2026年，AI智能體OpenClaw（昵稱“龍蝦”）席卷全球，國內(nèi)多地競相布局“龍蝦”生態(tài)鏈，各大AI企業(yè)紛紛投入“龍蝦”產(chǎn)品矩陣開發(fā)，讓“養(yǎng)蝦”成為現(xiàn)象級(jí)潮流。（另見本號(hào)文章要“養(yǎng)蝦”？別被夾?。?/p>

然而，火爆的“養(yǎng)蝦”熱潮下，卻隱藏著一個(gè)現(xiàn)實(shí)隱憂：從核心模型、開發(fā)工具到算力芯片，這只外來“龍蝦”的生命線，大都不掌握在我國企業(yè)手中。

“西蝦東養(yǎng)”背后，我國AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用層創(chuàng)新亮眼，但底層技術(shù)基座對(duì)外依賴度高的問題，顯得格外突出。

繁榮幕后尚存隱憂。

盡管OpenClaw本身并不完全等于“美國開發(fā)的智能體”，但開發(fā)所依賴的底層基座卻由美國企業(yè)掌握。

三層基礎(chǔ)，外部把控。

AI智能體的底層基座是一個(gè)多維度、分層融合的技術(shù)體系，這種體系并非某個(gè)爆款應(yīng)用，而是支撐上層應(yīng)用的三層基礎(chǔ)設(shè)施。

算力層面，美國掌握著大量半導(dǎo)體科技廠商，通過對(duì)以英偉達(dá)為代表的高端GPU芯片產(chǎn)業(yè)進(jìn)行管控限制，美國可以牢牢掌控AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展源頭的算力資源。

模型層面，OpenAI、Anthropic、Google等AI產(chǎn)業(yè)巨頭所開發(fā)的眾多“基礎(chǔ)大模型”，不僅定義了前沿技術(shù)范式，還通過極高的研發(fā)投入形成了“規(guī)模法則”的先發(fā)優(yōu)勢(shì)。

框架層面，多年來美國企業(yè)以PyTorch、TensorFlow、CUDA為核心的軟件生態(tài)，已經(jīng)基本掌控了AI技術(shù)開發(fā)的路徑框架。全球絕大多數(shù)的AI開發(fā)者都生長在這一生態(tài)中，在全球范圍內(nèi)形成了極高的路徑依賴。

可以看到，當(dāng)前美國在AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)硬件、基礎(chǔ)規(guī)則和框架生態(tài)上，具備強(qiáng)勢(shì)主導(dǎo)地位。

依賴現(xiàn)狀，客觀存在。

當(dāng)前，中國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展正處在“底座能力”加速追趕的階段，但同時(shí)也意味著，一定程度上存在對(duì)外部底層基座的路徑依賴，在“養(yǎng)蝦潮”中體現(xiàn)得尤為明顯。

模型依賴需要扭轉(zhuǎn)。OpenClaw核心智能并非內(nèi)生，必須依賴GPT-4、Claude等海外大模型的API接口。

中國AI企業(yè)在跟進(jìn)OpenClaw布局時(shí)，大多選擇“直接調(diào)用美國模型API、復(fù)用美國算力資源”的捷徑，在底層適配改造、核心技術(shù)自研方面不足，加深了行業(yè)對(duì)外依賴度。

國內(nèi)大多數(shù)“養(yǎng)蝦”活動(dòng)，如同在別人的果樹上進(jìn)行修剪和嫁接，卻未曾掌握培育果樹乃至創(chuàng)造新品種的核心技術(shù)。

生態(tài)依賴尚存挑戰(zhàn)。在標(biāo)準(zhǔn)上，OpenClaw的執(zhí)行邏輯、接口規(guī)范、工具調(diào)用方式正成為行業(yè)事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)，后續(xù)智能體產(chǎn)品必須與其兼容。

盡管中國在開源模型下載量上已居世界前列，但主要活動(dòng)仍是在美國設(shè)定的框架、協(xié)議和社區(qū)規(guī)則內(nèi)進(jìn)行“二次優(yōu)化”。發(fā)展的主導(dǎo)權(quán)與方向盤，并不在自己手中。

算力依賴仍然存在。當(dāng)前，中國AI芯片產(chǎn)業(yè)在外部壓力下正加速自主創(chuàng)新，但短期內(nèi)芯片性能與生態(tài)差距仍然存在。?

美國對(duì)先進(jìn)制程芯片制造的限制?，使得國產(chǎn)GPU廠商主流采用7nm或14nm制程，在芯片的算力密度和能效比上仍有差距。在?大模型訓(xùn)練等最前沿領(lǐng)域，國產(chǎn)芯片的單卡性能相較英偉達(dá)最新產(chǎn)品，大約落后5年左右。??

