2026年的春天，一場(chǎng)關(guān)于龍蝦（OpenClaw）的熱潮，在迅速?zèng)_頂后再次駛?cè)胂滦袇^(qū)間

爆火時(shí)，地鐵里有人在刷教程，朋友圈里有人在曬養(yǎng)蝦戰(zhàn)績(jī)，全民養(yǎng)蝦的熱情，讓Token經(jīng)濟(jì)學(xué)以一種近乎病毒傳播的方式完成了對(duì)全市場(chǎng)的教育。

然而不到三個(gè)月時(shí)間過(guò)去，所有討論迅速收斂回極客圈內(nèi)部，全球范圍內(nèi)龍蝦相關(guān)的谷歌指數(shù)、百度指數(shù)、微信指數(shù)集體暴跌。

難道是一夜之間，大家才突然意識(shí)到部署龍蝦需要注冊(cè)GitHub，要有英文閱讀能力；Clone項(xiàng)目需要懂Git；配置環(huán)境需要會(huì)寫(xiě)Python；申請(qǐng)API Key需要信用卡；調(diào)試Skills需要理解權(quán)限和路徑；如果是Windows系統(tǒng)還要額外處理OpenClaw的各種兼容問(wèn)題。

龍蝦降溫背后，問(wèn)題究竟出在哪里？

AI墳場(chǎng)，堆滿(mǎn)了養(yǎng)不起的賽博龍蝦

要回答龍蝦為何降溫這個(gè)問(wèn)題，我們不妨先算一筆賬。

一個(gè)典型的養(yǎng)蝦失敗案例是這樣的：某辦公室白領(lǐng)，在朋友圈刷到“安裝這個(gè)龍蝦，節(jié)省了我XX%的辦公時(shí)間”“借助龍蝦，人人都是一人公司”的文章后熱血沸騰，花了600塊找技術(shù)服務(wù)商完成了本地部署，又花了幾千塊購(gòu)買(mǎi)高配顯卡電腦。

然后呢？

然后就沒(méi)有然后了。

因?yàn)轲B(yǎng)蝦的實(shí)際成本比很多人想的要高得多：

大部分普通電腦沒(méi)有針對(duì)本地Agent運(yùn)行設(shè)計(jì)權(quán)限保護(hù)機(jī)制，因此需要將養(yǎng)蝦本與日常工作辦公的設(shè)備區(qū)分，相關(guān)支出7000+起步。

但真正的成本大頭，其實(shí)在后續(xù)的使用與維護(hù)。要想蝦努力工作，就要使用Claude Sonnet 4.7在內(nèi)的SOTA模型，月均Token消耗成本700-2000元不等。

因?yàn)辇埼r為代表的Agent與普通Chat AI的核心區(qū)別在于其多輪深度推理能力。一個(gè)簡(jiǎn)單的報(bào)表整理任務(wù)，可能就需要拆解需求、調(diào)用工具、校驗(yàn)數(shù)據(jù)、輸出結(jié)果，每個(gè)環(huán)節(jié)都需要調(diào)用模型推理，堪稱(chēng)Token消耗黑洞。

也就是說(shuō)，在Agent模式下，完成一個(gè)任務(wù)，其模型調(diào)用次數(shù)會(huì)是日常問(wèn)答的十多倍。在此基礎(chǔ)上，又會(huì)帶來(lái)Token消耗近乎百倍的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

Transformer架構(gòu)模型，采用的自注意力機(jī)制會(huì)要求每個(gè)Token與全量Token關(guān)聯(lián)計(jì)算，這就導(dǎo)致算力消耗與上下文長(zhǎng)度呈平方級(jí)增長(zhǎng)。上下文翻倍，算力會(huì)翻4倍；上下文從1K增長(zhǎng)到10K，token消耗就會(huì)暴漲100倍。

當(dāng)然，成本問(wèn)題并非無(wú)解。

目前行業(yè)一個(gè)典型做法，就是將部分任務(wù)放在本地完成，解決云端大模型反復(fù)調(diào)用的成本困境。

拿榮耀近期將發(fā)布的搭載自研YOYO Claw 技術(shù)的MagicBook輕薄本來(lái)說(shuō)，通過(guò)為本地硬件搭載行業(yè)首個(gè)端側(cè)Token智能調(diào)度引擎，相比于OpenClaw來(lái)說(shuō)，可以為養(yǎng)蝦帶來(lái)50%以上的綜合Token成本節(jié)約。

