一天吃透【OpenClaw】产业链，“龙虾”成为 AI 顶流！

01 产业链全景图

02 什么是OpenClaw

OpenClaw 是一个开源自主 AI 虚拟助理项目，就像一个能自己干活的 “数字助手”。

它由软件工程师彼得・斯坦伯格开发，最早在 2025 年底以 “Clawdbot” 的名字在 GitHub 上发布，之后改名为 “Moltbot”，最终定名为 “openClaw”。

到了 2026 年初，这个 AI 项目因为能根据用户指令，在各类应用和在线服务里自主完成复杂任务，开始受到广泛关注。

02-1、完全的“数字员工”

OpenClaw 不是一个只会聊天的机器人，而是一个能自主干活的 AI 虚拟员工。你可以把它安装在自己的 Mac 或 Windows 电脑上，它能调用各种 AI 模型和软件接口，你只需要在 WhatsApp、Telegram 这类聊天软件里发指令，它就能自动帮你排日程、发消息、整理文件、写代码。

因为它的设置和对话记录都存在本地，所以能记住你的习惯和历史任务。它能听懂自然语言，在你的电脑或私有云里直接完成文件操作、流程编排、浏览器自动化等工作，真正实现了从 “给你建议” 到 “直接执行” 的跨越，是面向个人和企业的、由你自己掌控的 AI 数字员工。

OpenClaw 就像一位可以随时接管你电脑桌面工作的专属员工，它拥有全系统操作权限，能够直接操控本地文件、Shell、浏览器、终端以及各类桌面应用程序。

02-2、具体工作

OpenClaw 就像一个拥有 “双眼和双手” 的数字助手，能直接操作电脑、控制浏览器、调用各类应用接口（API），独立完成各种实际任务。

03 上游产业链–基础支持

03-1、AI芯片

AI 算力芯片是专门为 AI 应用设计的处理器，就像 AI 训练的 “专用超级引擎”。

它具备并行计算能力和针对神经网络的优化架构，能高效加速深度学习、机器学习等任务，广泛应用于语音识别、图像处理、自然语言处理等场景。AI 算力依赖 GPU、TPU 等专用硬件加速器，与通用计算不同，AI 算法训练需要处理海量样本数据，单个任务的计算量常以亿级规模计量。

AI 计算加速芯片产业链可类比为 “智能引擎制造体系”，分为上、中、下游，其中中游设计是核心环节。

上游提供设计所需的 EDA/IP 工具与制造所需的设备、材料，为产业筑牢基础；中游以芯片设计为核心，厂商采用 IDM 或 Fabless 模式，部分企业自研 EDA/IP 强化竞争力，同时通过晶圆制造、封装测试保障芯片性能；下游通过分销与系统集成，将芯片导入终端方案，应用于 AI 加速、机器人、自动驾驶、元宇宙等多元场景。

市场规模

AI 大模型参数激增与新场景爆发，推动算力需求从通用 CPU 转向高性能 GPU，带动我国 GPU 市场快速增长。据预测，中国 AI 芯片市场规模将从 2024 年的 1425.37 亿元增至 2029 年的 13367.92 亿元，2025-2029 年年均复合增长率达 53.7%；其中 GPU 增长最快，市场份额预计从 69.9% 提升至 77.3%。

竞争格局

全球：全球 GPU 市场长期由英伟达（NVIDIA）与 AMD 主导，形成 “一超一强” 的高度集中格局。英伟达凭借在高性能计算和人工智能领域的技术优势，近年持续占据超 80% 的市场份额，AMD 占约 20%，其余厂商难以撼动这一市场结构。

国内：我国 AI 算力芯片市场呈现 “一超多强” 格局。2024 年国内数据中心 AI 芯片出货量中，英伟达以近七成份额占据绝对主导，华为昇腾以约 23.6% 份额位居第二，成为国产领军者，其余本土厂商份额较小，尚未形成规模化竞争力。

这一格局显示，国产 AI 芯片虽快速发展，但仍面临技术差距与生态壁垒挑战。未来随着国产替代推进，行业或呈现强者恒强态势，也不排除通过并购整合实现资源优化与技术突破的可能。

03-2、AI算力硬件

2030 年全球 AI 算力硬件市场规模预计达 5410 亿美元，规模超越手机、远高于 PC，科技产业价值重心从消费终端转向 AI 算力基建，AI 服务器将成为最大科技硬件品类。

2023 年第三季度起，英伟达、AMD、博通等数据中心芯片企业总营收已超过英特尔、高通、联发科等 PC 与手机芯片企业，2025 年一季度前者规模达后者两倍，同期 AI 服务器营收也达到 PC 与智能手机硬件营收的一半左右。

