幾年前，龍蝦自由還是人們對物質生活的一種樸素向往，意味著可以不用看價格簽，痛快地吃上一頓波士頓龍蝦。這個小小的愿望，折射的是一個時代的消費心態。

到了2026年，一個新的自由正在技術圈和企業界悄然流傳。它不再是關于餐桌上的美味，而是關于智能體和生產力。這個愿望，叫作“智能體自由”。

這一切的起點，是一個名為OpenClaw的開源框架。在開源社區，OpenClaw正成為AI智能體領域的一股熱潮：它讓開發者能夠構建那些可以自主理解任務、調用工具、執行操作的數字員工。就像龍蝦的鉗子既能捕食又能防御，OpenClaw賦予智能體“動手”的能力。

但熱潮背后，一個現實問題逐漸浮出水面。當這些智能體開始從開發者的筆記本電腦走向企業的真實業務，當它們需要處理的不再是幾個示例任務，而是成千上萬的并發請求，算力真的準備好了嗎？

順著OpenClaw掀起的這波浪潮望下去，關于算力的問題被反復追問。如此龐大的計算任務，究竟需要怎樣的底座來承載？

這個問題在剛剛落幕的華為中國合作伙伴大會2026上，有了一個清晰的回答。鯤鵬計算領域總裁李義這樣說道：“面對Agentic AI時代的到來，鯤鵬打造先進的算力底座，聯合伙伴將創新技術轉化為場景化動能，以開放協同凝聚每一份算力價值。”

那么，當智能體開始從實驗室走向千行百業，算力的邏輯究竟發生了怎樣的變化？鯤鵬又是如何應對這場算力變革的？

龍蝦智能體的爆發標志著AI正從感知與生成階段全面邁入推理階段。而推理，正在對算力提出全新的、更高維度的要求。

傳統LLM的核心能力是“生成”，過程本質上是一次性的。輸入提示詞，模型計算，輸出結果，任務結束。它的算力消耗，主要集中在一次性的推理過程中。

但OpenClaw這類智能體框架改變了這個邏輯。

一個基于OpenClaw構建的智能體，接到任務后需要理解目標、拆解步驟、調用工具。這個過程從“一次推理”變成了多步驟的決策－執行鏈條，每一次執行都可能需要調用新的工具，每一步都可能產生新的分支，而這給算力需求帶來了幾個新的變化：

首先是算力消耗的量級躍升。從單次推理變為多輪、多分支的復雜調用，單個任務對算力的消耗呈指數級增長。當智能體從任務式響應轉向持續性運行，算力需求的總量級正在被重新定義。

與此同時，算力架構的重心也在發生偏移。傳統大模型推理高度依賴GPU的并行計算能力，而在智能體架構中，任務調度、工具編排、上下文管理、多線程協同等邏輯密集型工作大量涌現，使CPU重新成為算力架構中的關鍵節點。算力體系正從“以GPU為核心”向“CPU與GPU異構協同”的方向演進。

此外，從個人部署到企業級落地的跨越正在帶來更深層的架構挑戰。個人開發者的智能體可依托本地設備運行，但當智能體走向企業級應用、“數字員工”被大規模部署時，長期記憶管理、跨任務知識共享、權限體系與合規審計等需求便成為剛性約束。這不僅對算力規模提出更高要求，更對算力架構的穩定性、隔離性、安全性構成系統性挑戰。

隨著OpenClaw等框架持續降低智能體的開發與部署門檻，越來越多企業開始探索數字員工的落地應用。在此背景下，算力需求正從分散、低頻的涓流模式，轉向集中、持續、高密度的浪潮形態。個人開發者的本地設備已難以承載這一量級的變化，傳統算力架構也面臨重構壓力。

那么，誰能在算力深水區接住這波浪潮？誰能把個人龍蝦的星星之火，變成企業龍蝦的燎原之勢？

面對智能體掀起的算力海嘯，什么樣的方案才能真正接住這群即將游向千行百業的企業龍蝦？

就在各路廠商各自為戰、各有短板的時候，一個名字開始被反復提及——鯤鵬。

與其他方案不同，鯤鵬從一開始就做了一件很多人忽略的事：它先潛到水下，把龍蝦的生長規律研究透了。

研究發現，在主流智能體框架的運行過程中，CPU環節的時延占總時延的40%到90%。規劃、記憶、工具調用、行動執行……這些決定龍蝦“會不會干活”的關鍵能力，都依賴CPU。

基于這個判斷，鯤鵬從三個維度重新設計了養殖場。

第一，提前配置軟件環境，降低部署難度。

很多企業采購一體機后發現，設備雖然到位了，但距離真正跑起來還有漫長的路要走。操作系統要自己裝，驅動要自己配，運行環境要自己搭……這一套下來少則幾周、多則數月。鯤鵬的聯合伙伴做法是把這些前置工作提前完成，操作系統、知識庫全部預裝到位，并針對OpenClaw做了適配優化。智能體一上線，就能直接訪問本地文件、調用各類工具，企業不必再為部署環境耗費精力，真正實現了開箱即用。

