2026年“养龙虾”爆火AI智能体出圈 新一轮“算力盛宴”有望开启

“养龙虾”爆火AI智能体出圈 新一轮“算力盛宴”有望开启p span style font size 16px 记者 陈晓晟 近来 一只叫 OpenClaw 的 赛博龙虾 刷屏了朋友圈 它能在复杂环境中自主决策 执行任务 甚至能自我迭代 能自主完成邮件处理 文件整理 旅行规划 健康管理等多种任务 堪称 全才 不过拥有 全才 门槛不低 仅以算力要求为例 业内机构测算 一个复杂任务跑下来 span p

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(记者 陈晓晟)近来,一只叫OpenClaw的“赛博龙虾”刷屏了朋友圈,它能在复杂环境中自主决策、执行任务,甚至能自我迭代,能自主完成邮件处理、文件整理、旅行规划、健康管理等多种任务,堪称“全才”。不过拥有“全才”,门槛不低。仅以算力要求为例,业内机构测算,一个复杂任务跑下来,“赛博龙虾”所消耗的算力,是大模型普通对话的百倍乃至千倍。随着“养龙虾”爆火,AI智能体出圈,新一轮“算力盛宴”有望开启。

“养龙虾”,算力不可或缺

由于执行一个复杂任务可能需要成百上千次的推理调用,“赛博龙虾”带来的Token(人工智能处理信息的基本单位,算力是执行AI计算所需的硬件资源,Token的消耗直接驱动了算力需求)消耗惊人,对于算力的要求极高。传统对话AI聊一句话,算力消耗也就几千Token,而AI龙虾是7×24小时持续干活,一小时就能消耗十几万甚至上百万Token。根据华泰证券测算,AI智能体的Token消耗量相较聊天机器人提升超10倍,算力需求迎来量级增长。

3月20日,全球最大的大模型API聚合平台OpenRouter显示,过去30天使用OpenClaw的Token消耗榜单前10名,共有阶跃星辰、minimax、月之暗面、小米、智谱和deepseek六家中国企业上榜。其中阶跃星辰以2.18T Tokens的消耗量排名第一。

需求高涨直接带动了算力价格的上涨。以国内为例,3月13日起,腾讯智能体开发平台就结束了GLM 5、MiniMax 2.5等第三方主流模型的免费公测,开始商业化计费,腾讯混元系列模型调价更为明显,其中Tencent HY2.0 Instruct的输入价格和输出价格都上涨超4倍。3月18日,阿里云宣布自4月18日起平头哥真武810E等算力卡相关服务上涨5%—34%,文件存储产品CPFS(智算版)上涨30%。同日,百度智能云也公告称,自4月18日起,AI算力相关产品服务上调约5%—30%;并行文件存储等上调约30%。

新一轮“算力盛宴”有望开启

“赛博龙虾”的爆火叠加政策支持、技术迭代,推动各环节需求持续爆发,算力行业整体景气度迎来提升。“赛博龙虾”只是一个开始,未来将会有越来越多的类似AI智能体应用涌现,引发算力需求的结构性革命,推动行业从“流量时代”进入“Token刚需时代”,新一轮“算力盛宴”有望开启。

2026年政府工作报告首次写入“算电协同”,提出实施超大规模智算集群等新基建工程;工信部印发《关于开展国家算力互联互通节点建设工作的通知》,部署“1+M+N”国家算力互联互通节点体系;国务院国资委推进中央企业“AI+”专项行动,2025年央企在战略性新兴产业中的投资达2.5万亿元左右。政策红利与“赛博龙虾”带动的产业需求形成共振,推动算力产业链持续升级,为算力供给提供保障。

另一方面,算力已不再只是用于模型训练,更支撑起随时随地发生的海量智能决策。自动驾驶、AI4S、金融风控、工业质检、智能穿戴、AI PC等场景,正催生从超大规模到边缘侧的全谱系算力需求。华为中国政企业务副总裁郭振兴在接受媒体采访时指出,随着智能化加速落地,2026年AI算力基础设施需求预计将超过1.3万亿美元,同比增长41%。数据显示,OpenClaw相关调用量在3月单周达3.14T Tokens,环比增长30%;IDC预测,到2030年全球年度Token消耗量将比2025年增长超3亿倍。

中金公司预判,“赛博龙虾”带动的算力需求爆发,将推动算力产业链进入新一轮3-5年的高景气周期,行业整体增速将维持在30%以上;招商证券则强调,国产替代与AI智能体落地形成共振,是本轮景气周期的核心亮点,将推动产业链盈利水平持续提升。

“借力”实现算力产业供需重构

(图片来源:摄图网)

“算力盛宴”不只是新增算力,而是要借此实现算力产业供需重构。以稳态刚需激活成功教程冗余闲置、结构错配难题,为算网融合与数字经济高质量发展提供**实践。

AI智能体快速普及,以持续、海量、普惠的推理需求,成为消化冗余算力、激活国内算网价值的关键抓手。目前,全国数据中心与智算集群平均利用率仅20%–30%,西部枢纽大量算力闲置,东部高端算力紧张,“东数西算”亟待从建设转向高效运营。AI智能体以7×24小时自主执行、长流程任务驱动,Token消耗是普通对话的10–1000倍,算力需求从脉冲式变为稳定流,恰好匹配冗余算力的消化场景。算力利用率可从20%–30%提升至70%–90%,单位成本下降30%–50%。同时,算力的云、边、端混合部署,既能盘活中心机房闲置资源,也能吸纳边缘碎片化算力,与我国推理算力占比高、训练资源集中的供给结构高度契合,也能够降低中小企业与个人部署门槛,为闲置算力提供了有效可持续利用的重要途径,加速全民AI智能体时代到来。

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