OpenClaw，Token与Atlas 950：细思极喜的战略级部署

OpenClaw的开源AI智能体引发全网关注。因其图标为红色龙虾，社区用户昵称其为“龙虾”，将使用和训练它的过程戏称为“养龙虾”。OpenClaw能够执行复杂任务，如万字小说创作、短视频生成、长周期财报分析等。这类需要消耗海量计算资源的深度AI应用，正推动算力需求进入新阶段。

为什么这类应用对算力消耗巨大？其背后涉及一个核心概念：Token。近日华为发布的Atlas 950 SuperPoD智算超节点，正是一种旨在优化Token生产成本、提升算力供给效率的基础设施。本文将从三个概念入手，解析这一技术趋势，并梳理产业链核心受益标的。

一、什么是OpenClaw（“龙虾”）？—— AI深度应用的典型代表

OpenClaw是一款开源的AI智能体执行框架，由奥地利开发者Peter Steinberger主导开发，基于MIT开源协议。因其图标为红色龙虾，社区用户昵称其为“龙虾”，将使用和训练它的过程戏称为“养龙虾”。

与传统对话式AI不同，OpenClaw的核心定位是连接大语言模型与本地设备，让AI从“纸上谈兵”走向“实际操作”。它能够自主完成拆解任务、规划路径、决策执行全流程，用户只需下达一句自然语言指令。执行过程中可调用浏览器、文件系统、邮件、通讯工具等，覆盖办公、开发、生活、运维等90%以上的日常场景。

OpenClaw类应用的核心特征是任务复杂度高、交互轮次多、计算需求大。国际数据公司IDC预测，随着智能体普及，Token消耗将年均超30倍指数级跃升。用户享受OpenClaw带来的高效与便利，同时也需承担相应的计算成本。因此，优化Token消耗效率成为行业关注焦点。

二、什么是Token？—— AI计算的基本单元与计价基础

理解OpenClaw类应用的成本结构，需首先认识Token——AI模型处理文本信息的基本单位。

Token是模型进行文本理解和生成的最小单元。模型在处理自然语言时，会将输入的文本切分为若干个Token。例如，中文句子“我爱吃龙虾”可能被切分为[我]、[爱]、[吃]、[龙虾]四个Token。一般来说，1个中文汉字≈1-2个Token，1个英文单词≈1-3个Token。

Token具有双重属性：

第一，作为计算资源。在推理过程中，每个Token的处理都需要消耗计算资源，处理的Token数量越多，计算量呈平方级增长。模型的思考和生成，本质就是计算并预测下一个最可能出现的Token。

第二，作为计价单元。目前主流大模型厂商均采用Token计费模式，输入和输出分别计费。输出Token价格通常是输入Token的2-5倍，因为输出需要逐个Token生成，计算量更大。用户的付费，本质上是为这些Token所对应的算力资源买单。

以“生成一道菜的详细菜谱”为例：用户输入的查询被计为N个输入Token；模型生成包含详细步骤的回答，假设为1000个输出Token。此次交互的总成本即为（N+1000）个Token对应的费用。万字小说的生成对应数万乃至数十万Token的消耗，因此其总成本较高。

三、什么是Atlas 950？—— 面向AI时代的算力基础设施

如果将Token视为AI的“燃料”，那么Atlas 950就是一种旨在高效生产这种“燃料”的基础设施。其价值需置于此前算力集群的发展困境中来理解。

1. Atlas 950之前：传统算力集群的“堆卡困境”

在Atlas 950这类超节点架构出现前，构建大规模算力集群的主流方式是“堆卡”——通过外部网络将大量服务器连接起来。这一模式在实践中面临显著瓶颈：随着集群规模扩大，计算效率反而可能下降。主要原因在于芯片间的通信延迟。大规模模型训练需要海量芯片高度协同，但传统集群中，跨节点的数据通信需经过多层网络交换，大量时间消耗在数据等待上，形成所谓的“通信墙”。结果是，即使投入更多算力卡，有效算力产出也可能受限于通信效率，难以线性提升。

2. Atlas 950的架构创新：从“集群”到“超节点”

2025年9月，华为发布Atlas 950 SuperPoD智算超节点。该产品于2026年3月在MWC巴塞罗那展上首次海外亮相，其核心设计思路是：将大量计算节点整合为一个逻辑上的单一“超节点”计算机。

