价比优势成为OpenClaw官方免费主力模型，发布不到一个月近20天累计收入便超过2025年全年总收入，MiniMax M2.5、阶跃星辰Step 3.5 Flash等国产模型也凭借OpenClaw生态实现调用量暴涨。

大脑层处理指令时，需将复杂任务拆解为原子化步骤，例如面对“整理桌面文件，按类型分类，生成今日工作总结，明天早上9点提醒我开会”的指令，需拆解为多个子任务并持续调用大模型推理，这一过程是算力消耗的核心环节，且指令复杂度越高、任务链条越长，算力消耗呈几何级增长。

2.3 执行层：实时操作的算力支撑

执行层作为AI龙虾的“双手+四肢”，基于RPA机器人流程自动化技术，直接对接操作系统、各类软件与API，实现系统级（文件增删改查）、软件级（Office、浏览器操控）、网络级（API调用）的全场景操作。这一过程需要实时模拟鼠标、键盘动作，同步处理软件交互中的各类反馈，对算力的低延迟要求极高——任何算力不足导致的卡顿，都可能造成任务执行失败。此外，执行层的技能库（如文档处理、代码编写、数据抓取）升级与迭代，也需要持续的算力支撑，而AI龙虾的规模化应用，进一步提升了对执行层算力的稳定性、高效性要求。

2.4 记忆层：永久存储的算力消耗补充

记忆层采用本地文件持久化存储，根治传统AI“健忘症”，分为短期记忆（当前任务上下文）、中期记忆（会话记录）、长期记忆（用户偏好、职业习惯），且记忆永不丢失。这一特性让AI龙虾具备极强的互动感，可主动向用户发送消息、提供个性化反馈，但同时也需要持续占用存储算力，用于数据的实时写入、读取与更新，尤其是长期使用后，用户专属记忆数据量不断增加，对存储算力的需求将持续提升。

三、算力产业链现状：需求爆发叠加政策护航，景气度持续升温

算力产业链以“算力生产-算力调度-算力应用”为核心逻辑，分为上游硬件、中游服务、下游应用三大环节。AI龙虾的爆火叠加政策支持、技术迭代，推动各环节需求持续爆发，行业整体景气度迎来新一轮提升，具体分析如下：

3.1 上游硬件：核心环节需求爆发，国产替代加速

上游硬件是算力的基础载体，主要包括算力芯片、AI服务器、光模块、液冷散热等细分领域，是AI龙虾算力需求的直接受益者，呈现“订单饱满、国产突破”的特点，各大券商对此形成共识：

• 算力芯片：作为算力核心，需求呈指数级增长。英伟达新一代GPU（如GB200）算力密度大幅提升，其Blackwell架构已实现推理领域领先，Rubin平台更将推理token成本最多降低至Blackwell平台的1/10，首批部署已对接亚马逊云科技、谷歌云等主流云厂商；国产方面，海光信息、寒武纪、华为昇腾等企业的芯片批量落地，同时AI龙虾带动国产大模型爆发，间接推动国产算力芯片的规模化应用，2025年国内AI芯片厂商营收同比增长超300%，国产化率持续提升，逐步替代海外高端芯片。对此，招商证券表示，AI龙虾带动的智能体普及，将持续推高GPU等算力芯片需求，尤其是推理型GPU，未来1-2年出货量将保持50%以上增速；兴业证券补充，国产算力芯片将借助AI龙虾带来的国产大模型爆发机遇，加速实现进口替代，长期国产化率有望突破30%。
• AI服务器：处于订单爆发期，浪潮信息、工业富联等头部企业的订单已排至2026年下半年，国内头部互联网厂商的算力资本开支同比增长50%以上。AI龙虾的规模化部署，进一步拉动AI服务器需求，尤其是支持多任务并发、低延迟的高端服务器，成为市场核心需求，同时AI服务器的升级的也为AI智能体的持续运行提供了硬件支撑。中信证券指出，AI龙虾的7X24小时运行特性，对AI服务器的稳定性、并发处理能力提出更高要求，将推动高端AI服务器占比提升，头部服务器厂商将持续受益；华泰证券测算，仅AI龙虾个人端部署，未来1年就将新增AI服务器需求超10万台，叠加企业端部署，需求缺口将持续扩大。
• 光模块与液冷散热：800G光模块需求持续放量，1.6T产品已进入小批量交付阶段；随着单机柜功率突破30kW，液冷技术成为新建智算中心标配，2026年新建智算中心100%标配液冷设备，渗透率直冲80%，英维克、高澜股份等企业订单饱满，业绩增长确定性高。需注意的是，800G光模块出现产能过剩迹象，价格下跌导致毛利率压缩，需警惕产能过剩风险。对此，中金公司表示，AI龙虾带动的算力需求爆发，将推动光模块向1.6T及以上高端产品升级，缓解800G产能过剩压力；国金证券则认为，液冷散热作为智算中心标配，将随着算力密度提升持续放量，行业景气度将维持3年以上高增长。

3.2 中游服务：枢纽作用凸显，盈利稳定性提升

中游算力服务是连接上游硬件与下游应用的关键枢纽，主要包括智算中心运营、算力租赁、算力网络调度，市场规模占整个产业链的51%，受益于AI龙虾带来的规模化算力需求，呈现“稳增长、高盈利”的态势，各大券商重点关注算力租赁赛道：

