阿里、字節(jié)瘋狂“養(yǎng)龍蝦”，到底圖什么？

“Token經(jīng)濟(jì)的泡沫，越吹越大了。

2026年，中國科技巨頭的動(dòng)作出奇地一致。

3月17日，阿里巴巴發(fā)布企業(yè)級AI原生工作平臺“悟空”。釘釘CEO陳航站在臺上，說了一句意味深長的話：“過去是人用釘釘來工作，未來是AI用釘釘來工作。”

同期，騰訊的WorkBuddy、字節(jié)跳動(dòng)的豆包Agent方案等，也陸續(xù)推出。百度、華為、京東，幾乎所有叫得上名字的科技巨頭，都在緊鑼密鼓地布局同一個(gè)賽道——AI Agent。

而引爆這一切的，是一個(gè)名叫OpenClaw的開源項(xiàng)目。開發(fā)者們給它取了個(gè)中文綽號：“龍蝦”。短短幾個(gè)月，這個(gè)項(xiàng)目在GitHub上狂攬30萬星標(biāo)，超越React和Linux，登頂全球開源軟件榜首。一時(shí)間，“養(yǎng)龍蝦”成了科技圈最熱的關(guān)鍵詞。

當(dāng)“龍蝦”的熱度開始降溫，Hermes（也稱“愛馬仕”，“養(yǎng)馬”）的熱度又開始迅速攀升。他們本質(zhì)上，都是Agent。

與此同時(shí)，另一組數(shù)據(jù)也在悄然攀升。

云廠商開始集體漲價(jià)。阿里云、騰訊云、火山引擎的AI算力產(chǎn)品價(jià)格，都經(jīng)歷了不同程度的上調(diào)。市場嗅到了微妙的變化——算力正在被重新定價(jià)。

阿里甚至專門成立了Alibaba Token Hub，將Token消耗作為核心戰(zhàn)略指標(biāo)。各大模型廠商開始緊盯Token消耗排名，就像互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代盯著DAU一樣緊張。

Agent產(chǎn)品密集發(fā)布、云廠商集體漲價(jià)、Token消耗數(shù)據(jù)飆升——三個(gè)現(xiàn)象指向同一個(gè)問題：科技巨頭為何如此瘋狂地押注Agent？

Agent，是大廠等待已久的

“算力出口”

先算一筆賬。過去兩年，國內(nèi)大模型廠商累計(jì)投入了多少錢？公開數(shù)據(jù)顯示，僅幾家頭部廠商的資本開支合計(jì)就超過千億元。如果算上算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、芯片采購、研發(fā)團(tuán)隊(duì)擴(kuò)張，這個(gè)數(shù)字更龐大。

這是一場豪賭。賭的是AI能夠像互聯(lián)網(wǎng)一樣，重塑一切商業(yè)形態(tài)。但賭局進(jìn)行到中途，一個(gè)尷尬的問題浮出水面：靠對話式AI，什么時(shí)候能回本？

對話式AI有兩個(gè)致命問題。

第一個(gè)問題：Token消耗太小。用戶和AI聊天，一天能聊多少？重度用戶可能來回幾十句，消耗不過幾千Token。普通用戶可能一周才用幾次。即便是有付費(fèi)意愿的用戶，一個(gè)月消耗的Token量也極其有限。

第二個(gè)問題：付費(fèi)意愿太低。對話式AI的商業(yè)模式，要么是按月訂閱，要么是按Token計(jì)費(fèi)。按月訂閱，幾十塊月費(fèi)已是天花板，用戶很難為“聊聊天”付更多錢。按Token計(jì)費(fèi)，用戶一天用不了多少，客單價(jià)上不去。

幾百億的投入，靠幾十塊的月費(fèi)、幾千Token的消耗來回本，賬算不過來。這不是某一家廠商的困境，是整個(gè)行業(yè)的集體焦慮。大模型廠商們砸下重金，卻發(fā)現(xiàn)自己站在一個(gè)“叫好不叫座”的尷尬位置——技術(shù)驚艷了世界，但商業(yè)閉環(huán)遲遲打不通。