其关键技术突破在于自研的
“灵衢”（UnifiedBus）互联架构。该架构的特征包括：

扁平化互联：改变传统的以CPU为中心的树状结构，实现CPU、NPU、内存等单元的平等、高效互联，减少数据中转路径。

低时延通信：将单跳通信时延降低10倍，从2微秒降低到200纳秒。

统一内存寻址：实现内存资源的统一编址与调度，提升数据访问效率。

基于该架构，Atlas 950以单柜64卡为基本单元，最高可支持8192张昇腾NPU卡的高速互联，规模是上一代昇腾384超节点的20多倍。互联总带宽达16.3 PB/s，超过全球互联网总带宽10倍。训练吞吐量实测达4.91mn Tokens/s，推理吞吐量达19.6mn Tokens/s，内存容量达1152 TB。同时采用全液冷散热方案，有助于控制整体能耗。

3. Atlas 950的产业定位

在OpenClaw类应用需求增长的背景下，Atlas 950的定位可以从供需两端理解：

需求侧：OpenClaw等深度AI应用的兴起，推动市场对Token（算力）的总需求呈现指数级增长。传统以堆叠服务器为主的供给模式，面临成本与效率的挑战。

供给侧：Atlas 950通过架构创新，提供了一种新的算力供给方案。其核心价值在于提升Token的生产效率并摊薄单位Token的生产成本。华为方面表示，该产品旨在“打造坚实算力底座，为市场提供新的选择”。

产业影响：对于AI应用开发者而言，更低的Token成本意味着可以探索更复杂、更消耗算力的应用场景，而无需过度担心终端用户的使用成本。对于终端用户而言，则有望以更低成本获得更强大的AI服务。

四、Atlas 950产业链核心受益标的

随着Atlas 950进入量产阶段，产业链相关环节的核心供应商也将迎来发展机遇。以下为Atlas 950产业链相关公司的公开信息整理：

产业链环节核心公司核心逻辑整机/服务器拓维信息华为昇腾全栈核心伙伴，Atlas 950超节点独家主力供应商，国内昇腾服务器出货/订单占比约30%-40%。兆瀚AI服务器深度适配昇腾950+灵衢互联+全液冷，是Atlas 950集群的标准硬件底座。液冷散热川润股份华为Atlas 950/CM384液冷核心供应商，华为AI液冷份额约40%-50%，超节点液冷份额超50%。冷板、CDU、管路全链条自研，已中标芜湖超节点项目8亿+。液冷散热依米康华为数字能源生态伙伴及液冷核心供应商，历史合作覆盖华为云、上海智算中心等项目。冷板式与浸没式方案可将PUE降至1.19以下，在手订单3.5亿元、意向合同7亿元。高速连接器华丰科技华为昇腾AI服务器的核心连接器供应商，产品直接用于昇腾服务器及超节点。高速背板连接器核心供应商，受益于16.3PB/s超高互联带宽带来的增量需求。高速连接器意华股份Atlas 950高速互联的补充供应商，核心布局外围I/O连接器和高速线束。华为昇腾400G I/O连接器市占率超70%，112Gbps产品已全面量产。光交换核心部件赛微电子华为超节点解决方案中关键硬件组件的核心供应商，独家代工MEMS微镜芯片，用于OCS（光链路交换器件）方案。产能3万片晶圆/年，可满足华为约1800台超节点的需求，占华为规划产量约60%。

注：以上信息基于公开资料整理，不构成投资建议。

五、结语：细思极喜的战略闭环

OpenClaw、Token与Atlas 950，三者构成一个完整的战略闭环：

OpenClaw代表AI应用向深水区挺进，打开了需求天花板；Token作为AI世界的“通用货币”，其价值重估意味着整个产业链的蛋糕正在做大；Atlas 950则是供给端的革命性突破，用系统级创新绕过单芯片限制，在集群层面实现反超。

华为轮值董事长徐直军曾提及，在单芯片性能因外部因素受限的情况下，通过系统架构和互联技术创新，将大量芯片整合为高效协同的计算集群，是实现算力持续增长的有效路径之一。Atlas 950的发布，可视为这一技术路径的具体实践。

细思之下，真正令人欣喜的不是单一产品的参数，而是这条路径已经走通——国产算力产业链找到了属于自己的节奏。当用户享受越来越智能、成本不断优化的AI服务时，或许不会直接接触到Atlas 950这个名称。但作为算力供给体系的一部分，它正持续为AI深度应用的普及提供基础支持。

而这，正是这场战略级部署最值得期待的地方。

本文基于公开信息整理分析，旨在提供技术概念与产业动态的客观介绍。内容不构成任何投资建议，数据仅供参考。

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