2026年開春，全球AI賽道的戰(zhàn)火正式從“大模型參數(shù)競賽”燒向了“AI代理（Agent）落地戰(zhàn)場”。

中國，Kimi憑借內(nèi)嵌的代理應用“Kimi Claw”，近20天收入遠超去年全年，估值直沖700億元；阿里云以擊穿底線的算力價格掀翻行業(yè)定價規(guī)則；騰訊云借底層基建提前卡位，字節(jié)跳動祭出流量底牌強勢入局，而以DeepSeek為首的技術(shù)先鋒則從開源底層強行插位。

但如果我們把目光投向大洋彼岸，這股由OpenClaw等開源框架引發(fā)的代理狂潮，正讓硅谷巨頭們?nèi)缗R大敵。

從OpenAI到微軟、谷歌，全球科技巨頭集體涌入這片新藍海。這絕非一次簡單的產(chǎn)品功能迭代，而是AI技術(shù)正徹底打破“只做聊天輔助”的邊界，演變?yōu)檫B接用戶與物理世界任務(wù)的“自主執(zhí)行樞紐”。一場定義未來十年人機交互入口的全球卡位戰(zhàn)，已然打響。

商業(yè)突圍與極限施壓

中國市場的代理之戰(zhàn)，充斥著極具破壞力的商業(yè)突擊與極致的價格內(nèi)卷。Kimi打響了第一槍，而大廠們則用生態(tài)基建和價格戰(zhàn)將戰(zhàn)局推向高潮。

Kimi的成功，在于將復雜的代理部署“消費級化”。其推出的“Kimi Claw”主打瀏覽器一鍵創(chuàng)建與云端托管，用戶無需配置API，幾秒鐘即可擁有一個具備40GB長記憶、無縫跨越網(wǎng)頁與各類辦公軟件的數(shù)字分身。這種“開箱即用”加上其大模型底座的支撐，讓其在OpenRouter調(diào)用榜上一度壓制國際頂流，也直接將其估值推高至700億元，驗證了“將AI封裝成秒用工具”的巨大商業(yè)爆發(fā)力。

事實上，面對Kimi的狂飆，只是按下了行業(yè)加速鍵，巨頭們立刻從各自的優(yōu)勢腹地，對這片新藍海發(fā)起了極限施壓。

阿里云的“算力掀桌”： 既然OpenClaw作為一個框架需要高頻調(diào)用大模型作為“大腦”，阿里云就直接從算力成本和部署門檻上進行降維打擊。2026年2月，阿里云百煉平臺火速上線了“OpenClaw一鍵托管”服務(wù)，并依托Qwen3.5極高性價比的MoE架構(gòu)，將Agent高頻推理的API調(diào)用成本打到了真正的“白菜價”。

阿里云的邏輯非常粗暴且有效：它不在乎你用什么前端框架，它只要確保所有運行OpenClaw的開發(fā)者，首選的大模型底座和云服務(wù)器都是阿里云。這實質(zhì)上是用算力底價，提前摧毀了AI代理賽道的試錯門檻。

字節(jié)跳動的“流量挾持”： 作為擁有絕對端側(cè)優(yōu)勢的巨頭，字節(jié)跳動旗下的火山引擎走了一條最具進攻性的路線。依托“火山方舟”大模型平臺，火山引擎上線了專為OpenClaw定制的高并發(fā)托管節(jié)點，并打出一張王牌——將Agent生態(tài)與豆包（Doubao）大模型、飛書以及抖音/TikTok的底層API深度縫合。

這意味著，開發(fā)者構(gòu)建的AI代理，能直接化身為抖音里的智能帶貨客服或飛書里的數(shù)字員工。字節(jié)跳動試圖成為AI代理時代的“流量分發(fā)與交互樞紐”，用龐大的應用端基數(shù)“挾持”開發(fā)者生態(tài)。

騰訊云的“基建前置”： 騰訊云并未死磕單一模型，而是率先卡位部署入口與配置體驗。其Lighthouse輕量應用服務(wù)器提前預置了OpenClaw一鍵模板，讓新手也可開箱即用；首發(fā)打通企業(yè)微信、QQ、飛書、釘釘 四大國內(nèi) IM工具，并提供可視化面板支持模型與通道自由切換、OpenClaw技能一鍵安裝，構(gòu)建從部署入口、IM連接到真實使用場景的完整閉環(huán)。

騰訊云鎖定的，不只是算力成本，而是AI時代完整的“云端Agent底座”，把Agent的使用門檻降到最低。

DeepSeek與智譜的“底層暴擊”： 如果說大廠在用算力和流量做基建，那么以DeepSeek（深度求索）和智譜AI為代表的技術(shù)先鋒，則直接為OpenClaw生態(tài)注入了最硬核的底層動力。OpenClaw極度依賴高智商的推理模型，DeepSeek憑借其驚艷全球的開源推理模型（如R1系列），讓無數(shù)開發(fā)者可以直接在本地將其作為OpenClaw的默認引擎，用極低成本實現(xiàn)了媲美閉源巨頭的復雜任務(wù)拆解能力。

加上智譜AI在端側(cè)自主操作（AutoGLM）技術(shù)的反哺，“OpenClaw軀干+國產(chǎn)開源大腦”的黃金組合，不僅徹底解決了數(shù)據(jù)隱私的痛點，更在全球Agent生態(tài)中插上了中國硬核技術(shù)的旗幟。