Agent的出現(xiàn)，徹底改變了算力模型。

首先是Token消耗量級的躍升。Token消耗不是線性增長，是指數(shù)級躍升。一個(gè)復(fù)雜Agent任務(wù)，頂?shù)蒙蠋装俅纹胀▽υ挕１热纾粋€(gè)對話式AI任務(wù)，消耗的Token可能幾百到幾千。一個(gè)Agent任務(wù)，比如“幫我整理這份合同，找出風(fēng)險(xiǎn)條款，然后發(fā)郵件給法務(wù)審核”。Agent需要拆解任務(wù)、調(diào)用工具讀取合同、調(diào)用模型分析風(fēng)險(xiǎn)、生成審核意見、調(diào)用郵件系統(tǒng)發(fā)送——整個(gè)過程可能需要幾十次模型調(diào)用、多輪迭代、多個(gè)工具執(zhí)行。

其次是付費(fèi)邏輯的根本轉(zhuǎn)變。用戶愿意為什么付費(fèi)？為“聊天”付費(fèi)，用戶覺得不值。但為“完成任務(wù)”付費(fèi)，邏輯完全不同。如果Agent能幫我整理合同、分析數(shù)據(jù)、生成報(bào)告、自動(dòng)審批，它就不再是一個(gè)“聊天機(jī)器人”，而是一個(gè)“數(shù)字員工”。企業(yè)愿意為員工付費(fèi)，個(gè)人也愿意為節(jié)省時(shí)間的工具付費(fèi)。

kimi一個(gè)月199元，Agent只能用不到50次

筆者在kimi上部署的Agent

這就是從“按對話收費(fèi)”到“按任務(wù)收費(fèi)”的轉(zhuǎn)變。前者是消費(fèi)品邏輯，后者是生產(chǎn)力工具邏輯。

Token的本質(zhì)，在這一刻被重新定義。Token不是“字?jǐn)?shù)”，不是“計(jì)算次數(shù)”，而是模型的“思考量”和“行動(dòng)量”。每一次模型調(diào)用，每一次工具執(zhí)行，每一次迭代反思，都消耗Token。Token是AI時(shí)代的“燃料”——沒有它，模型無法思考；消耗越多，思考越深，行動(dòng)越強(qiáng)。

當(dāng)Agent成為主流應(yīng)用形態(tài)，Token的消耗量將不再是線性增長，而是伴隨任務(wù)復(fù)雜度的提升呈現(xiàn)指數(shù)級躍升。這正是科技巨頭們等待已久的“算力出口”。

Token經(jīng)濟(jì)正在成型。

Token經(jīng)濟(jì)不是未來概念，它正在發(fā)生。

從個(gè)人層面看，據(jù)報(bào)道，OpenClaw的重度用戶日均消耗Token達(dá)到3000萬到1億。一個(gè)用戶一天消耗的Token，抵得上過去一個(gè)社區(qū)的總和。有人因?yàn)锳gent陷入循環(huán)卡頓，6小時(shí)耗光9000萬Token，單日賬單超千元。這不是極端案例，是Agent時(shí)代的常態(tài)。

從國家層面看，2026年3月，中國日均Token調(diào)用量突破140萬億。兩年增長上千倍。這個(gè)數(shù)字還在以每周兩位數(shù)的速度增長。140萬億是什么概念？相當(dāng)于14億中國人，每人每天用掉10萬個(gè)Token。

從市場層面看，Token消耗量已經(jīng)成為大家關(guān)注的核心指標(biāo)。

三個(gè)層面的信號疊加在一起，指向同一個(gè)結(jié)論：Agent是科技巨頭唯一的“算力出口”，也是商業(yè)模式重構(gòu)的關(guān)鍵。對于上千億的資本開支，對話式AI的出口太窄，撐不起這個(gè)盤子。Agent打開了出口的寬度——成百上千倍的Token消耗，完全不同的付費(fèi)邏輯，正在形成的Token經(jīng)濟(jì)。

這就是科技巨頭瘋狂押注Agent的根本原因——給自己找活路。

OpenClaw

就是AI操作系統(tǒng)的雛形？

就在各大科技巨頭密集布局Agent的同時(shí)，英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛在GTC 2026大會上點(diǎn)明了一個(gè)關(guān)鍵趨勢。

