多地推出OpenClaw部署方案，科技巨头齐聚，引爆CPO与光通信市场

广东佛山市禅城区、广东深圳市龙岗区、江苏苏州/常熟/无锡高新区、安徽合肥高新区、浙江杭州萧山区、上海市…多地推出面向公众的小龙虾”（OpenClaw）免费部署服务。“养龙虾”、“龙虾？条”、“龙虾大会”、“龙虾盒子”、“龙虾服务区”等提法近期屡见诸于报端。

腾讯云WorkBuddy宣布完全兼容OpenClaw技能，官方接入OpenClaw机器人，企业微信开放OpenClaw智能机器人接入，腾讯电脑管家推出Qclaw，字节跳动旗下火山引擎推出ArkClaw，阿里云通义实验室推出CoPaw，小米也开启MiClaw封测…国内大厂纷纷下场开始布局OpenClaw。

OpenClaw引领的AI Agent时代，对算力的消耗是以指数级别增长的，循环调用大模型API，反复读取、计算、生成，Token的消耗直接飙升千倍以上，对算力的需求更是跃层式的大跃升。

OpenClaw之所以如此火热，从其创始人Peter Steinberger对OpenClaw的定位可见一斑，本地化部署+灵活性是其核心特征，去中心化、使用用户习惯的工具进行交互、储存在自己的设备上不会被其他平台收集和分析、个人数据安全得到最大化保障等等特点都非常讨人喜欢。

在硬件层面，OpenClaw本地化部署根据不同使用人群可区分为两类：面向对数据合规和部署便捷性有极高要求的政务、金融、机构客户推出专用一体机、面向开发者、技术专业人士、有特殊需求的个人用户推出的高性能通用PC。

构成OpenClaw的成本方面，真正的开销在于你为它选择什么样的栖息地，也就是上面说的硬件以及给他投喂的食物，即需要API调用数据。普通人可以免费下载、修改和托管其核心代码，简单使用无需支付任何费用。但要“升阶”就得算笔养一只赛博龙虾的细账了。

栖息地选择：选择云端部署而非自购设备，即租房住。满足基础配置的入门级成本（如2核CPU、2GB内存等），普遍优惠后的价格约为30-60元/月。如果需要处理高并发或复杂任务需要升级更高配置（如4核CPU、8GB内存等）费用增加至50-200元/月。如果选择本地部署，自购专属于运行OpenClaw的设备，即买房，成本没有上限，起码5000元起步。

API调用费：模型API调用费（最核心的“饲料”钱）。OpenClaw在执行任务时会进行大量的任务拆解、规划和推理，Token消耗量是普通聊天机器人的数倍甚至上百倍。有开发者实测，执行复杂任务一天就能烧掉10亿个Token，成本高达数万元。于是，“Token黑洞”（无底洞）产生。

具报道真实案例中，一位开发者使用OpenClaw处理自动化任务，2小时就消耗了价值100美元的Token费用。一位大数据工程师仅用OpenClaw闲聊和查数据，一夜之间消耗了100万Token，直接导致自己破产。更有用户实测，云端部署后仅执行了3个任务，就消耗了约200元。

此外，软件授权费用、电费及运维成本、安全防护成本等隐性成本都无法确定具体的数字，这要根据使用者的需求、使用频率等进行综合评价。总之，养只赛博龙虾，很费钱，很费算力！

在这场万亿级算力革命中，A股最大的机会存在于CPO和光通信板块，这是算力需求爆发的最核心受益方向。逻辑就一个，算力要爆发式增长，光互联就必须升级，光互联要升级，CPO和光通信是必要条件。

CPO即指共封装光学，是将光通信元件和电交换芯片封装在一起的技术。CPO是AI算力时代的高速数据通道。打个比方，传统的可插拔光模块就像墙上的标准电源插座，虽然灵活通用，但电器和电源之间有距离，电流传输会有损耗。CPO技术就相当于把充电芯片直接集成到电器的主板上，消除了中间损耗，实现极致性能和效率。

CPO工作的核心逻辑是实现”电短光长”的高效互连。通过先进的封装技术，将光引擎和交换芯片封装在一起，让高速电信号仅在芯片间的毫米级距离内传输，极大地减少了信号衰减和功耗，从而实现电信号”短跑”。关键的信号交换和长距离传输，则交给损耗更低、带宽更大的光纤来完成，光信号”长跑”。

CPO现在这么火的原因主要是由AI驱动的。随着AI模型越做越大，数据中心内部的数据传输面临着巨大挑战，而传统的方案有些”力不从心”了：

数据在芯片和模块间的长距离传输会消耗大量电能。有数据显示，CPO技术可以降低至少40%的功耗，英伟达的方案甚至宣称能效改善达3.5倍。交换机面板空间有限，传统光模块的数量和带宽都快到极限了。为了弥补高速传输的损耗，需要使用大量昂贵的元器件，成本越来越高。正因如此，普遍认为，在400G速率以上的应用场景，CPO将成为”唯一选项”。

openclaw 部署

目前CPO已经从概念走向现实，产业化的进程正在全面加速。英伟达在2026年3月宣布，向光通信巨头Lumentum和Coherent各投资20亿美元，并签下巨额采购承诺，以锁定未来CPO的产能。这被看作是对CPO技术路线的最终确认。

根据研究，全球CPO市场规模预计将从2024年的约4600万美元，快速增长到2031年的9.47亿美元。另一家机构Yole更是预测，到2030年市场规模有望达到80亿美元。目前的CPO主要应用于服务器之间的互联。为了解决芯片散热对光源的影响，”外置激光源（ELS）”方案成为主流，即把对温度敏感的激光器放在外部，只把硅光调制器与芯片封装在一起。

当然，CPO技术目前仍处于大规模商用的前夕，还面临着一些工程和成本上的挑战。预计从2026年到2027年开始，我们会看到它在高端AI数据中心里得到越来越广泛的应用。CPO是AI算力发展到一定阶段后的必然选择，它解决了传统架构的”功耗墙”和”带宽墙”问题。

下篇文章我们将重点解构CPO各环节、关键材料，并挖掘出A股重点的上市公司，敬请关注。