硅谷的陽謀

如果說國內(nèi)的代理戰(zhàn)是一場“應用普及與價格肉搏”，那么全球視角的博弈，則是一場關(guān)乎“下一代操作系統(tǒng)標準”的深層暗戰(zhàn)。面對OpenClaw等開源代理框架在全球開發(fā)者中的野蠻生長，硅谷巨頭們的策略更顯老辣：一邊收編，一邊封堵。

微軟與GitHub正在加速其Copilot體系的“代理化”（Agentic）轉(zhuǎn)型。微軟深知，企業(yè)級市場對數(shù)據(jù)隱私有著極高的潔癖。因此，微軟Azure AI并未排斥第三方代理，而是推出了一套嚴苛的安全合規(guī)沙箱標準，試圖將開源代理生態(tài)強行納入微軟的合規(guī)體系中，從而保住其在企業(yè)級辦公協(xié)同領(lǐng)域的話語權(quán)。

OpenAI的野心則更為直接。為了對抗開源代理的碎片化，OpenAI推出了高度集成的“Operator”自主智能體服務(wù)系統(tǒng)。它不再依賴外部插件，而是試圖讓ChatGPT自身直接接管用戶的電腦系統(tǒng)層級操作。這是一種典型的“蘋果式”封閉體驗打法，意圖將高價值用戶鎖死在自己的生態(tài)閉環(huán)內(nèi)。

谷歌（Google）則將代理能力深度綁定在其Gemini 3與全球最大的視頻與搜索生態(tài)中。通過Antigravity平臺，谷歌試圖定義多模態(tài)代理的交互標準：讓AI代理不僅能讀懂文本，更能實時看懂視頻、分析環(huán)境并做出決策。

在全球科技巨頭眼中，OpenClaw不過是一個催化劑。他們真正要爭奪的，是取代Windows和iOS，成為人類未來指揮數(shù)字世界的“超級總控臺”。

AI代理的終局邏輯

當狂熱的資本與激進的巨頭在賽道里瘋狂堆砌資源時，全球頂尖的AI領(lǐng)軍人物們，卻對AI代理（Agent）的演進方向給出了更為克制與深邃的判斷。

斯坦福大學客座教授、AI先驅(qū)吳恩達（Andrew Ng）在近期明確斷言：“相比于基礎(chǔ)大模型的單點突破，基于Agentic Workflow（智能體工作流）的爆發(fā)，將在未來幾年內(nèi)帶來更具顛覆性的產(chǎn)業(yè)震撼。”他強調(diào)，讓AI學會在循環(huán)中思考、糾錯并執(zhí)行任務(wù)，比單純提升模型的智商更具商業(yè)現(xiàn)實意義。

OpenAI CEO 山姆·奧特曼（Sam Altman）則指出：“大模型的下一個殺手級應用根本不是聊天機器人，而是一個極其稱職的‘高級數(shù)字同事’。”

這些全球視角下的前瞻判斷，揭示了OpenClaw及各類AI代理爆發(fā)背后的三個終局邏輯：

第一，人機協(xié)同的本質(zhì)是“權(quán)力的讓渡與制衡”。

AI代理的核心魅力在于“自主執(zhí)行”，但致命弱點同樣在于“失控”。無論是國內(nèi)強調(diào)的“本地部署”，還是微軟打造的“安全沙箱”，都指向同一個真理：沒有安全邊界的自動化是災難。未來的主流模式必將是“人類設(shè)定目標與底線（Human-in-the-loop），AI負責拆解與執(zhí)行”。

第二，從“功能堆砌”走向“意圖理解閉環(huán)”。

未來的競爭，不再是誰接入了更多的API插件，而是誰能以最低的損耗，將用戶模糊的自然語言指令，轉(zhuǎn)化為精準的系統(tǒng)操作。這需要大模型具備極強的推理（Reasoning）與任務(wù)拆解能力。

第三，開源與閉源的生態(tài)決戰(zhàn)。

就像安卓與iOS的宿命對決，AI代理賽道必將分化為以O(shè)penAI為代表的“極致體驗封閉生態(tài)”，以及以O(shè)penClaw等開源框架為基礎(chǔ)、由云廠商和開發(fā)者共同構(gòu)建的“碎片化開放生態(tài)”。長期來看，開放生態(tài)的技能豐富度將決定其生命力，而商業(yè)巨頭們終將走向“核心閉源+插件開源”的折中之路。

從Kimi的暴漲到阿里云的掀桌，從DeepSeek的底層暴擊到微軟、OpenAI的強勢收編，這場由AI代理引爆的全球卡位戰(zhàn)，才剛剛揭開大幕。

它讓全球AI行業(yè)徹底告別了“吟詩作畫”的實驗室浪漫，一頭扎進了真刀真槍“打工干活”的新階段。

對于全球AI從業(yè)者而言，這是一場不可錯過的洗牌期：不要再去卷大模型的參數(shù)，去卷如何讓大模型長出手腳。因為在未來，那些無法執(zhí)行實際任務(wù)的AI，終將被淘汰；而能夠安全、穩(wěn)定、低成本替人類“辦事”的數(shù)字分身，才將真正統(tǒng)治下一個十年。（本文首發(fā)鈦媒體App , 作者｜AGI-Signal，編輯｜秦聰慧）

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