具體來(lái)說(shuō)，Token智能調(diào)度引擎做的第一件事是本地分流。基于用戶(hù)任務(wù)理解，它會(huì)借用豐富的本地調(diào)用工具，比如用機(jī)控制、語(yǔ)義搜索、生圖識(shí)圖項(xiàng)目模型、文件管理等等，將部分相對(duì)簡(jiǎn)單、重復(fù)、好解決的問(wèn)題直接放在本地處理，做到云端零Token消耗。

在此基礎(chǔ)上，Token智能調(diào)度引擎還會(huì)針對(duì)用戶(hù)的提問(wèn)，做精細(xì)化的上下文壓縮以及skills匹配。

在上下文環(huán)節(jié)，很多龍蝦會(huì)一股腦將所有的歷史會(huì)話與信息全部喂給大模型，Token調(diào)度引擎則會(huì)對(duì)本輪上下文信息進(jìn)行壓縮，然后通過(guò)向量數(shù)據(jù)庫(kù)做跨會(huì)話的相似性檢索，召回最相關(guān)的部分，來(lái)降低整體的上下文輸出長(zhǎng)度。

做Skills調(diào)用時(shí)也是相同的邏輯，基于任務(wù)意圖定向調(diào)用Skills，避免全量技能加載的無(wú)效消耗。

也就是說(shuō)，哪怕一半的上下文壓縮，都能帶來(lái)四倍的算力節(jié)約。而榮耀官宣的50%Token節(jié)約，甚至還只是一個(gè)保守?cái)?shù)據(jù)。

榮耀YOYO Claw技術(shù)成本解決的另一個(gè)秘訣則在于絕對(duì)的安全管控。過(guò)去為了避免龍蝦誤授權(quán)導(dǎo)致出現(xiàn)刪庫(kù)、調(diào)取攝像頭、訪問(wèn)機(jī)密文件，用戶(hù)不得不為了養(yǎng)蝦部署云服務(wù)或者購(gòu)買(mǎi)單獨(dú)的硬件設(shè)備。

而YOYO Claw技術(shù)在系統(tǒng)層面，專(zhuān)門(mén)部署了一個(gè)獨(dú)立安全龍蝦，作為所有AI操作的守門(mén)人，保證用戶(hù)身份、記憶數(shù)據(jù)全本地處理，專(zhuān)屬Skills通過(guò)硬件加密存儲(chǔ)，全鏈路權(quán)限管控杜絕越權(quán)。一旦檢測(cè)到高危操作，安全龍蝦就會(huì)實(shí)時(shí)攔截并告警，從底層根除安全隱患。如此一來(lái)，用戶(hù)就可以放心的用它作為日常的辦公本、生活本，安心養(yǎng)蝦。

真正龍蝦平權(quán)，還差一個(gè)可本地部署的硬件

當(dāng)然，導(dǎo)致龍蝦退潮，成本只是諸多原因中最好解決的一個(gè)，對(duì)大部分跟風(fēng)的人來(lái)說(shuō)，龍蝦不會(huì)布，布了又不知道怎么用，什么時(shí)候用，才是最大的問(wèn)題。

原生OpenClaw整個(gè)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)邏輯都建立在用戶(hù)懂技術(shù)的前提上。但技術(shù)社區(qū)覺(jué)得理所當(dāng)然的操作，對(duì)普通人來(lái)說(shuō)難如登天。

針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，榮耀直接將過(guò)去養(yǎng)蝦需要的繁瑣部署安裝調(diào)試簡(jiǎn)化到掃碼登錄即用。用戶(hù)打開(kāi)MagicBook，開(kāi)機(jī)掃碼登錄，就能一鍵打通微信、飛書(shū)兩大國(guó)民辦公工具，后續(xù)不管有什么需求，只需要對(duì)話交互就能搞定。

