一場由代號“龍蝦”的OpenClaw框架引發(fā)的行業(yè)震蕩，正在重塑大模型領域的競爭規(guī)則。過去一年，行業(yè)陷入“參數(shù)軍備競賽”的怪圈，廠商們比拼模型規(guī)模、算力投入與單輪回答精度，低價競爭成為主流。然而，這款Agent框架的出現(xiàn)，讓大模型從“問答機器”進化為“任務執(zhí)行者”，徹底顛覆了傳統(tǒng)認知。

中關村國際創(chuàng)新中心再次成為行業(yè)變革的焦點。月之暗面創(chuàng)始人楊植麟、智譜CEO張鵬等核心玩家在此展開對話，討論焦點從模型參數(shù)轉向任務執(zhí)行能力。OpenClaw的核心突破在于打通了“提問-完成任務”的斷裂鏈路：用戶輸入目標后，系統(tǒng)自動拆解步驟、規(guī)劃路徑、執(zhí)行修正，最終交付完整結果。這種模式讓大模型從“被動回答”轉向“主動干活”，評價標準也隨之改變——單輪回答質量讓位于任務完成度與穩(wěn)定性。

這種轉變直接引發(fā)了Token屬性的質變。無問芯穹創(chuàng)始人夏立雪透露，其Token用量自1月底起每兩周翻倍，Agent場景下的消耗量是傳統(tǒng)問答的100倍。當Token從“成本指標”升級為“生產力指標”，行業(yè)價格體系面臨重構。智譜CEO張鵬宣布調整GLM Turbo模型定價策略，強調“低價競爭不可持續(xù)”，新定價將任務價值與Token消耗深度綁定，形成“價值決定價格”的商業(yè)邏輯。

推理時代的加速到來成為另一大趨勢。隨著任務復雜度飆升，Context長度突破1M甚至10M級別，廠商被迫在推理側進行架構創(chuàng)新。小米MiMo負責人羅福莉指出，如何在長上下文中平衡成本與速度，成為激發(fā)高生產力任務的關鍵。Hybrid架構、Linear Attention等技術的涌現(xiàn)，標志著競爭維度從模型參數(shù)轉向推理效率與系統(tǒng)調度能力。

系統(tǒng)能力正在消弭模型差距。OpenClaw通過Skill組合與工具調用，讓次頂級模型也能完成復雜任務。羅福莉舉例稱，國內次頂級閉源模型在多數(shù)場景下的任務完成度已接近頂級模型，而Skill體系確保了執(zhí)行下限。這種變化降低了行業(yè)參與門檻——即使不具備算法優(yōu)勢的團隊，也能通過系統(tǒng)集成構建AI能力。香港大學助理教授黃超從學術視角補充道，OpenClaw的開源特性促進了生態(tài)協(xié)同，讓更多人能“撬動工具鏈賦能行業(yè)”。

中國團隊的創(chuàng)新基因在推理時代凸顯優(yōu)勢。羅福莉回顧，兩年前在算力受限環(huán)境下，國內團隊通過DPCV3、M1等模型結構創(chuàng)新追求極致效率。這種探索為當前推理側競爭奠定基礎，智譜的GLM Turbo與小米的Long Context Efficient架構均體現(xiàn)了這一傳統(tǒng)。隨著國產芯片突破限制，中國大模型在全球推理競賽中占據有利位置。

這場變革也帶來新挑戰(zhàn)：Token用量激增考驗基礎設施支撐能力，推理架構創(chuàng)新需要持續(xù)技術投入，價格體系重塑需避免惡性競爭。但行業(yè)共識已然形成——大模型的終極價值不在于參數(shù)規(guī)模，而在于解決實際問題的能力。月之暗面在IPO前夕參與這場討論，折射出推理時代競爭的緊迫性：誰能抓住系統(tǒng)優(yōu)化與生態(tài)構建的機遇，誰就能在新格局中占據主動。

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