中国AI绕过大模型直奔Agent时代:换道超车,优势与边界并存!
在这一判断下,大模型是产能设施,云服务是Token输配网络,应用产品是Token消费终端,产业链价值收敛到单位Token的成本和质量。国家数据局的数据显示,中国日均Token消耗从2024年初的约1000亿,到2025年中突破30万亿,到2026年2月达到180万亿,两年涨了1800倍,而驱动最后一段最陡峭增长的正是这场“龙虾热”。在OpenClaw出现之前,中国AI和美国AI的差距是明确存在的,

中国AI:换道直奔Agent时代
中国AI,正在绕过大模型,直奔Agent时代。这不是一场追赶,而是一次换道。
奥地利程序员助力:中国大模型Token调用量超越美国
2026年第一季度,一个数字震动了整个AI行业:中国大模型Token日均调用量首次超越美国。这一超越并非因中国模型变强,而是靠单个用户消耗量的爆炸性提升。Agent应用的普及,让部署OpenClaw实例的用户,每天消耗的Token量相当于几百个普通聊天用户。国家数据局的数据显示,中国日均Token消耗从2024年初的约1000亿,到2025年中突破30万亿,到2026年2月达到180万亿,两年涨了1800倍,而驱动最后一段最陡峭增长的正是这场“龙虾热”。但只看到数字还远远不够,真正值得追问的是:为什么是中国,在这场Agent浪潮里率先完成了大规模商业落地?在OpenClaw出现之前,中国AI和美国AI的差距是明确存在的,为何偏偏在此时,中国的商业化速度突然跑到了前面?这背后有一条被很多报道忽视的逻辑链。
Anthropic封锁:意外成中国AI发展契机
OpenClaw的爆炸在全球几乎同步发生,但美国和中国对其承接方式不同,分叉点源于Anthropic和谷歌的一个决定。当OpenClaw在全球快速扩散后,Anthropic意识到商业模型问题:订阅制定价无法在Agent时代维持盈利,于是宣布通过个人订阅账号的OAuth令牌接入第三方工具属违规行为,发现即封号,谷歌也类似屏蔽员工访问。这一决定虽合理,却产生连锁反应,把开发者推向中国模型。“用国产模型还是用Claude跑OpenClaw”不再是技术选择,而是风险管理决策。Anthropic可能封号,ChatGPT的API成本高,而MiniMax M2.5、DeepSeek V3.2、Qwen等国产模型支持Agent高频调用,价格仅为Claude Sonnet的十分之一到二十分之一。在OpenRouter平台上,这一选择被多次做出,最终中国模型在调用量榜单上名列前茅。这种逆转是因为Agent时代竞争维度改变,成本、稳定性等跑到了质量前面,这恰好是中国AI的优势。明略科技副总裁李梦林指出,OpenClaw的“自带代理”模式触发了AI产业链的利益再分配,部分API收入在2026年第一季度发生逆转性迁移。
Token战争:谁是AI时代水电煤
阿里在2026年3月的组织架构调整是Agent时代的清醒战略动作。成立Alibaba Token Hub(ATH)事业群,围绕创造、输送、应用Token运转。这背后的产业判断是:Token正成为AI时代的基础能源,如同电力之于工业时代,带宽之于互联网时代。在这一判断下,大模型是产能设施,云服务是Token输配网络,应用产品是Token消费终端,产业链价值收敛到单位Token的成本和质量。中国AI过去两年一直在做这件被低估的事,如DeepSeek降低Token原料成本,MiniMax M2.5抢占基础设施市场份额,Qwen系列打磨兼容性。OpenClaw让“Token消耗”成为现实,谁能低成本稳定供给Token,谁就是首选。MiniMax M2.5的热度数据也印证了这一点,这意味着中国AI商业化主战场已转变,基础设施优势更难被颠覆。
大厂战略:卖铲子而非龙虾
腾讯、阿里、字节、百度在OpenClaw热潮中的涌入并非跟风。腾讯举办线下安装会,用OpenClaw流量喂饱腾讯云业务;阿里引导用户使用通义千问系列模型,增加阿里云收入;百度和字节则把OpenClaw做成接入自家云算力的入口。正如36kr所说,这是“卖铲子”的生意,但真正的护城河是把算力基础设施做成淘金者离不开的“水和电”。阿里成立ATH事业群意义重大,意味着要掌控Token全链条,若Token成为核心生产要素,先建基础设施的公司将获先发优势。
中国产业化速度之源
同样是OpenClaw热潮,中美反应有结构性差异。在美国,主要停留在开发者社区层面;在中国,技术产品转化速度极快。这背后有三层原因:一是超级App生态适配,微信等是工作中枢,Agent实用价值高;二是降本增效需求强烈,企业和个人对AI需求迫切;三是中国AI产业培养了懂商业化的人才,能快速抓住Agent时代机会。
弯道超车的边界
中国在应用层商业化速度上领先,但并非基础技术代际领先。OpenClaw框架由奥地利人编写,底层大语言模型能力仍以Claude Opus和GPT - 5.4系列为高,中国模型胜在成本和高频调用支持。在高难度任务上,仍需切换到海外模型。Agent生态在非标任务上准确率下降,是中美共同问题。安全隐患也是现实问题,中国市场的速度优势在安全治理上是欠账,需后续补上。专家认为,中国企业机会在于做OpenClaw做不到的事,建立专用Agent系统。
竞争胜负手:不在技术
大模型时代竞争如军备竞赛,Agent时代竞争更像基础设施战争,谁先构建好基础设施,谁就赢得入场券。中国目前领先有价值,但只是入场券。OpenClaw带来窗口期,让中国AI积累先发优势。但窗口期有限,OpenAI等也在行动。三年后,谁在高价值垂直场景建立起不可替代的Agent基础设施,谁就赢得换道赛。2025年“千模混战”,2026年主战场转向智能体,中国AI虽在起跑线前,但优势不大。这场竞争究竟谁能笑到最后呢?
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