第二，提供清晰的硬件配置參考，避免算力浪費。

智能體部署面臨一個現實問題：配置過低無法支撐復雜任務，配置過高則造成算力浪費。鯤鵬正在聯合伙伴推出明確的配置階梯，企業可以根據自身業務規模精準選擇，既不必為用不上的算力買單，也無需擔心關鍵時刻性能不足。

第三，集成豐富的技能工具，讓智能體更好用。

硬件性能再強，如果智能體僅限于對話交互，對企業而言價值有限。鯤鵬在方案中集成了技能市場，瀏覽器自動化、郵件管理、代碼審查這些常用技能均可一鍵安裝。企業獲得的不僅是一臺算力設備，更是一個可以持續擴展能力的智能體平臺。

基于這三個維度的回應，鯤鵬拿出了一套完整的Agent解決方案。但這套方案，只是鯤鵬能力的冰山一角。

順著這個切面往下看，會發現鯤鵬在做的事情遠不止于此。它正在搭建的，是一套從芯片到模組、從硬件到軟件的系統性能力。

這套能力，才是支撐智能體規模化落地的真正底座。

如果說一體機解決了“開箱即用”的問題，那么對于企業來說，真正的考驗才剛剛開始。

當一個企業決定把智能體部署到生產環境中，它面臨的不只是“能不能跑起來”，而是“能不能跑得穩、跑得久、跑得安全”。這背后，是一系列更底層的問題。

過去幾年，鯤鵬做了一件事：把算力底座拆解成一個個可復用的模塊，然后一層層往深處扎。

在硬件上，它把算力做成了不同規格。從面向高算力場景的鯤鵬950，到覆蓋主流需求的鯤鵬920新型號，再到入門級的Lite模組，鯤鵬的產品矩陣已經覆蓋了從云端到邊緣的各類場景。無論是需要處理大規模并發的高強度任務，還是只需要中等算力的邊緣節點，都能找到對應的硬件方案。

在軟件層面，開源生態逐步成型。openEuler操作系統、openGauss數據庫、openFuyao和BoostKit加速組件，共同構成了完整的軟件棧。這些開源項目相互配合、彼此支撐，形成了一個從底層系統到上層應用的完整閉環。開發者可以直接基于這套體系自由創新，而不必像過去一樣從零開始造輪子。

在開發者工具層面，DevKit有效降低了遷移門檻。存量系統的遷移一直是企業最頭疼的問題之一，尤其是那些運行多年的核心業務系統，遷移意味著風險，不遷移又意味著被鎖定。DevKit提供的SQL自動轉換和JAVA無源碼遷移能力，讓企業可以在不中斷業務的情況下完成平滑遷移。

這三層能力的疊加形成了一套完整的算力底座。企業不必再為部署環境耗費精力，ISV伙伴也能在方案基礎上做定制化開發，把“最后一公里”交付出去。

這些底牌決定了一體機能走多遠。但算力體系再深，最終要落到一個問題上：誰來用？怎么讓更多伙伴用起來？

算力體系再深，如果只有鯤鵬自己在構建，那終究只是一座孤島。真正讓算力從技術走向產業、從實驗室走進千行百業的，是生態的力量。

鯤鵬從2019年率先開放硬件主板開始，就選擇了一條與伙伴共生的道路。七年過去，硬件開放、軟件開源、豐富工具鏈的邏輯始終未變。

大數據場景，鯤鵬攜手東方國信，通過無感彈性內存回收技術將內存由512G減為384G，性能絲毫不降；在金融行業，郵儲銀行手機銀行集成DevKit后，開發效率提升15%，關鍵業務指標提升30%。

從國內到海外，鯤鵬生態的邊界也在不斷拓展。鯤鵬攜手ISV伙伴已成功落地中東、非洲的項目，并在氣象、油氣、數據庫保險柜、流量分析等場景中沉淀出可復制的解決方案。鯤鵬正與伙伴一起將“中國方案”帶入全球數字新大陸。

硬件廠商創造硬件價值，軟件廠商釋放軟件能量，行業伙伴深耕場景深度……鯤鵬把算力底座打造為一個開放平臺，讓更多伙伴都能在這里找到自己的價值坐標。

回到最初那個問題：當企業龍蝦成群結隊地游來，我們真的準備好了嗎？

鯤鵬給出的答案，不是它獨自準備好了，而是它與伙伴們一起，共同準備好了。

從個人開發者手中的OpenClaw，到企業機房里的智能體集群，這場變革的終點終究要落到千行百業的真實場景中。而鯤鵬正攜手伙伴讓國產算力成為支撐這一切的堅實底座。

審核編輯 黃宇