風(fēng)險(xiǎn)與機(jī)遇并存。

可以看到，目前中國AI企業(yè)對(duì)外部的高依賴度，確實(shí)對(duì)國內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來一定挑戰(zhàn)，但同時(shí)也為彎道超車提供了機(jī)遇。

持續(xù)依賴，風(fēng)險(xiǎn)提升。

當(dāng)前中國AI企業(yè)最大的風(fēng)險(xiǎn)，不是沒有國產(chǎn)底座，而是沒有把國產(chǎn)底座放到最核心的位置去打磨智能體能力。

技術(shù)代差可能拉大。如果國產(chǎn)模型只是用來降成本、過備案、做私有化，而復(fù)雜編程、深度推理、長鏈執(zhí)行等高價(jià)值場景還是默認(rèn)交給美國模型，那么差距就真的會(huì)被越拉越大。

并且，一旦美國前沿模型率先探索出新的技術(shù)路線，中國AI企業(yè)往往處于“追趕式創(chuàng)新”狀態(tài)，可能進(jìn)一步拉大代差。

商業(yè)模式較為脆弱。大量國內(nèi)AI初創(chuàng)公司和應(yīng)用層企業(yè)，技術(shù)棧深深嵌套在CUDA生態(tài)和Hugging Face等開源社區(qū)中。

一旦底層協(xié)議或授權(quán)發(fā)生變動(dòng)，或者遭遇更嚴(yán)苛的開源協(xié)議限制，國內(nèi)企業(yè)的軟件棧穩(wěn)定性將受到?jīng)_擊。

更關(guān)鍵的是，像Manus這樣先用美國模型做出爆款、再切回國產(chǎn)模型的路徑，可能導(dǎo)致核心數(shù)據(jù)反饋回路優(yōu)先流向美國模型生態(tài)，抬升中國AI產(chǎn)業(yè)商業(yè)模式受制于人的風(fēng)險(xiǎn)。

供應(yīng)鏈潛在風(fēng)險(xiǎn)加劇。當(dāng)前，特朗普政府對(duì)華技術(shù)封鎖不斷加碼，從供應(yīng)鏈源頭遏制中國算力提升，這使中國AI企業(yè)在訓(xùn)練下一代超大模型時(shí)，可能遭遇算力不足的現(xiàn)實(shí)困難。

破局路徑，正在打通。

盡管面臨風(fēng)險(xiǎn)，但中國AI產(chǎn)業(yè)不會(huì)坐以待斃。從政策到企業(yè)，一條“自主替代+非對(duì)稱競爭”的破局之路正在加速形成。

算力上建設(shè)集群。國內(nèi)企業(yè)另辟蹊徑，在算力集群效率和異構(gòu)計(jì)算上尋找突破口。正在嘗試用“系統(tǒng)優(yōu)化”彌補(bǔ)“器件差距”，國內(nèi)多個(gè)智算中心已實(shí)現(xiàn)千卡乃至萬卡國產(chǎn)集群的穩(wěn)定運(yùn)行。

模型上雙線突圍。閉源陣營中，百度文心、阿里通義、字節(jié)豆包等大模型正努力擺脫依賴，構(gòu)建貫通各層的垂直整合能力；開源陣營中，阿里千問、DeepSeek等開源模型，在性能上已經(jīng)逼近甚至局部超越同量級(jí)的美國開源模型。

這種開源生態(tài)的繁榮，降低了國內(nèi)中小企業(yè)對(duì)單一美國基座的依賴，形成了“第二選擇”。

政策上舉國發(fā)力。中國國家層面的算力調(diào)度平臺(tái)、AI芯片專項(xiàng)扶持、開源社區(qū)建設(shè)等政策正在密集落地。

北京、上海、深圳等地紛紛出臺(tái)AI算力補(bǔ)貼和國產(chǎn)芯片適配激勵(lì)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同攻關(guān)。同時(shí)，“東數(shù)西算”工程也在為國產(chǎn)算力提供大規(guī)模應(yīng)用場景，加速技術(shù)迭代。

OpenClaw在中國的爆火，既是一場技術(shù)普惠的盛宴，也是一面映照產(chǎn)業(yè)發(fā)展的鏡子。

它讓我們看到中國AI企業(yè)在產(chǎn)品創(chuàng)新、工程落地、場景應(yīng)用上跑得足夠快，但在底層芯片、基礎(chǔ)框架、核心模型這些關(guān)鍵領(lǐng)域，仍與美國存在結(jié)構(gòu)性差距。

這種差距并非不可逾越，依靠整個(gè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系的發(fā)力，中國正加速形成彎道超車的新路徑。

未來幾年，將是中國從“應(yīng)用層繁華”轉(zhuǎn)向“基座層自主”的關(guān)鍵窗口期。

“龍蝦”可以養(yǎng)，但更重要的，是培育出屬于我們自己的“種蝦”——那才是中美AI博弈中最硬的底氣。