他指出，OpenClaw是AI時(shí)代操作系統(tǒng)的雛形。大模型相當(dāng)于CPU，而OpenClaw就是操作系統(tǒng)。這個(gè)判斷的分量非同小可：如果Agent真的是下一代操作系統(tǒng)，那么誰掌握Agent生態(tài)，誰就掌握了AI時(shí)代的地基。

事實(shí)上，這并不是黃仁勛第一次強(qiáng)調(diào)Agent的戰(zhàn)略地位。早在2025年的CES展上，他就提出“Agentic AI”將成為AI發(fā)展的下一階段。如今，這一判斷正在被中國科技巨頭的實(shí)際行動(dòng)所驗(yàn)證。

每一次技術(shù)革命，都會重塑權(quán)力格局。

計(jì)算機(jī)誕生之初，IBM定義了大型機(jī)時(shí)代，成為科技霸主。PC時(shí)代，微軟定義了操作系統(tǒng)，統(tǒng)治了桌面。互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，谷歌定義了搜索，掌控了信息入口。移動(dòng)時(shí)代，蘋果定義了智能手機(jī)，重構(gòu)了人機(jī)交互。

AI時(shí)代，誰將定義Agent？答案正在浮現(xiàn)。

回顧科技史，最終勝出的平臺，都是在三個(gè)層面同時(shí)構(gòu)筑了壁壘。PC時(shí)代的微軟：硬件生態(tài)（Wintel聯(lián)盟）+操作系統(tǒng)（Windows）+應(yīng)用生態(tài)（Office）。移動(dòng)時(shí)代的蘋果：自研芯片（A系列）+操作系統(tǒng)（iOS）+應(yīng)用商店（App Store）。互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的谷歌：算力基礎(chǔ)設(shè)施（數(shù)據(jù)中心）+搜索算法（PageRank）+廣告生態(tài)（AdWords）。

算力、產(chǎn)品、生態(tài)——三者缺一不可。這是技術(shù)史的冷酷邏輯，也是Agent時(shí)代不會改變的規(guī)律。

從這個(gè)角度來看，Agent的價(jià)值，怎么強(qiáng)調(diào)都不過分。

也正因?yàn)槿绱耍瑸榱艘恢恍　褒埼r”，各家科技企業(yè)才會如此“上頭”。

八仙過海，各顯神通

在Agent這個(gè)“戰(zhàn)場”上，不管是阿里、字節(jié)、騰訊這些巨頭，還是月之暗面、智譜等AI新星，都幾乎押上了重注。那么，他們到底做的咋樣，優(yōu)劣勢如何呢？

應(yīng)該說，這場競賽才剛剛開始，很難看得清楚。但是，我們可以從從基礎(chǔ)模型能力、產(chǎn)品體系、技術(shù)路線、安全策略、生態(tài)建設(shè)五個(gè)競爭維度，來試圖捋出來一個(gè)脈絡(luò)。

基礎(chǔ)模型能力——底座決定上限

可能不少人會認(rèn)為，接下來是Agent的時(shí)代，大模型是過時(shí)的產(chǎn)物，不再那么重要了。但這其實(shí)是一個(gè)誤解，大模型依然至關(guān)重要，只是它可能更多的隱在幕后了。

事實(shí)上，Agent的“大腦”是大模型，模型能力決定了Agent能理解多復(fù)雜的指令、能推理多深的問題、能調(diào)用多準(zhǔn)的工具。

從當(dāng)前格局看，字節(jié)豆包2.0在調(diào)用量和產(chǎn)品成熟度上領(lǐng)先，阿里Qwen系列在開源AI領(lǐng)域表現(xiàn)亮眼，騰訊混元相對處于追趕位置。

字節(jié)豆包2.0于2026年2月14日發(fā)布，根據(jù)最新數(shù)據(jù)，其日均使用量突破120萬億Tokens，暫時(shí)領(lǐng)先。