但這還只是基礎(chǔ)，過(guò)去行業(yè)最大的誤區(qū)，是把產(chǎn)品部署等同于產(chǎn)品可用乃至產(chǎn)品好用。市場(chǎng)上存在大量非技術(shù)背景但對(duì)AI有剛需的普通人，比如家長(zhǎng)想用AI輔導(dǎo)孩子但不會(huì)配置；職場(chǎng)人想讓AI幫忙寫(xiě)周報(bào)但找不到入口；銀發(fā)族想用AI輔助健康管理但不知如何開(kāi)始。他們正是AI技術(shù)走向規(guī)模化落地必須跨越的最大群體。而一個(gè)不會(huì)幫助他們解決問(wèn)題的龍蝦，注定只是一個(gè)閑置的算力玩具。

為此，榮耀把場(chǎng)景覆蓋做到了最后一公里。借助YOYO Claw技術(shù) ，榮耀直接跳過(guò)用戶(hù)自學(xué)的環(huán)節(jié)，為學(xué)生、辦公人群預(yù)制了教育、辦公、學(xué)術(shù)、創(chuàng)作、智能輔助五大場(chǎng)景專(zhuān)屬龍蝦。寫(xiě)論文時(shí)自動(dòng)觸發(fā)學(xué)術(shù)蝦，做報(bào)表時(shí)喚醒辦公蝦，整個(gè)過(guò)程無(wú)需用戶(hù)手動(dòng)調(diào)用，系統(tǒng)會(huì)基于場(chǎng)景主動(dòng)匹配能力。

而對(duì)于父母或者小朋友這樣的養(yǎng)蝦純小白用戶(hù)，一句 “你能干什么”，就能喚醒全技能清單，接下來(lái)，用戶(hù)點(diǎn)選即可執(zhí)行。

甚至，對(duì)那些對(duì)龍蝦有定制需求的深度用戶(hù)他們也能通過(guò)在“我的技能欄”中自動(dòng)導(dǎo)入技能包，做定制化開(kāi)發(fā)，解決個(gè)性化需求。從而零代碼完成個(gè)性化龍蝦搭建，把極客的定制能力，下放給了普通人。

而在人人能用的基礎(chǔ)上，榮耀還更進(jìn)一步，讓龍蝦做到了人人好用。

傳統(tǒng)AI Agent是靜態(tài)的：用戶(hù)配置什么，它就一直做什么。而榮耀的方案加入了Agent Memory（智能體記憶），讓AI會(huì)從與用戶(hù)的交互中學(xué)習(xí)，逐步理解你的偏好、習(xí)慣、風(fēng)格、解決問(wèn)題的方式，并將其轉(zhuǎn)化為專(zhuān)屬Skills，讓你的龍蝦越用越好用。

而對(duì)于一些交互結(jié)果中可能會(huì)被復(fù)用的結(jié)果，榮耀還創(chuàng)新性地加入任務(wù)快照、執(zhí)行記錄功能，直接復(fù)用歷史結(jié)果，規(guī)避了相同問(wèn)題重復(fù)推理的消耗。

甚至，通過(guò)簡(jiǎn)單定制，家庭場(chǎng)景下，父母健康數(shù)據(jù)異?？赏街磷优薃gent，自動(dòng)提醒體檢、用藥，讓AI能力從個(gè)人生產(chǎn)力，延伸到家庭服務(wù)。

大模型向左，終端向右：AI Agent的入口到底在誰(shuí)手里？

2026年的養(yǎng)蝦熱潮中，玩家大致可分為四類(lèi)：獨(dú)立開(kāi)發(fā)者、互聯(lián)網(wǎng)大廠、模型廠商、硬件派?？此迫盒壑鹇梗瑢?shí)則各自有難以突破的短板。

比如，獨(dú)立開(kāi)發(fā)者的優(yōu)勢(shì)是靈活度拉滿(mǎn)，能做深度定制，但這只是極客小眾游戲。

模型廠商，比如OpenAI、Anthropic、deepseek作為行業(yè)上游賣(mài)水人，擅長(zhǎng)把AI做強(qiáng)，卻不擅長(zhǎng)把AI做易。它們的核心商業(yè)模式是賣(mài)API、按Token收費(fèi)。相應(yīng)的，用戶(hù)用得越多，廠商賺得越多。完全沒(méi)有做成本優(yōu)化的動(dòng)力。更不用提按照云端Token用量方式調(diào)用，就意味著用戶(hù)的所有隱私數(shù)據(jù)都要上傳云端，會(huì)帶來(lái)用戶(hù)使用中的極大不安感。

