13家科技大厂火速入局“养虾”，拉动Token出海与指数级消耗OpenClaw在GitHub星标数突破25万，真正将AI从对话框推向自主执行。过去一周国内巨头全面下场，腾讯WorkBuddy、字节ArkClaw、阿里CoPaw等相继推出免配置部署方案。门槛大幅降低带来Token的指数级消耗，国产大模型因高适配度迎来调用量爆发：目前Kimi的K2.5在OpenRouter的OpenClaw模型调用上排第4，用户付费在1月环比增长8280%的情况下，2月环比再涨123.8%；MiniMax的M2.5则以1.8T调用量排第1。在模型差距收窄下，成本侧考量将进一步推高Token出海比例。“全民养虾”使得自主执行Agent对Token的消耗远超传统对话，直接带动推理需求的大幅增长。年初至今，智谱、网宿、深信服、AWS、U-CLOUD等均因需求和算力成本双重影响进行涨价。参考目前的Token消耗增速和底层算力规划，我们预估算力投入在2026年会继续维持高增，且国内曾受24-25年价格战影响的部分环节（如IDC、算力租赁、云服务商CSP等）均有望在26年实现实质性提价，全面催动相关标的报表端改善。B端应用爆发拉响安全警报，催化AI防护与国产硬件采购openclaw加速刺激2B市场对AI执行助手的深化需求，各大厂B端条线正加班应对。但由于OpenClaw具备高控制权限，工信部已发布安全提示，海外也披露过万个漏洞实例。考虑到B端严苛的安全合规要求，诸如腾讯管家紧急推出的“AI安全沙箱”等防护产品、以及物理隔离的混合云架构投入将大幅增加。叠加H200停产和H20进入放缓期，2026年政企本地化部署将直接催化国产芯片（CPU/DCU）及高性能硬件的采购量。OpenClaw应用在两年内或可创造25%的新增算力需求以OpenClaw为代表的Agent自主规划任务以及调用工具产生的大量Tokens有望进一步推动AI算力需求的快速增长。与传统Chatbot仅需单轮、短文本交互的低Token消耗模式不同，AI Agent因具备自主规划、多步推理、循环思考、工具调用及长上下文读写能力，其Token消耗并非线性增加，而是呈现指数级、数量级跃升。OpenClaw拉动算力需求的测算。假设OpenClaw人均支出为30-60美元/月，相关大模型的API调用价格为1-4美元/百万tokens，我们测算出，OpenClaw相关Agent应用消耗Tokens的规模在800万-6000万tokens/人/月。再考虑OpenClaw稳态可能达到的用户数量规模、国产AI芯片性能提升以及国内tokens增长趋势等因素，我们测算出：①悲观情景下，由于OpenClaw相关Agent的tokens消耗，新增的算力需求为1.1万至9.6万台AI服务器，4.4万至38.6万个AI芯片；我们取中位数21.5万个AI芯片，与目前市场的平均算力需求指引增加了3.5%；②乐观情境下，由于OpenClaw相关Agent的tokens消耗，新增的算力需求为4.4万至38.6万台AI服务器，17.6万至154.3万个AI芯片；我们取中位数86.0万个AI芯片，与目前市场的平均算力需求指引增加了13.9%（最大约25%）。国产AI芯片、服务器、交换机、AI基础软件以及IDC厂商有望受益OpenClaw快速渗透的趋势。OpenClaw驱动AI应用快速渗透，云厂商加大AI算力基础设施投入和AI大模型本地化部署加快的趋势已较为清晰。配套AI大模型在具体场景落地过程中的IDC运维、基础软件工具等也有望受益于云厂商加大对AI基础设施的投入。OpenClaw Token需求爆发，国产算力芯片迎来降本驱动的发展机遇需求端：OpenClaw登顶全球Token消耗榜首，算力需求持续攀升作为AI Agent领域的核心框架，OpenClaw当前Token消耗量已位居全球首位。据OpenRouter最新数据显示，近30天其调用量稳居全球第一，Token消耗规模呈现快速增长态势。与传统对话式AI相比，OpenClaw单任务Token消耗量显著更高，为普通Chatbot的5-10倍，复杂应用场景下甚至可达100倍。OpenClaw商业化推进速度迅猛，上线仅4个月，GitHub星标数量即突破27.7k，超越React成为史上破圈速度最快的开源项目，月增速达300%以上，生态扩张直接带动算力需求持续爆发。成本端：高算力成本制约商业化落地，国产芯片成降本核心路径OpenClaw的快速发展背后，高算力成本成为制约其规模化商业化的核心瓶颈，具体表现为个人及企业级应用的成本压力显著。个人用户层面，猎豹傅盛单日在OpenClaw上的算力消耗成本超100美元，欧洲相关工作室月均消耗成本达800-1500美元，普通开发者甚至面临“几轮对话即耗尽云厂商免费Token”的困境。企业级应用层面，云端部署场景下，1亿Tokens的算力成本约为4700元，而采用国产算力芯片进行本地部署，可将成本压缩至100元，成本差距达47倍，国产芯片的降本优势极为突出。核心矛盾在于，AI Agent的“思考-执行-反馈”闭环导致算力消耗呈指数级增长，传统英伟达架构难以支撑规模化落地，国产算力芯片凭借架构优化、本地化适配及政策补贴优势，成为破解成本瓶颈、推动OpenClaw商业化的核心路径，国产替代需求迫切。OpenClaw的快速扩张已形成巨大的算力需求缺口，而高算力成本成为其规模化商业化的核心制约因素。国产算力芯片凭借架构优化、本地化适配及政策补贴优势，能够有效降低Token计算成本，是破解行业痛点、推动AI Agent产业发展的核心力量，国产替代趋势不可逆云天励飞（OpenClaw适配优势：公司GPNPU芯片可完美支持OpenClaw的任务拆解、工具调用等核心需求，是国内最早实现Agent场景落地的算力解决方案之一，能够直接承接Token需求爆发带来的业务增量；深圳及龙岗区发布“龙虾十条”政策支持OpenClaw）作者声明： 本文转载自第三方，旨在提供资讯参考，并非证券推荐或投资建议。作者对内容的真实性、准确性不承担保证责任。本文不构成任何投资建议或证券推荐。截至发文日，作者与文中提及的标的不存在持仓关系。