阿里的通義系列模型通過千問和悟空兩個(gè)出口服務(wù)C端和B端，優(yōu)勢在于與釘釘、淘寶等業(yè)務(wù)的深度耦合。

騰訊混元起步較晚，與頭部存在差距。這也是騰訊為何一邊自研，一邊投資智譜、MiniMax等創(chuàng)業(yè)公司。

此外，第二梯隊(duì)不容忽視：月之暗面Kimi-K2在SWE-bench達(dá)65.8%，智譜GLM-5在C-Eval達(dá)92.5%，MiniMax M2.5輸出價(jià)格僅1.1美元/百萬Token（約為Claude的1/20）。在OpenClaw調(diào)用的344個(gè)大模型中，國產(chǎn)模型Kimi K2.5、階躍星辰Step 3.5 Flash以及MiniMax M2.5排名靠前，“國產(chǎn)龍蝦三劍客”格局初現(xiàn)。第二梯隊(duì)特定能力甚至超越大廠，但缺乏生態(tài)護(hù)城河。

產(chǎn)品體系與業(yè)務(wù)融合——誰在真正“做事”

Agent與自身業(yè)務(wù)體系的融合深度，決定了它能“做”多少事。

阿里：千問（C端）+悟空（B端）

千問定位“AI辦事”，2026年1月上線Agent任務(wù)助理，打通淘寶、支付寶、飛豬、高德等阿里生態(tài)，用戶可通過自然語言指令完成跨應(yīng)用操作。

悟空是企業(yè)級AI原生工作平臺，2026年3月17日發(fā)布。它不是釘釘?shù)墓δ苣K，而是“為AI重寫的釘釘”——將8億用戶的底層架構(gòu)全面重構(gòu)，首批OPT行業(yè)解決方案覆蓋電商、制造、法律、財(cái)稅等十大行業(yè)。

字節(jié)：豆包+扣子+飛書

豆包提供模型能力，扣子（Coze）提供Agent開發(fā)平臺，飛書提供企業(yè)服務(wù)場景。扣子的核心優(yōu)勢是極低上手門檻和豐富插件生態(tài)，用戶可一鍵發(fā)布至抖音、飛書等渠道。

筆者在字節(jié)扣子上部署的openclaw

騰訊：WorkBuddy+微信

WorkBuddy于2026年3月9日上線，核心功能是打通微信直連——用戶發(fā)語音/文字即可遠(yuǎn)程指揮電腦工作。發(fā)布首日因用戶涌入超預(yù)期，團(tuán)隊(duì)于第二日緊急將算力擴(kuò)容十倍。騰訊的打法是“入口式覆蓋”：借微信14億月活實(shí)現(xiàn)大規(guī)模分發(fā)。

筆者用微信接入的openclaw

與OpenClaw的關(guān)系——兼容、自研還是套殼？

各廠商對OpenClaw的態(tài)度，反映了其技術(shù)自主程度。

需要指出的是，阿里悟空并非OpenClaw的套殼，更像是自研程度較高的Agent操作系統(tǒng)。釘釘將產(chǎn)品體系全面重構(gòu)為CLI（命令行界面），AI通過標(biāo)準(zhǔn)化指令直接調(diào)用功能。采用自研Agent Runtime架構(gòu)，包含任務(wù)推理引擎、記憶系統(tǒng)、AI工作空間和執(zhí)行工具集。

釘釘CEO陳航表示，“和市面上所有的龍蝦Agent不一樣，‘悟空’天然就長在企業(yè)組織中。”

WorkBuddy完全兼容OpenClaw技能體系，支持技能一鍵導(dǎo)入。微信推出ClawBot插件，支持接入OpenClaw。但騰訊同時(shí)發(fā)布了完整的Agent產(chǎn)品全景圖，不以O(shè)penClaw為唯一底座。

飛書是OpenClaw官方默認(rèn)的IM應(yīng)用，但字節(jié)同時(shí)擁有豆包和扣子，追求技術(shù)棧的自主可控。

國家數(shù)據(jù)局局長劉烈宏表示，中國企業(yè)正從“套殼”走向“開源框架+中國模型+全棧安全”的獨(dú)特路徑。

安全策略——敢用比好用更難

安全正在成為Agent落地的第一道門檻。IDC調(diào)研顯示，“安全風(fēng)險(xiǎn)”是用戶推進(jìn)AI智能體落地的最大阻礙之一。

OpenClaw被曝出SMB憑證泄露、環(huán)境變量注入、Unicode偽裝攻擊等漏洞，國家互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)急中心已發(fā)布風(fēng)險(xiǎn)提示。這些漏洞的本質(zhì)是OpenClaw從誕生之初帶著“個(gè)人工具”的基因，采用“先跑通、再修補(bǔ)”的邏輯，缺乏企業(yè)級安全設(shè)計(jì)。