互聯(lián)網(wǎng)大廠做到了低門(mén)檻，卻始終困于生態(tài)孤島，飛書(shū)、釘釘、微信互不打通，跨國(guó)辦公的Zoom、Google生態(tài)更是無(wú)法覆蓋。很多AI智能體需要的系統(tǒng)級(jí)權(quán)限（文件管理、跨應(yīng)用操作），App級(jí)別的嵌入根本做不到。也是因此，AI智能體在他們手里，更像是App的一個(gè)插件，而不是一個(gè)獨(dú)立的產(chǎn)品。

唯有硬件廠商，能集齊所有優(yōu)勢(shì)：軟硬一體兼顧本地部署與云端靈活調(diào)用，系統(tǒng)級(jí)打通突破生態(tài)壁壘，零門(mén)檻體驗(yàn)對(duì)標(biāo)互聯(lián)網(wǎng)大廠，定制能力適配極客需求。

但硬件廠商眾多，為什么率先完成龍蝦普惠的，是榮耀？

答案很簡(jiǎn)單，榮耀用十年時(shí)間，2600人規(guī)模的AI研發(fā)團(tuán)隊(duì)，打造了覆蓋端側(cè)模型、云端模型、智能體全棧技術(shù)涵蓋在內(nèi)的AI全場(chǎng)景開(kāi)放生態(tài)。

榮耀是行業(yè)少有的全場(chǎng)景硬件玩家，此前早已實(shí)現(xiàn)手機(jī)、平板、PC的無(wú)縫數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，以及AI能力適配。2016年，榮耀在第一代Magic機(jī)型上，就開(kāi)啟了AI與硬件融合的探索；此后到了2023-2024年的百模大戰(zhàn)全民拼參數(shù)、拼榜單時(shí)，榮耀逆勢(shì)發(fā)布魔法大模型1.0、2.0，深耕端側(cè)模型與硬件協(xié)同，死啃優(yōu)化意圖理解與應(yīng)用調(diào)度；并在2024年的Magic7系列率先落地端側(cè)AI智能體，完成硬件Agent的技術(shù)驗(yàn)證。

到了AI agent時(shí)代，這種全棧能力再次完成質(zhì)變：PC端龍蝦學(xué)會(huì)的Skills、沉淀的Agent Memory，能同步到手機(jī)、平板全終端。你在戶(hù)外用手機(jī)發(fā)一句指令，家里的PC就能自動(dòng)完成報(bào)表整理、論文查重、文件歸檔，搞定跨終端的Agent協(xié)同。

這種單設(shè)備→多設(shè)備→全場(chǎng)景的深度覆蓋，是單一硬件廠商、軟件廠商都無(wú)法復(fù)刻的壁壘。

結(jié)尾

2026年3月，中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)悄然跨越了一道分水嶺，日均Token調(diào)用量突破140萬(wàn)億。

這一數(shù)字意味著什么？對(duì)比來(lái)看，2024年初這一指標(biāo)尚在千億量級(jí)，也就是說(shuō)，兩年增長(zhǎng)超過(guò)千倍，中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)，正式告別技術(shù)驗(yàn)證期，邁入規(guī)?；瘧?yīng)用階段。

如果說(shuō)Token經(jīng)濟(jì)崛起的上半場(chǎng)，行業(yè)在拼消耗、拼規(guī)模、拼調(diào)用量；到了下半場(chǎng)，競(jìng)爭(zhēng)的核心早已切換，誰(shuí)能降低Token成本，誰(shuí)能保障數(shù)據(jù)安全，誰(shuí)能抹平使用門(mén)檻，誰(shuí)就能掌控AI普及的主動(dòng)權(quán)。

在這個(gè)過(guò)程中，榮耀是行業(yè)第一個(gè)把Token效率落地的企業(yè)，也是第一個(gè)把AI Agent從極客玩具，做成全民生產(chǎn)力的企業(yè)。

而歷史上，無(wú)數(shù)的商業(yè)變遷也無(wú)數(shù)次證明了，所有成功的技術(shù)革命，最終指向的都是科技平權(quán)。

本文來(lái)自虎嗅，原文鏈接：https://www.huxiu.com/article/4852786.html?f=wyxwapp