• 智算中心：国家“东数西算”工程持续推进，八大算力枢纽2026年集群总投资超2000亿元，西部节点主打AI训练，东部节点主打推理需求，智算中心利用率持续提升。阿里云单集群算力达EFLOPS级，科华数据等企业在全国布局多个数据中心并推进智算业务，以满足AI龙虾等智能体的大规模算力需求，尤其是推理算力需求的爆发，推动智算中心优化资源配置。
• 算力租赁：成为行业热门赛道，国内大模型企业、科技公司纷纷通过租赁算力降低自建机房成本，快速满足AI龙虾部署需求，尤其是中小开发者和企业，通过算力租赁快速接入AI龙虾生态。据预测，2026年中国算力租赁潜在收入市场规模有望达到2600亿元，并以每年20%以上的速度快速增长，IDC预计到2026年全球算力租赁市场规模将突破800亿美元，年复合增长率超25%。对此，华泰证券认为，AI龙虾的普及将大幅降低算力使用门槛，中小开发者和企业的算力租赁需求将迎来爆发，算力租赁行业将进入“量价齐升”阶段；中信证券补充，算力租赁企业若绑定国家算力枢纽节点、拥有稳定算力资源，将在行业竞争中占据优势，长期盈利稳定性突出；东方财富证券则提到，AI龙虾（OpenClaw）普及将直接拉动算力租赁需求，同时带动国产GPU/CPU、数据中心等相关板块同步受益。
• 算力网络调度：工信部部署“1+M+N”国家算力互联互通节点体系，解决以往“算力孤岛”问题，实现算力像电网一样统一调度。截至2026年3月，全国算力互联互通节点已接入155家企业的578个资源池、316EFLOPS智算资源，调度效率大幅提升，推动中游服务运营效率升级，更好地匹配AI龙虾带来的分布式算力需求。

3.3 下游应用：AI智能体打开新空间，需求场景持续扩容

下游应用是算力需求的最终来源，AI龙虾的爆火推动AI智能体应用场景持续扩容，除个人办公场景外，已逐步渗透至企业服务、政务、开发辅助等多个领域，进一步放大算力需求：

• 个人办公：AI龙虾可自动整理文件、写周报、做数据分析、发邮件等，解放用户重复工作，成为个人办公的核心辅助工具，规模化普及直接拉动个人端算力需求，同时个人用户对“养龙虾”的个性化需求，进一步提升了算力消耗的多样性。
• 企业服务：腾讯、阿里等大厂将AI龙虾接入企业办公系统，帮助企业实现流程自动化，降低人力成本，企业端规模化部署成为算力需求的重要增长点；同时，AI龙虾带动国产大模型商业化突破，月之暗面、MiniMax等初创企业凭借接入OpenClaw生态，实现收入爆发式增长，进一步推动企业端算力需求释放。
• 政务与其他场景：深圳福田区已部署“政务龙虾”，自动分析民生诉求、生成报告；在开发辅助领域，AI龙虾可自动写代码、调试Bug，进一步拓展算力应用场景。同时，AI龙虾与自动驾驶、工业互联网、智慧城市等领域的融合，将持续催生新的算力需求，推动算力应用场景持续多元化。

3.4 政策护航：多重利好推动产业链升级

政策层面持续加码算力产业，为产业链景气周期提供有力支撑：2026年《政府工作报告》首次写入“算电协同”，提出实施超大规模智算集群等新基建工程；工信部印发《关于开展国家算力互联互通节点建设工作的通知》，部署“1+M+N”国家算力互联互通节点体系；国务院国资委推进中央企业“AI+”专项行动，2025年央企在战略性新兴产业中的投资达2.5万亿元左右，其中中国移动2025年计划算力领域投资达373亿元，占其总资本开支25%。政策红利与AI龙虾带动的产业需求形成共振，推动算力产业链持续升级，为算力供给提供保障。

四、产业链景气周期预判：需求主导，新一轮增长可期

4.1 景气周期核心驱动因素

结合当前产业现状，算力产业链迎来新一轮景气周期的核心驱动因素主要包括三点：

一是需求端，AI龙虾带动AI智能体规模化普及，推动算力需求从“对话级”向“工业级”跃迁，形成指数级增长动力，且推理算力需求将逐步超越训练算力，成为算力需求的核心；

二是供给端，国产算力芯片、AI服务器等核心硬件技术突破，液冷、1.6T光模块等新技术落地，缓解供给瓶颈，同时国产替代加速，叠加AI龙虾带动国产大模型商业化，为产业链增长提供双重支撑；

三是政策端，国家持续加大算力基建投资，“东数西算”“算力互联互通”等政策落地，优化资源配置，推动产业链协同发展。

各大券商对此高度认同，其中中金公司预判，AI龙虾带动的算力需求爆发，将推动算力产业链进入新一轮3-5年的高景气周期，行业整体增速将维持在30%以上；招商证券则强调，国产替代与AI智能体落地形成共振，是本轮景气周期的核心亮点，将推动产业链盈利水平持续提升；兴业证券补充，算力产业链的景气度将呈现“上游强于中游、中游强于下游”的格局，与当前产业需求结构高度匹配。