阿里悟空從架構(gòu)設(shè)計(jì)之初就把安全內(nèi)建到底層，構(gòu)建涵蓋統(tǒng)一身份認(rèn)證、容器級沙箱、Skill安全掃描等六項(xiàng)安全防護(hù)。

騰訊WorkBuddy強(qiáng)調(diào)所有操作在本地運(yùn)行，保障數(shù)據(jù)隱私安全。字節(jié)豆包強(qiáng)調(diào)嚴(yán)格遵循用戶授權(quán)與合規(guī)原則，數(shù)據(jù)全程加密。

需要指出的是，安全和靈活是Agent的一對核心矛盾：權(quán)限放太寬容易出事（如Meta安全總監(jiān)的Agent誤刪200封郵件），放太窄Agent又廢掉了。誰能設(shè)計(jì)出“既安全又高效”的人機(jī)協(xié)作機(jī)制，誰就能讓Agent真正走進(jìn)企業(yè)核心業(yè)務(wù)。

生態(tài)之爭——誰在定義“AI時(shí)代的安卓”

Agent的競爭，最終是生態(tài)的競爭。阿里、字節(jié)、騰訊走出了三條不同的生態(tài)路徑：

阿里是系統(tǒng)級重構(gòu)——將釘釘?shù)讓尤鍯LI化，悟空平臺打通電商、金融到企業(yè)協(xié)同的全鏈路，目標(biāo)五年內(nèi)“云+AI”外部收入超1000億美元/年。

字節(jié)是積木式滲透——將AI能力拆解為可復(fù)用模塊，通過扣子平臺綁定開發(fā)者，飛書是OpenClaw官方默認(rèn)IM應(yīng)用，形成“產(chǎn)品矩陣+AI中臺”的布局。

騰訊是入口式覆蓋——借微信14億月活實(shí)現(xiàn)大規(guī)模分發(fā)，QClaw主打“零門檻”，WorkBuddy主打桌面任務(wù)，企業(yè)微信主打B端客戶經(jīng)營。

三家的共同策略是“兼容但不依附”——既利用OpenClaw開源生態(tài)的豐富性，又保持一定的技術(shù)自主。OpenClaw正在成為Agent操作系統(tǒng)的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)，類似于安卓在移動(dòng)時(shí)代的角色。誰能成為“AI時(shí)代的安卓”，取決于誰能在自研技術(shù)棧、生態(tài)兼容性、開發(fā)者吸引力三個(gè)維度上同時(shí)構(gòu)筑壁壘。

需要指出的是，競爭的終局，可能不是只有一個(gè)生態(tài)主，而是多個(gè)生態(tài)并存，且多個(gè)生態(tài)之間實(shí)現(xiàn)一定程度的打通。

有趣的是，基于openclaw的Agent系統(tǒng)，目前已經(jīng)具備打通各個(gè)平臺的潛力。例如，筆者在字節(jié)扣子上部署了openclaw，并且連通了微信和飛書這兩個(gè)端口。我在微信上跟它溝通的內(nèi)容，在飛書上它居然也還記得。

通過微信接入openclaw

在微信上溝通的記憶，也可以同步到飛書上

綜上，從五個(gè)維度來看，三家巨頭的路徑分野清晰：阿里強(qiáng)在業(yè)務(wù)融合，字節(jié)強(qiáng)在模型能力與產(chǎn)品成熟度，騰訊強(qiáng)在入口與工程化能力。月之暗面、智譜等第二梯隊(duì)則在特定技術(shù)能力上領(lǐng)先，但缺乏生態(tài)護(hù)城河。當(dāng)然，這是它們的最大困境，也是最大機(jī)會（保持中立，可被多方集成）。

