辉达执行长黄仁勳在摩根士丹利的科技媒体电信大会上说了一句话，让科技圈瞬间炸锅，他 说OpenClaw「大概是有史以来最重要的软体发布」，没有之一。这不是哪个不知名的部落客 写的夸大标题，这是世界上市值最高公司的执行长亲口说的。 龙虾面世　AI从聊天工具变成工作代理 先前介绍过龙虾OpenClaw。再简单说一次，它是「住在你电脑里」的AI Agent，一直在背景 运行，可以帮你管信箱、排行程、跑程式、追专案进度。前身叫Clawdbot，又改名Moltbot ，到现在的OpenClaw，名字换了好几个。 它最特别的地方是local-first的设计，就是模型直接跑在你的机器上，不用把资料传到云 端，理论上不用一直付API费（但事实上如果想要龙虾机器人聪明就会花得很凶）。如果你 有一张够力的RTX显卡，你其实已经有了跑OpenClaw的基础设施。我装了一阵子，觉得超级 上瘾，根本无法离开龙虾机器人。 过去说Agentic开发东西，只有工程师能比较清楚地感觉到。但龙虾机器人算是具象化了Age nt这件事情。虽然资安风险仍高，帮忙开信收信回信，用通讯软体跟主人聊天讨论问题，一 般人也能非常具象化的感受。龙虾机器人本身运作的还是大语言模型LLM，所以目前几乎所 有主要LLM都受益，因为想省钱的人用开源，想用好的AI的人会用几大厂的LLM，每个用户的 token使用量都暴增。龙虾之父史丁伯格是用Claude做出来OpenClaw的，Claude可以说也是 目前最大受益者，使用者体感跟龙虾机器人相容性非常高。 黄仁勳拿Linux做对比，这个类比非常准。Linux是我们这个电脑时代的基础建设，花了30年 才到今天这个普及程度，OpenClaw 3个礼拜就超越了。3个礼拜！如果你去看GitHub Star的 增长曲线，那条线根本就垂直朝上，看起来跟y轴重叠，就像那种把图印错的感觉。 但真正让我觉得有趣的是黄仁勳对算力需求的解读。他说，一般的生成式AI提问，大概产生 一个回应，token消耗就那麽多。进入到Agent这个层次，每个任务大概吃掉1000倍的token 。而OpenClaw这种永远在後台运行的Agent，消耗量是100万倍。 黄仁勳的意思很清楚，过去大家说AI算力需求会持续成长，但「成长多快」这件事现在看起 来根本是低估了。「我们公司的算力需求刚刚火箭升空了。」这对辉达来说当然是最好的消 息，因为不管你怎麽建资料中心，需求都是在超前跑的那一个。 有人可能会说：黄仁勳的话当然要打折扣，他卖的就是GPU，愈多人跑AI Agent他愈爽，说O penClaw是史上最重要软体，对他来说等於免费广告。这个质疑我觉得有道理，但也有点太 快下结论。 Linux花30年的路程，3个礼拜跑完，这件事不是他说的，是GitHub的数字。Agent消耗token 是一般AI的1000倍，这也不是宣传，是技术架构决定的事实，只要你懂Agent怎麽运作就知 道这个数字非常合理。黄仁勳是在描述一件真实在发生的事，过去3周的体验，我完全感受 了Agent机器人，看看帐单真的花得到上千倍的token数，全人类花到现在的上千万AI使用量 ，一点都不困难。 我比较想聊的是，OpenClaw代表的那个典范转移。过去我们说AI就是你问它，它答你，Prom pt是一问一答，对话性质的。但Agent是另一件事，你给它一个目标，它就去做。「上一个P rompt是『什麽是』、『什麽时候』、『是谁』，是查询型的问句。现在的Prompt是『去创 造』、『去完成』、『去写出来』，是动作。」这个转变不只是技术层面的，而是整个使用 者跟AI关系的重新定义。你不是在用它查东西，你是在用它做事。 AI代理重写算力天花板　辉达再扩护城河 这对投资判断的意义是，如果Agent真的像黄仁勳说的这样渗透，算力需求的天花板要重新 估算，而且可能根本还没天花板，辉达的护城河比原本预期的还要深。另外就是应用层，能 把Agent真正整合进企业工作流程的公司，那个价值才刚开始被市场发现。暂时来说，我觉 得这个故事还在很早期，值得持续观察。 不过老实说，用一个东西在背景24小时不停地帮我做事，感觉有点像你请了一个不用睡觉也 不用吃饭的全职助理，住在你的电脑里，还是需要习惯跟探索；但我认为这件事会愈来愈正 常，快到让人很快忘记没有AI Agent人工智慧代理之前的生活，跟现在你已经很难想像没有 智慧型手机的时代是怎样的。所以我觉得AI时代第一幕都还没演完，只是才开演10分钟呢！ --

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