近期，开源AI智能体框架OpenClaw（俗称“养龙虾”）席卷全网，从极客圈快速破圈至普通用户，成为AI领域现象级热潮。该框架支持AI自主执行任务、7×24小时不间断运行，对算力基础设施提出前所未有的挑战。

3月14日，华为计算领域专家、鲲鹏计算首席解决方案架构师魏彬接受专访，围绕AI“养龙虾”对算力的挑战、产业重塑、时代意义及华为布局四大核心问题，深度解读智能体时代的算力变革。

魏彬指出，“养龙虾”与传统大模型单轮交互不同，其多轮迭代、自主运行特性使算力挑战从量的激增转向质的重构，集中体现为四大维度：一是Token消耗呈指数级爆发。传统交互Token消耗仅上千级，而“养龙虾”需自主规划、多步骤执行，上下文长度与交互频次大幅提升，且支持定时任务自动运行，进一步放大算力消耗规模；二是7×24小时高负载颠覆算力调度逻辑。数据中心需长期维持高负载状态，电力供给与散热系统面临持续高压，原有资源规划与调度模式受到极大挑战；三是算力成本控制风险凸显。指数级增长的Token消耗使个人与中小开发者面临巨大成本压力，且消耗隐蔽性强，用户易在无感知中产生高额费用；四是通用计算架构迎来全新适配需求。未来需在单颗CPU上承载成千上万智能体线程，对通算的架构设计、资源隔离与安全保障能力提出极高要求。

魏彬认为，“养龙虾”并非短暂风口，而是算力产业需求变革的关键拐点，将推动算力发展走向三大新方向：第一，算力价值从硬件层向应用层迁移，行业正由传统“卖算力”模式逐步转向模型服务，并最终迈向应用层，海量访问量已实现模型服务盈利突破；第二，算力架构聚焦“推理+记忆”双核心，需同步提升智算推理速度与精度，并强化记忆能力，整合对话、邮件等海量非结构化数据，依托共享内存与存储支撑智能体持续进化；第三，算力网络成为核心基础设施，推理算力、记忆存储、通算资源之间需高效协同，高速网络作为关键连接纽带，推动形成“智算+通算+存储+高速网络”的一体化架构。

魏彬强调，“养龙虾”绝非短期流量，而是AI智能体商业落地的标志性事件，标志着AI从“被动对话”转向“自主执行”，真正的智能体时代已经到来。其低门槛特性吸引海量用户参与，倒逼算力厂商加速技术创新、降低Token成本，形成正向循环；海量用户反馈持续反哺模型能力，完善智能体技能体系。尽管当前To C场景成本偏高、To B场景面临数据安全与私有化部署难题，但这些挑战将推动行业优化解决方案。“养龙虾”已为智能体时代奠定用户、技术与生态基础。

从华为视角出发，魏彬表示，未来将加快打造智算与通算深度融合的体系，破解算力效率与并发难题；同时聚焦上层解决方案与生态建设，为开发者提供便捷、安全的开发环境，降低智能体开发与部署门槛，推动技术从实验室走向规模化商用。

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