各家公司Agent布局對比表

在這場激烈的競爭中，誰能在基礎(chǔ)模型、產(chǎn)品生態(tài)、技術(shù)自主、安全信任、生態(tài)建設(shè)五個(gè)維度同時(shí)構(gòu)筑壁壘，誰就能在Agent時(shí)代的競爭中占據(jù)有利位置。

我們正站在一個(gè)新時(shí)代的門口

1956年夏天，達(dá)特茅斯學(xué)院的一個(gè)研討會上，一群科學(xué)家第一次提出了“人工智能”這個(gè)概念。那一年，沒有人知道這條路要走多遠(yuǎn)。

此后的七十年，AI經(jīng)歷了兩次漫長的寒冬。每一次寒冬，都是因?yàn)榧夹g(shù)的承諾遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了能力邊界——人們以為AI要來了，結(jié)果發(fā)現(xiàn)它連簡單的推理都做不好。每一次寒冬，都是因?yàn)樯虡I(yè)閉環(huán)打不通——投入巨大，產(chǎn)出寥寥，資本失去耐心。

但演進(jìn)從未停止。回看AI的發(fā)展歷程，可以清晰地看到一條脈絡(luò)：

第一幕，AI是“識別器”。它能認(rèn)出圖片里的貓，能聽懂你說的話，能轉(zhuǎn)錄會議記錄。但這個(gè)階段的AI，只能“看”和“聽”，不能“做”。

第二幕，AI是“對話者”。2017年Transformer架構(gòu)誕生，2022年ChatGPT引爆全球。AI能和你聊天，能寫詩，能編程，能回答問題。但這個(gè)階段的AI，只能“說”，不能“做”。

第三幕，AI是“行動(dòng)者”——Agent。它能拆解任務(wù)，能調(diào)用工具，能多輪迭代，能在數(shù)字世界里真正“做事”。

這不是漸進(jìn)式的改進(jìn)，是范式級別的躍遷。

Agent現(xiàn)在能做什么？

說實(shí)話，還不多。阿里的千問、字節(jié)的豆包，目前能幫你點(diǎn)外賣、打車、訂機(jī)票——在封閉場景里跑通閉環(huán)。悟空則像“封閉園區(qū)的無人駕駛”，基于釘釘?shù)慕M織架構(gòu)，在安全邊界內(nèi)做事。至于大量套殼OpenClaw的Agent，連安全責(zé)任都還沒厘清。

但能力的演進(jìn)速度超乎想象。從“識別”到“對話”，用了七十年。從“對話”到“行動(dòng)”，只用了三年。

Agent未來能做什么？

未來18個(gè)月，是關(guān)鍵窗口期。

在能力層面，誰能突破任務(wù)復(fù)雜度、工具調(diào)用準(zhǔn)確率、多輪迭代穩(wěn)定性的瓶頸，誰就能定義Agent的標(biāo)準(zhǔn)。在安全層面，誰能建立企業(yè)級信任，誰就能贏得客戶。在生態(tài)層面，誰能成為“AI時(shí)代的安卓”，誰就能掌握下一個(gè)十年的底層規(guī)則。

歷史一再證明，一項(xiàng)技術(shù)從“玩具”走向“工具”，需要一個(gè)關(guān)鍵的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。在這個(gè)點(diǎn)之前，技術(shù)是酷的，但可有可無；在這個(gè)點(diǎn)之后，技術(shù)是必須的，再也回不去。

AI的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，正在發(fā)生。催化劑是Agent。

1956年達(dá)特茅斯會議，是一扇窄門。2012年ImageNet突破，是一扇窄門。2022年ChatGPT發(fā)布，是一扇窄門。2026年的Agent浪潮，也是一扇窄門。

窄門開啟時(shí)，有人看見機(jī)會，有人看見風(fēng)險(xiǎn)，有人看見熱鬧。但只有少數(shù)人看得見——這扇門通向的，是下一個(gè)時(shí)代的底層規(guī)則。

達(dá)特茅斯會議七十年后，AI終于從“識別”走到“對話”，再走到“行動(dòng)”。

窄門已經(jīng)打開。誰能穿過？