下方扫码直接加入：

04 中游产业链–OpenClaw

OpenClaw（曾用名 Clawdbot，致敬 Anthropic Claude 的龙虾吉祥物）于 2025 年底由奥地利开发者个人开发，是一款开源、本地优先的可执行任务 AI 智能体网关，定位为 24/7 全职数字员工，核心是通过自然语言指令指挥本地设备完成真实操作。

它通过用户自有设备（Mac/Windows/Linux/ 云服务器）实现自托管，AI 接收指令后拆解任务、调用工具并执行真实操作，所有数据均本地存储，同时支持与 Telegram、WhatsApp 等 15 款以上聊天软件集成。

04-1、竞品对比

与 Claude Code、ChatGPT Agents 等同类产品相比，openClaw 的核心优势在于本地优先的设计理念。它像一个“住在你本地设备里的智能助手”，直接运行在你的硬件上，通过聊天应用即可对话；而其他产品大多是 “托管在云端的代理”。

这种本地部署的模式，带来了更高的数据隐私性和更低的延迟。同时，openClaw 的使用方式也更灵活，用户不仅可以通过聊天应用，还能通过终端、集成开发环境（IDE）或网页 / 桌面应用等多种方式来驱动它完成任务。

openclaw 龙虾

04-2、大模型的催化

OpenClaw 是当前用户热度提升最快的产品之一。根据 star-history 统计数据，该项目自推出后，于 2026 年初在 GitHub 上的关注星数快速攀升，目前星标数已超越所有 GitHub 开源软件项目，且提升速度显著快于同类项目。

在热度爆发后的两个月内，openClaw 便超越了 Linux、React 等持续更新十余年的超大型基建项目。

根据 IDC 测算，中国企业 Agent（智能体）规模正进入加速期。在本土模型能力升级、智能体技术与应用生态成熟及产业政策推动下，预计 2031 年中国企业 Agent 数量将突破 3.5 亿，年复合增长率超 135%。

同时，随着任务执行密度与复杂度提升，智能体 Token 消耗将实现年均超 30 倍的指数级增长，Agent 有望成为 AI 应用最先落地的场景之一。

OpenClaw 的 token 消耗情况反映出 Agent 领域的产业趋势，其发展将拉动算力需求，推动算力产业链上游原材料与下游云服务环节价格上涨。

04-3、国内需求

openClaw 的使用，正极大地带动国产大模型的需求，并加速它们走向国际市场。

从数据来看，openClaw 每天调用的 AI 模型里，国产模型占了主导地位。仅阶跃星辰 Step 和 MiniMax M2.5 这两款，就占了总调用量的约 50%，使用热度已经超过了 Gemini、GPT 等海外知名模型。

同时，国产大模型公司 MiniMax 的业务也在高速增长：2025 年第四季度净收入达 2600 万美元，同比增长 131%；到 2026 年 2 月，其 M2 系列模型的日均调用量相比去年 12 月更是翻了 6 倍，这都印证了国产大模型的需求正在快速增长。

在 openClaw 需求激增、海外模型与其竞争合作的背景下，国产大模型在技术上不断追赶，同时凭借 “又好又便宜” 的高性价比优势，既能填补国内市场的需求空白，也能顺势实现 “token 出海”，进一步拉动国内算力相关产业的发展。

05 下游产业链–应用

OpenClaw 的应用场景覆盖个人效率提升、专业开发、企业办公与行业自动化等多元领域。

05-1、本地文件读写

通过 OpenClaw 自主完成文件写入工作：仅输入指令 “帮我写一篇上证 50 指数的投资价值，3-4 点，要求数据翔实，不超过 300 字。以 word 形式输出到工作目录，并补充‘注意中文输出不要乱码’的格式要求”，即可自主完成内容创作、文件生成与写入。

05-2、邮箱管理

把电子邮箱和 OpenClaw 绑定后，它就能自动帮你处理邮件：比如自动提炼邮件要点、持续跟踪重要信息、高效协调多人沟通，甚至智能自动回复，大大提升邮件处理效率和信息价值。下面就以实习生招聘为例，展示了 OpenClaw 在远程办公场景下的实际应用。

05-3、定时任务

对于有固定节奏、重复出现的投研任务，可通过 OpenClaw 配置自动定时任务，相关设置在 OpenClaw 控制面板中即可便捷完成。

以股价预期分析为例，可设定 AI 每周自动读取指定文件夹内的调研资料，基于内容完成市场情绪分析与未来股价预期打分，实现任务流程的自动化、常态化执行。

下方扫码直接加入：